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《北京科技大学学报》:高碳、高合金铁基渗铜烧结阀座材料
文档格式:PDF 文档大小:467.17KB 文档页数:4
研究了基体中不同合金元素及热处理对高碳、高合金铁基渗铜烧结阀座材料的密度和力学性能的影响。结果表明,用机械混合高碳、高合金粉末压坯经过一步法烧结/熔渗后,密度达到7.88g/cm3(相对密度98.2%),硬度和抗弯强度分别达到HRc45.4和1124MPa。将渗铜后的材料在900℃淬火,580℃高温回火后,铁颗粒中组织主要为回火马氏体,材料硬度达到HRc40以上
基于人工免疫的RBF神经网络在钢筋性能预报中的应用
文档格式:PDF 文档大小:383.32KB 文档页数:3
提出了一种基于免疫识别原理的径向基函数神经网络学习算法.该算法利用人工免疫系统的识别、记忆、学习等原理,将输入数据作为抗原,抗体为抗原的压缩映射作为径向基函数神经网络模型的隐层中心,输出采用最小二乘法确定权值.通过预报热轧带肋钢筋力学性能的仿真实验结果表明,与K-均值法选择中心点比较,该算法计算量较小,精度高
《铂的回收》下册 从厚膜工艺产生的废料中回收金铂钯
文档格式:PDF 文档大小:168.68KB 文档页数:3
要:厚膜工艺过程中的金基废料(废浆料、棉球、电路元件)分别进行蒸发、燃 烧和破碎然后集中焙烧焙渣用盐酸洗除可溶性杂质.用王水浸出金、铂、钯·用 Na2SO3优先沉淀金用锌粉共沉铂和钯。铂、钯混粉用硝酸分离钯。王水浸出后的残渣经湿法还原PdO后再用王水提取残余的钯。金、铂、钯分离提纯后.再用于生 产浆料。本工艺适用于含银少的金基废料的回收
《食品化学与营养学》课程教案(食品化学部分)第四章 蛋白质
文档格式:PDF 文档大小:21.1KB 文档页数:4
第四章蛋白质 一、概述 根据蛋白质的分子组成,蛋白质可分为两类: 简单蛋白质:仅含有氨基酸的蛋白质; 结合蛋白质:由氨基酸和非蛋白质成分组成。结合蛋白质中的非蛋白质成分称为辅基。 根据辅基的不同可将结合蛋白质分为: 核蛋白:如核糖体蛋白, 脂蛋白:如高密度脂蛋白, 糖蛋白:如血浆粘蛋白
四川国际标榜职业学院:《毛发护理》第18讲 接发的方法
文档格式:DOC 文档大小:85KB 文档页数:4
下面的内容将主要介绍几种最流行、最常用的接发方法。我 们要时刻关注行业出版物,学习一些不断发展的新方法 头皮外编辫,散发束/纤维 头皮外编辫使用的是标准的三股辫技术来吸纳松散的发束 或纤维。方法是将头发或纤维混合到自然头发中一起编辫子。既 可在辫子的一股头发中使用额外的头发或纤维,也可在两股中使 基面的大小取决于所需辫子的厚度。将基面划分为三个分 区,然后决定接发用的头发的长度和密度
《铂的回收》上册 由几种不同废催化剂中回收铂族金属的若干方法
文档格式:PDF 文档大小:150.76KB 文档页数:3
有关从铂、钯含量很低的合金基废催化剂对过程的定常监控和铂与钯含量的定量分析, 中回收铂族金属工艺的论文较少。本文是对从采用了光电比色法(中K-60-y)。对废催 HMMOTA--3 Kavag IIHCII-o.5和i化剂及其回收产品的全定量分析,采用了原子 0.5等四种合金基废催化剂回收铂族金属工艺吸收法
《原子物理学 Automic Physics》课程教学资源(PPT课件讲稿)薛定谔方程及其简单应用
文档格式:PPT 文档大小:413.5KB 文档页数:31
经典力学中,已知力F及、,可由牛顿方 程求质点任意时刻状态。 在量子力学中,微观粒子的运动状态由波函数来 描写;状态随时间的变化遵循着一定的规律。 1926年,薛定谔在德布罗意关系和态叠加原理的基 础上,提出了薛定谔方程做为量子力学的又一个基 本假设来描述微观粒子的运动规律
北京大学:《量子力学》课程教学资源(讲义)Lecture 5 厄米算符
文档格式:PDF 文档大小:64.51KB 文档页数:5
4)可以证明:厄米算符的本征矢满足完备性条件, ∑|)(l=1 或∫d)(|=1 或∑1+」d1f=1 构成H语ert空间的一组正交归一的基矢。 5.两组基矢之间的变换(表象变换) 正如在3维空间中可选择直角坐标系,也可以选择球坐标系、柱坐标系一样
Fe-Cr-Ni-C四元系奥氏体与碳化物之间的相平衡计算
文档格式:PDF 文档大小:583.31KB 文档页数:7
将Bjorn Uhrenius描述Fe-C基三元合金体系热力学性质的亚点阵模型扩展后应用于Fe-C基四元合金体系,给出了自由能函数关系表达式,并且在Biorn Uhrc-nius对Fe-Cr-C系热力学平衡计算的基础上,再结合Nishizawa对于Cr-Ni二元系给出的交互作用参数,对Fe-Cr-Ni-C系中固溶体和碳化物的两相平衡进行了计算求解
《小波分析》系列讲座6
文档格式:DOC 文档大小:22.5KB 文档页数:1
在上节所讲的V+l=V+W中V就是尺度空间,即我们观察事物所采用的尺度,也就是分辨率。W就是 细节空间,即不同尺度空间观察事物的差异。并且知道一幅图像=最低分辨率下图像+不同细节空间的细 节信息即一幅图像=系数*尺度基+系数*细节空间基在Har小波中若一个事物可用如下2个尺度 基描述(尺度相同,位移不同)记为1尺度那么当我们用一个大尺度基描述时(即取平均),就会有一 个失真记为0尺度此细节差异就对应描述基如下(补空间基)正如富里叶变换是将一个周期函数用无
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