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高炉雷达料面测量信号处理系统改进
文档格式:PDF 文档大小:641.48KB 文档页数:6
研制用于高温恶劣生产环境下新型冶金专用雷达.采用改进的调频连续波测量原理,提高了固体雷达料面测量的实时性.提出一种新的智能时变阈值信号处理方法,解决了因高炉内料面反射系数变化影响雷达测距精确性问题.实验室模拟仿真固粉态料面测量表明,该冶金雷达测量料面的跟踪延时在0.2 s以内,最大跟踪测量平均误差控制在0.05%.现场测试结果表明,测量平均误差0.95%,能够实时稳定地跟踪料面变化,满足高炉监控需求
低碳钢中以氧化物为核心针状铁素体的形成
文档格式:PDF 文档大小:670.37KB 文档页数:4
通过高温热扩散结合法系统地研究了在含CaO,CeO2的低碳钢中晶内针状铁素体形核现象.实验结果表明:钢中针状铁素体的形核是由稳定的氧化物CaO,CeO2质点非均匀形核引起的.在CaO,CeO2氧化物周围存在明显应变区,它是晶内针状铁素体非均匀形核起支配作用的驱动力,可以在一个夹杂氧化物上多处形核,同时形成大量新的奥氏体/铁素体高能内界面,提供发生激发形核的表面效应.氧化物尺寸在0.1~0.6μm范围内对形成晶内针状铁素体效果最好
热轧态双相钢压缩形变后的回复与再结晶
文档格式:PDF 文档大小:526.56KB 文档页数:6
利用透射电镜(TEM)观察了热轧态双相钢压缩形变后回复与再结晶过程的组织结构变化,研究了硅及形变量的影响.结果表明:硅明显地延迟试验钢回复与再结晶过程.经30%形变的试验钢的回复与再结晶过程,迟于经90%的同样过程.由硬度(HRC)测定结果,计算了试验钢再结晶过程的激活能
对一种基于排序变换的混沌图像置乱算法的商榷
文档格式:PDF 文档大小:590.77KB 文档页数:9
针对\基于排序变换的混沌图像置乱算法\一文提出的密码系统进行了安全性分析.在有限数字精度下,密钥空间小不足以抵抗唯密文攻击.在选择明文攻击或选择密文攻击下,置换地址码可以重现.在此基础上,结合Logistic混沌映射的反向迭代,提出了一个密钥恢复算法.理论和实验结果均表明,该密钥恢复算法是实际可行的.有限数字精度的限制和线性变换的弱点,是导致该密码系统不够安全的两个主要原因.最后讨论了五种可能采取的改进措施及其效果
蓝晶石在不同环境中分解行为
文档格式:PDF 文档大小:455.57KB 文档页数:4
研究了蓝晶石在不同温度、不同介质条件和不同粒度下转化为莫来石和SiO2的变化规律.实验结果表明,蓝晶石随着粒度的变细和分解温度降低,它的分解速度大幅度提高.当介质中出现熔体时能够大幅度地提高蓝晶石的分解速度和降低分解温度
三道湖中桥无粘结预应力混凝土主梁设计
文档格式:PDF 文档大小:755.14KB 文档页数:5
对直线配索无粘结预应力混凝土梁截面应变进行了分析,根据极限状态下截面受压边缘混凝土应变分布形式及无粘结预应力钢束高度处的混凝土应变分析,得出无粘结预应力钢束极限应力增量的积分表达式,编制了计算程序进行求解,并与21片两集中力三分点加载实验梁的实验结果进行了对比,结果较为吻合;不计梁体弹性区段的混凝土应变时,极限应力增量计算值减少7.5~15.1MPa,占极限应力增量的1.9%~4.5%,可偏安全地予以忽略.根据理论和实验结果,对标准跨径25m的三道湖中桥上部结构预应力混凝土箱形主梁进行了设计
基于回归神经网络的复杂工业对象的建模
文档格式:PDF 文档大小:377.06KB 文档页数:3
讨论一种动态神经网络——Elman回归神经网络的结构和算法.基于这一网络结构提出了非线性时变工业对象——直流电弧的神经网络建模方法,并与用其他方法为对象建立的模型进行了比较,结果证明回归网络模型能够很好地适配该工业对象,显示了动态神经网络在工业对象建模中的良好应用前景
用变颈法研究熔盐的密度和表面张力
文档格式:PDF 文档大小:445.04KB 文档页数:5
用变颈法对KC1-NaC1熔盐体系的密度和表面张力进行了测定.为简化计算,对原式作了变换,密度的测量结果与公认值非常接近;因缺乏精确的接触角数据,故合理地假定接触角等于零(即θ=0),因此只得到表面张力的估算值
石油套管螺纹联接仿真与接箍起始斜度优化
文档格式:PDF 文档大小:495.13KB 文档页数:4
针对API 8牙圆螺纹石油套管接头建立了轴对称有限元分析模型,分析了机紧状态下不同参数接头的典型应力应变及接触行为规律.通过对接箍起始斜度的优化研究发现,接箍最佳起始斜度为50-55°.该结果成功地应用于生产实际
基于语义单元表示树剪枝的关键字过滤方法
文档格式:PDF 文档大小:396.72KB 文档页数:5
传统的关键字过滤技术满足了人们一定的需要,但是其灵活性差,效果有限,难以识别和过滤变形过的关键字.本文将语义单元应用在网络监测中,提出了一种新的关键字过滤方法.这种方法可以有效地识别和过滤网络中经过变形的关键字,其时间复杂度为O(L)而非O(LN),其中L是文本的长度,N是关键字集的规模,即无论关键字集有多么大的规模,算法消耗的时间是固定不变的,这对网络监测和信息过滤有着较强的实用性
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