初中生物学科项目化学习的实践

项目化学习是一种符合生物学科特质和初中生身心特点的学习方式。初中生物项目化学习方式是多样化、多样态的,诸如“模拟式”项目化学习、“建构式”项目化学习、“问题式”项目化学习、“数字式”项目化学习等。项目化学习实践,能让“生”与“物”相融,让学生手脑并用,让学生的生物学习焕发出生命的熠彩和活力。

GH4037合金Ⅰ级涡轮叶片断裂失效分析

某发动机在服役过程中,有7片Ⅰ级涡轮叶片连续发生断裂或开裂。本文对断裂的叶片进行了断口宏微观观察、化学成分分析、金相组织检查、性能试验以及叶片排气边R检查。结果表明,叶片的断裂性质为高周疲劳断裂。断裂叶片的化学成分和力学性能符合技术条件的要求;叶片的疲劳源区未发现夹杂等冶金缺陷。7片叶片的断裂位置均在距离榫头底部62mm～67mm处,该位置是四阶振动的最大应力点,叶片的断裂与四阶振动有关。

浅谈初中生物重要概念深度学习的思维过程

对于初中生物重要概念深度学习过程的阐述,必须结合有关深度学习的内涵和特征,而深度学习的一般过程已经得以构建,包括＂预评价＂＂将原有的知识激活＂＂获取新知识然后深度加工＂等步骤,在＂获取新知识然后深度加工＂中还可分为选择性知觉、信息整合、批判性分析等环节。

基于线型可控滤波器的红外输送带撕裂图像分割

煤炭在能源结构中占据重要地位,输送带的撕裂严重影响煤炭的稳定安全生产。面对灰暗潮湿的煤炭生产环境以及输送带撕裂口形状的线型多变性,经常对输送带撕裂口的识别造成水雾、光线昏暗、撕裂口表现形式众多以及尺寸变化范围大等因素干扰。一般的图像分割检测方法难以屏蔽多种干扰因素,对撕裂口尺寸变化范围很敏感,为此提出基于海森矩阵构造的线型可控滤波器Linear Controllable Filter(LCF)算法对撕裂口进行红外检测分割。首先将拍摄到的红外运煤带图像经伽马(Gamma)变换预处理增强原始红外图像的对比度,使用不同尺度参数的线型可控滤波器进行滤波运算,最后进行多尺度图像融合得到输送带红外图像的撕裂口分割。由验证实验结果图可得,线型可控滤波器(LCF)算法能够识别分割不同尺寸的撕裂口以及适应运煤皮带撕裂口的多变性,能够有效去除水雾等因素造成的模糊干扰,并从撕裂口缺陷匹配度和分割运算时间2个维度,对比Prewitt算子检测、Canny算子检测算法、索贝尔(Sobel)算子检测、大津(Otsu)分割法以及LCF算法,证明LCF算法具有分割准确度高、适应性好,满足煤炭生产中运煤皮带实时检测要求。

GH2132三齿二级涡轮盘榫齿裂纹分析

对GH2 132三齿二级涡轮盘在使用过程中第一榫齿产生的裂纹进行了光学金相和扫描电镜分析。结果表明 ,该裂纹属于高周疲劳裂纹 ,疲劳源区无冶金缺陷及加工刀痕。对失效件的化学成分、力学性能以及显微组织进行了检测 ,其结果均符合技术条件要求。疲劳裂纹产生的原因 ,是由于二级涡轮盘与二级涡轮叶片榫齿配匹不均匀 ,在发动机工作时 ,由于热应力作用 ,两种材料的线膨胀系数不一样 (GH2 132合金线膨胀系数大 ,而GH4 0 37合金线膨胀系数小 ) ,使之对盘的榫齿产生相当大的压应力 ,导致在榫齿配合面上产生了压陷 ,在交变载荷作用下 ,在离压陷边缘0 5mm处产生了疲劳裂纹。

GH2132三齿二级涡轮盘榫齿裂纹分析

对GH2132三齿二级涡轮盘在外场使用过程中第一榫齿产生的裂纹进行了光学金相和扫描电镜分析，该裂纹属于高周疲劳裂纹，疲劳源区无发现冶金缺陷及加工刀痕。对故障件的材质的化学成分、性能以及晶粒完整性进行了测试其结果材质均符合技术条件要求。疲劳裂纹产生的原因，是由于二级涡轮盘与二级涡轮叶片榫齿配匹不均匀，在发动机工作时，由于热应力作用，两种材料的线膨胀系数不一样(GH2132合金线膨胀系数大，而GH4037合金线膨胀系数小)，使之对盘的榫齿产生相当大的压应力，这样，在榫齿配合面上就产生了压陷，在交变载荷作用下，在离压陷边缘0．5mm处产生了疲劳裂纹和断裂。