针对CAS精炼过程中罩外有大量气泡溢出的问题,在相似性原理的基础上建立了CAS钢包的水模型.研究了CAS精炼过程中底吹气量、浸渍罩插入深度和不同底吹位置对钢包混匀时间的影响.实验发现:浸渍罩的中心与底吹气孔的中心同轴时,能有效地防止罩外气泡溢出.对于300 t钢包,底吹方案优化后,底吹位置选在距钢包中心0.3r~0.4r(r为钢包底部半径),精炼时底吹气量为600 L·min-1,排渣时底吹气量选在500 L·min-1左右,浸渍罩浸入深度选为180~225 mm.工业试验表明,优化后的底吹方案有效地解决了罩外气泡溢出的问题,并且提高了LCAK钢液的洁净度和可浇注性

利用热模拟实验,对在非再结晶温度变形后弛豫一段时间,再以不同冷速冷却的低碳贝氏体钢的相变组织进行了研究,并与同等条件不弛豫的试样组织进行了对比.给出了弛豫和冷速对中温转变组织类型及组织细化程度的影响.实验结果表明,弛豫及冷却速度对变形奥氏体的相变组织是有影响的.低冷速下主要得到边界及取向不清晰的粒状贝氏体,这时弛豫时间对细化程度影响不明显,在10℃/S以上冷速下得到的是以板条贝氏体为主的组织,与未弛豫试样比较,其组织更细,板条形状更清晰,弛豫试样组织中残余奥氏体或M/A岛的形状更细长,弛豫有利于在同等冷却条件下得到板条组织,并且在高冷速下,弛豫试样中M/A量较未弛豫试样中的要少

为提高武钢薄板坯连铸连轧产线集装箱钢水洁净度,通过工业试验考察了LF精炼过程炉渣成分、软吹氩以及钙处理工艺对钢中T[O]和夹杂物的影响.试验结果表明,适当提高(CaO+MgO)/SiO2有利于降低钢中T[O],但同时要考虑(CaO+MgO)/Al2O3的比值,适当增加钙处理前后软吹氩时间可明显提高钢水洁净度;将炉渣中(CaO+MgO)/SiO2和(CaO+MgO)/Al2O3控制在合适范围不仅有利于提高钢水洁净度,而且有利于钢中低熔点CaO-MgO-Al2O3系夹杂物的生成.根据相关热力学数据给出了实际生产钢中生成不同液态铝酸钙时[Ca]-[Al]平衡热力学计算模型

土中应力增量将引起土的变形,从而使建筑物发 生下沉、倾斜及水平位移等;土中应力过大时,也会导致土的强度破坏,甚至 使土体发生滑动而失稳。 因此,研究土体的变形、强度及稳定性等力学问 题时,都必须掌握先掌握土中应力状态。所以计算土中 应力分布是土力学的重要内容

顺序查找是一种最基本和最简单的查找方法。它的思路是,从表中的第一个元素开始,将给定 的值与表中逐个元素的关键字进行比较,直到两者相符,查到所要找的元素为止。否则就是表中没有要找的元素,查找不成功。对于表中 记录的关键字是无序的表,只能采用这种方法 。描述顺序査找的算法见框图8-1。其中n是表r 的长度,k是要查的元素的关键字,请查到的元 素的序号

近年来，无人机入侵的事件经常发生，无人机跌落碰撞的事件也屡见不鲜，在人群密集的地方容易引发安全事故，所以无人机监测是目前安防领域的研究热点。虽然目前有很多种无人机监测方案，但大多成本高昂，实施困难。在5G背景下，针对此问题提出了一种利用城市已有的监控网络去获取数据的方法，基于深度学习的算法进行无人机目标检测，进而识别无人机，并追踪定位无人机。该方法采用改进的YOLOv3模型检测视频帧中是否存在无人机，YOLOv3算法是YOLO（You only look once，一次到位）系列的第三代版本，属于one-stage目标检测算法这一类，在速度上相对于two-stage类型的算法有着明显的优势。YOLOv3输出视频帧中存在的无人机的位置信息。根据位置信息用PID（Proportion integration differentiation，比例积分微分）算法调节摄像头的中心朝向追踪无人机，再由多个摄像头的参数解算出无人机的实际坐标，从而实现定位。本文通过拍摄无人机飞行的照片、从互联网上搜索下载等方式构建了数据集，并且使用labelImg工具对图片中的无人机进行了标注，数据集按照无人机的旋翼数量进行了分类。实验中采用按旋翼数量分类后的数据集对检测模型进行训练，训练后的模型在测试集上能达到83.24%的准确率和88.15%的召回率，在配备NVIDIA GTX 1060的计算机上能达到每秒20帧的速度，可实现实时追踪

5.1 80C51的中断系统 5.2 80C51单片机中断处理过程

采用SEM、EDS等手段研究了闪速燃烧合成的氮化硅铁及其原料FeSi75的组成、结构,并结合闪速燃烧合成工艺和热力学分析,揭示氮化硅铁中FexSi粒子的形成机理.结果表明:在以74μm的FeSi75氮化制备氮化硅铁过程中,金属硅和ξ(FeSi2.3)相中部分硅氮化为氮化硅,而氮化硅铁中FexSi粒子则来源于ξ相的氮化;当ξ相被氮化到其中的[Si]摩尔分数降低近25%时,[Si]的活度aSi趋于0,氮化趋于平衡,ξ相中不能被继续氮化的部分即为FexSi粒子,其Fe:Si原子比例大约为3:1;FexSi粒子的大小、均匀分布状况与ξ相颗粒粒径大小及分布状况有关

对比分析了两种低碳微合金钢中夹杂物对焊接热影响区组织相变的影响.对实验钢中夹杂物的分布和尺寸进行观察并在透射电镜下分析了夹杂物的选区衍射斑图样.采用热膨胀法结合金相分析建立了实验钢的连续冷却转变曲线(CCT曲线)和等温转变曲线(TTT曲线).研究发现,Ti脱氧钢中夹杂物以尺寸小于3μm的TixO-MnS型球状复合夹杂为主,其中TixO核心有两种类型(Ti2O3和Ti3O5).这类夹杂物具有诱导晶内针状铁素体形核的能力,针状铁素体优先在TixO-MnS型复合夹杂界面上形核,从而导致Ti脱氧钢相对于Al脱氧钢的贝氏体相变开始温度升高,相变时间也明显提前

对近年来MOF材料去除水环境中重金属、有机物的相关研究进行了总结与评述。本篇是该主题的第2篇，主要对MOF材料去除水中有机污染物的相关研究进行总结和论述。研究表明，MOF材料含有大量开放性金属位点、路易斯酸碱位以及官能团，因而对染料、抗生素、农药、持久性有机污染物等均具有较高的吸附性能。氢键、π?π作用、疏水作用和静电引力是其吸附有机污染物的主要机制，部分MOF材料中较大的孔道结构也有利于大分子有机污染物的吸附；另外，部分MOF材料还具有优异的催化性能，能够作为类Fenton催化，光催化以及过硫酸盐活化的催化剂实现对有机污染物的催化降解，其中光催化反应中污染物的降解主要源于·O2?、·OH和h+的贡献；而在过硫酸盐体系中，·O2?、·OH、SO4·?和1O2是导致有机污染物分解的主要活性氧化物种。基于对先前研究的回顾，相信未来的研究领域包括但不限于以下方面：（1）进一步提高MOF在去除有机污染物方面的性能，并提高其可回收性；（2）开展新型MOF催化材料的制备及催化反应机理的研究；（3）研究MOF缺陷结构的调控，以开发具有更高吸附和催化性能的新型MOF材料；（4）研究新的框架材料，例如共价有机骨架（COFs）材料，并将其应用于污染物净化领域