实验研究了在粉末冶金静电模壁润滑技术中复合润滑剂——50%EBS蜡+50%石墨,50%EBS蜡+50%BN(质量分数)的静电荷电与润滑特性.结果表明:BN的加入能改善EBS蜡的荷电性能,而石墨的加入却使其变差;50%EBS蜡+50%石墨混合粉润滑效果极好,能获得相当高的压坯密度,而50%EBS蜡+50%BN混合粉的效果却要差得多;模具温度为150℃(超过EBS蜡熔点)时,50%EBS蜡+50%E墨混合粉润滑效果变差,而50%EBS蜡+50%BN混合粉则影响不大

通过相关性数据处理和模糊聚类分析,发现影响大气环境腐蚀性的21种环境因素在相关系数大于0.54的情况下,可明显地聚为5类.在此基础上,进一步通过对逐个因素的分类能力的特征评价,选取大气环境腐蚀性的主要因素(RH>80%时数,SO2沉积速度,水溶性尘降,Cl-沉积速度,NO2浓度),进而在特征空间中进行镀锌层样本的大气环境腐蚀性预测和考评,为今后实现我国大气环境腐蚀性等级评判提供依据

1、 紧集、相对紧集和完全有界集的定义与序列式刻划。 2、 紧集在连续映射下的特性。 3、 某些空间中紧子集的特征

1.1计算机和微型计算机的发展概况 1.1.1 计算机的发展 1.1.2 微型计算机的发展 1.2微型计算机的特点和应用范围 1.2.1 微型计算机的特点 1.2.2 微型机的应用范围 1.3微型计算机的基本组成 1.3.1 计算机系统组成 1.3.2 微型计算机的硬件组成 1.4微型计算机中的数的编码和字符 1.4.1 二进制 1.4.2 二进制与十进制的互化 1.4.3 八进制和十六进制 1.4.4 有符号数的表示方法 1.4.5 定点数与浮点数 1.4.6 计算机中的编码

针对顺层岩质边坡岩层结构面倾角θ和边坡角α两个参数,采用离散单元法研究了不同工况下总计270个边坡模型的变形破坏特征,统计得到不同变形破坏模式对应的岩层结构面倾角θ与边坡角α的范围,并基于强度折减法研究了两个参数与边坡稳定性的关系,揭示了顺层岩质边坡变形破坏机制及稳定性特征.研究结果表明:依据边坡变形破坏特征,提出了四种顺层岩质边坡变形破坏模式,即坡脚沿岩层结构面的滑移-剪切破坏,坡顶沿岩层结构面的滑动-剪切破坏,岩层下缘弯曲-剪切破坏,以及岩层上缘翻折-拉裂破坏.在此基础上,分析并归纳了这四种模式的产状、变形特征以及可能的破坏模式等一般规律.边坡安全系数fs随结构面倾角θ的增大先减小后增大,在减小过程中达到最小值后迅速上升,然后变缓回落.边坡安全系数fs随结构面倾角θ变化过程中,当θ约等于α-7.3°时,fs取得最小值,此时对应的边坡稳定性最差

为了探讨低氧特殊钢中大尺寸DS类夹杂物的生成机理,通过ASPEX PSEM explorer自动扫描电镜对比分析国内外低氧特殊钢试样中夹杂物特征（国内、外试样各两个）,发现国内试样中夹杂物平均尺寸大于国外试样,夹杂物的最大尺寸则数倍于国外试样：国内试样中夹杂物的最大尺寸分别为24.9和13.1μm,国外试样分别为7.6和7.5μm.对比国内外特钢试样中大尺寸与小尺寸夹杂物可发现二者成分基本相同,推断大尺寸DS类夹杂物可能是细小夹杂物碰撞长大而形成.通过分析大尺寸夹杂物的可能来源,在实验室通过高温共聚焦激光扫描显微镜观察夹杂物在钢中固/液相界面处的行为.结果发现,总氧降低至7×10-6时,尺寸5μm以下的微细夹杂物可被固/液相界面所捕捉,并在固/液相界面处发生碰撞、聚集、长大而生成大尺寸（>12μm）DS类夹杂物

根据老人认知心理特征中的迟滞性特征,结合基于Gross认知重评的情感计算模型,考虑迟滞性特征对个体情感状态转移的影响,在认知重评参数的基础上,建立迟滞性因子,对当前情感状态下的认知重评能力进行修正,从而对情感计算模型进行有效的修正,使人机交互更加自然和谐.为了实现情感计算模型的可信,结合现场可编程门阵列硬件平台和高级加密标准密码算法对情感计算模型中的老人情感信息进行加密处理,实现情感计算过程中的数据可信.采用可编程片上系统技术在现场可编程门阵列芯片EP4CE115F29C7中搭建功能实现所需的所有硬件组件,结合硬件组件编写逻辑程序并实现高级加密标准密码算法,在情感计算过程中实现数据的实时传输和安全处理,实现可信的情感计算.最后实验结果表明受到迟滞性特征影响下的情感计算模型与老人的真实情感具有高度一致性,且可信计算有助于提升老人的正向情感状态

基于强化煤泥浮选前的矿浆预处理过程,设计了具有折叶开启式涡轮的两段强制搅拌装置.通过分析两段强制搅拌体系的流量准数、功率准数、剪切特性、循环特性以及混合效率来评价搅拌体系的混合特性,并对永城矿区的无烟煤煤泥进行了两段强制模式的调浆浮选试验.随着转速的增加,输入两段强制搅拌体系的能量以及混合效率增加,单位能耗的矿浆循环性能和剪切性能均减小,剪切性能减小的趋势小于循环性能减小的趋势.在相同转速下,大直径叶片的单位能耗具有较强的剪切特性及混合效率、较小的循环/剪切比.在两段强制搅拌调浆模式下,旋流静态微泡浮选床可获得较好的浮选指标和较大的处理能力.大直径和高转速条件下的能量输入可促进矿浆中难浮颗粒的回收,在合适的处理能力条件下能够加强粗颗粒的回收,而在处理能力较强的条件下可以提高浮选尾煤中的细颗粒灰分

针对单核学习支持向量机无法兼顾学习能力与泛化能力以及多核函数参数寻优问题，提出了一种基于群体智能优化的多核学习支持向量机算法。首先，研究了五种单核函数对支持向量机分类性能的影响，进一步提出具有全局性质的多项式核和局部性质的拉普拉斯核凸组合形式的多核学习支持向量机算法；其次，为增加粒子多样性及快速寻优，将粒子群优化算法引入了遗传算法中的杂交操作，并用此改进的群体智能优化算法对多核学习支持向量机进行参数寻优。最后，分别采用深度特征与手工特征作为识别算法的输入，研究表明采用深度特征优于手工特征。故本文采用深度特征作为多核学习支持向量机的输入，以交叉遗传与粒子群混合智能优化算法作为其寻优方式。实验选取合作医院数据集对所提算法进行训练并初步测试，进一步为了验证所提算法的泛化能力，选取公开数据集LUNA16进行测试。实验结果表明，本文算法易于跳出局部最优解，提升了算法的学习能力与泛化能力，具有较优的分类性能

建立了非平稳运行工况下行星齿轮箱共振频带内的声音信号解析模型，揭示了齿轮故障特征在声音信号共振频带内的分布规律。根据共振频率不随转速变化的特点定位了齿轮箱共振频率，为在共振频带内提取齿轮故障特征奠定基础。针对传统时频分析方法时频分辨率低的缺陷，研究了基于高阶同步压缩变换的时变故障特征提取方法。通过数值仿真和实验信号分析，验证了所提出的声音信号模型与行星齿轮箱故障特征分布规律的正确性，以及利用高阶同步压缩变换方法提取共振频带内行星齿轮箱故障特征的有效性