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《北京科技大学学报》:氧化锌的碱法浸出(中南大学)
文档格式:PDF 文档大小:361.52KB 文档页数:5
根据等温溶解度法所研究的25℃、75℃和100℃时Na2O-ZnO-H2O三元水盐体系的平衡相图,借鉴氧化铝湿法生产工艺,探讨了氧化锌在碱性体系中的溶解和析晶过程.结果表明,对100℃、Na2O的质量分数wNa2O<34%的平衡体系,可采用稀释分解实现氧化锌的分离,完成该碱浓度下的氧化锌循环;对100℃、Na2O的质量分数wNa2O>29%的平衡体系,可采用冷却降温实现锌酸钠的分离,锌酸钠稀释后易得到氧化锌,从而完成在该碱浓度范围的氧化锌循环
洁净钢中夹杂物快速检测技术
文档格式:PDF 文档大小:760.27KB 文档页数:6
介绍了利用光谱仪分析钢中夹杂物技术的原理.通过对光谱仪原始脉冲强度的研究,建立了Al2O3光谱强度与化学分析含量的工作曲线,确定了光谱强度与夹杂物粒径的关系,实现了Al2O3含量和粒径分布的快速分析.与化学分析相比,分析误差平均为3×10-6,夹杂物含量和粒径的分析时间由2~5d缩短到5min,为炼钢及精炼过程夹杂物控制提供了有效技术手段
含0.065%Ti的高强度低合金钢中夹杂物
文档格式:PDF 文档大小:847.57KB 文档页数:5
本文用扫描电镜分析了钛质量分数为0.065%的高强度低合金钢在钙处理后铸坯和板材中夹杂物的形貌和大小;用EDS探针分析了夹杂物的成分.结果表明钛质量分数为0.065%的高强度低合金钢的夹杂物绝大部分为CaO-Al2O3-TiOx-CaS系夹杂物,并有少量的TiN,统计表明钢液钙处理效果良好.最后通过热力学计算分析了钢中TiN、CaS夹杂物的析出规律
华中科技大学:《模拟电子技术》教学资源(一)6.2 集成运算放大器——差分放大电路
文档格式:PPT 文档大小:1.01MB 文档页数:23
• 直接耦合放大电路 • 零点漂移 • 电路组成及工作原理 • 抑制零点漂移原理 6.2.0 概述 6.2.1 基本差分式放大电路 6.2.2 FET差分式放大电路 6.2.3 差分放大电路的传输特性 • 差分式放大电路中的一般概念 • 主要指标计算 • 几种方式指标比较
TSCR流程生产钛微合金化高强耐候钢中的析出物
文档格式:PDF 文档大小:658.82KB 文档页数:6
运用电子显微镜和化学相分析等多种实验手段研究了Ti微合金化高强耐候钢中的析出物,并在热力学计算的基础上分析了其析出过程.结果表明:钢中主要存在TiC,TiCN,Ti4C2S2,TiN等析出物,连轧前TiN的析出过程已基本完成;大量纳米尺寸的TiC球形析出物粒子在铁素体的位错线上分布;Ti含量增加改变了MC相的粒度分布,小尺寸粒子的体积分数显著增加,增强了沉淀强化的效果
广东工业大学:《聚合物基复合材料》课程教学资源(课件讲稿)第一章 概论(主讲教师:董智贤)
文档格式:PDF 文档大小:2.59MB 文档页数:67
1.1 复合材料的定义和分类 1.1.1 复合材料的定义 1.1.2 复合材料的结构 1.1.3 复合材料的分类 1.1.3.1 按增强体分类 1.1.3.2 按基体分类 1.1.3.3 按应用分类 1.1.3.4 更高级复合材料
冷轧镍中氢化物分解的正电子湮没
文档格式:PDF 文档大小:516.73KB 文档页数:5
采用正电子多普勒展宽和X衍射分析方法研究了冷轧镍中氢化物的分解过程。实验结果指出:冷轧镍中充氢(0.5 mol/l H2 SO4+250mg/l AS2O3)会产fccβ相(氢化物),β相是不稳的,室温时效将发生分解。氢化物本身对正电子不敏感,但选择适当的条件,仍可用正电子湮没技术(PAT)研究它的分解过程,所得结果与X衍射分析吻合。采用氢与空位互作用形成以氢为核心的空位团机制可较好地解释实验中观察到的现象
华中科技大学:《模拟电子技术》教学资源(一)3.3 图解分析法
文档格式:PPT 文档大小:562KB 文档页数:13
• 用近似估算法求静态工作点 • 用图解分析法确定静态工作点 • 交流通路及交流负载线 • 输入交流信号时的图解分析 • BJT的三个工作区 • 输出功率和功率三角形 3.3.1 静态工作情况分析 3.3.2 动态工作情况分析
厦门大学:《仪器分析及实验技术》课程教学资源(PPT课件)第九章 元素分析和总有机碳测定
文档格式:PPT 文档大小:84.5KB 文档页数:5
9.1元素分析仪的基本原理 已知重量的含C、H、N的有机化合物样品在一 定条件下在纯氧中燃烧,燃烧产物CO2、H2O、N2 分别由热导分析器定量从而得出样品的C、H、N含 量。或通过色谱法分离检测
《机器学习》课程教学资源:《统计学习方法》参考书籍PDF电子版(清华大学出版社,第2版,共22章,作者:李航)
文档格式:PDF 文档大小:91.93MB 文档页数:472
统计学习方法即机器学习方法,是计算机及其应用领域的一门重要学科。本书分为监督学习和无监督学习两篇,全面系统地介绍了统计学习的主要方法。包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、EM算法、隐马尔可夫模型和条件随机场,以及聚类方法、奇异值分解、主成分分析、潜在语义分析、概率潜在语义分析、马尔可夫链蒙特卡罗法、潜在狄利克雷分配和PageRank算法等
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