利用光学显微镜、场发射扫描电镜等手段,研究了GH864合金三种轧制态组织经热处理后的演变过程,分析了热处理后不同组织对室温冲击韧性及高温650℃裂纹扩展速率的影响.结果表明,GH864合金由初始轧制态组织经标准热处理后(1020℃,4h/空冷→845℃,4h/空冷→760℃,16h/空冷)获得的晶粒组织,其晶粒组织演变具有明显的一致性,而合金的晶界碳化物分布及基体γ'强化相没有明显差别,其分布状态及尺寸大小基本一致.热处理后的晶粒尺寸越大,抗裂纹扩展能力越好,合金的室温冲击韧性越低;热处理后形成的项链状组织,对合金冲击韧性及裂纹扩展速率有较好的影响

通过理论计算和试验,建立了密封罩吹氩喷粉过程钢液脱氮模型,模型计算值与实测值符合较好,结果表明,影响钢液含氮量的主要因素为钢液面氮分压及吹氩量,密封罩喷粉工艺可以较好地解决喷粉过程钢液的增氮问题

提出了一种应用于中厚板轧制的道次间自适应算法.该算法以实测数据为基础,通过实测轧制力与实际计算轧制力的比值决定轧制力模型学习量的大小,做到了真正意义上的以实测数据来校正模型,从而使设定的模型有较好的自学习功能,并在实际应用中表现出较好的学习效果

在含锰贫铁矿含碳球团直接还原的岩相结构和物相组成研究的基础上,对富集含锰贫铁矿中的铁与锰的磁选方式进行了研究.结果认为,干式磁选对富集矿中铁的效果比较好,磁性产物中铁的品位最高可以达到82%,同时具有很高的金属化率,且干式磁选简单易行.高磁场强度的湿式磁选对富集矿中锰的效果比较好,可以达到铁锰矿的要求

采用浇注料流变仪、L型流动性测试装置和自流值测定装置,测定了加水量、分散剂(FS10)、纯铝酸钙水泥和α-Al2O3微粉对刚玉质自流浇注料的流变性和流动性的影响,并分析了流变性和流动性之间的关系.实验结果表明:随加水量增加(质量分数4.9%～5.3%),相对屈服应力、相对塑性黏度和相对平均黏度均逐渐减小,自流值和流动速度逐渐增大.随分散剂FS10加入量的增加(质量分数0.16%～0.20%),相对屈服应力、相对塑性黏度和相对平均黏度逐渐减小,自流值和流动速度逐渐增大;分散剂FS10加入量继续增大时(0.20%～0.22%),相对屈服应力、相对塑性黏度和相对平均黏度显著增大,而自流值和流动速度大幅下降.随纯铝酸钙水泥加入量增加(质量分数1%～4%),流变参数和流动参数有一定的变化,但变化不明显.随α-Al2O3微粉加入量的增加(质量分数9%～12%),相对屈服应力和相对平均黏度均减小,相对塑性黏度变化不大,自流值变化不大,流动速度加快.刚玉质自流浇注料流变参数和流动参数之间的关系为:自流值和相对屈服应力有较好的相关性,而流动速度和相对平均黏度有较好的相关性

用人工生命方法创造计算机动画,增强了计算机动画的逼真度和生动性.为了更好地控制动画的进程,指导动画角色的行动,本文将人工智能方法引入到计算机动画的创作中.提出并建立了面向自繁衍的人工鱼的认知模型,提高人工鱼的认知能力,实现基于“动物逻辑”的人工鱼高级行为控制.建立了人工鱼产生交配欲望、产卵和环境选择等预定义行为的认知模型.实验表明,人工鱼的高级行为控制器可以使人工鱼更好地适应虚拟海底环境,并顺利完成交配、产卵等生命过程

通过测量大庆地区区域土壤的理化性质以及碳钢的短期腐蚀数据,分析土壤传质过程的逻辑关系,构建了碳钢短期土壤腐蚀预测模型.通过用该模型在BP人工神经网络中进行学习、训练及模拟,并与现场碳钢埋片腐蚀实验结果对比,进一步验证了腐蚀模型的合理性.结果表明:含水量、空气容量、pH、Cl-含量、SO42-含量和可溶盐总量六种土壤环境参数为影响区域土壤中碳钢腐蚀的主要因素;运用基于Matlab平台的人工神经网络,通过不断地积累土壤腐蚀信息,多次训练后可以建立起稳定性好、泛化能力强的土壤腐蚀预测模型,能较好地预测了大庆地区碳钢在土壤中的腐蚀速率

针对精轧的板宽板厚多变量系统具有强耦合、大时滞、不确定性、干扰因素多、非线性等特点,应用自抗扰控制(ADRC)静态解耦和扩张状态观测器(ESO)动态解耦技术,给出一种多变量系统的ADRC解耦设计方案.为提高时滞对象的快速性,设计了一种去掉跟踪微分器(TD),由ESO和非线性状态误差反馈控制律(NLSEF)两部分组成的ADRC,其中NLSEF改用非线性函数实现,ADRC阶次比常规方法低一阶.仿真结果表明,该控制方案不仅解耦效果好,而且对模型的不确定性和外部扰动具有较好的鲁棒性和适应能力

洗发和护发前要准备好下列用品: 一、毛巾 二、塑料围布 三、升降椅 四、洗发、冲洗和护发产品这个程序中你可以直接从披围布转移到洗发。如果在披围布和洗发之间还有一些时间,你最好再用抗菌液洗一次手,然后再洗发操作披围布、洗发护发准备全过程

采用摇瓶实验,以氧化亚铁硫杆菌(Acidithiobacillus ferrooxidans,At.f)浸出黄铁矿-黄铜矿,重点研究了基础培养基、矿物配比和粒度组成等因素的影响.黄铁矿能促进黄铜矿的微生物浸出,以采用无Fe 9K培养基效果较好,它对应铜浸出率是9K培养基的1.68倍;采用宽粒级矿物时铜浸出效果较好,且铜浸出率与黄铁矿和黄铜矿的质量比有关,当质量比为2:2时铜浸出率最高可达45.58%;黄铁矿含量大小是影响铜浸出率高低的实质,当质量比小于等于5:2时以At.f菌的氧化作用为主,当质量比为10:2时以硫化矿间的原电池效应为主.浸渣的X射线衍射分析表明,采用无Fe 9K培养基时浸渣中生成的钝化物黄钾铁矾较少,故黄铁矿可以很好地替代9K培养基中的FeSO4,并能与黄铜矿形成原电池效应,从而促进铜的浸出