以高超音速火焰喷枪为研究对象，采用计算流体力学软件Fluent对高超音速火焰喷涂(HVOF)过程中的焰流流场以及粒子飞行过程进行数值模拟。HVOF系统以氧气为助燃气体，煤油为燃料。研究了加入粒子前喷枪内火焰焰流温度、速度和压力分布规律，采用离散相模型计算喷涂粒子的动力学飞行行为，探究了粒子大小、注入速度、球形度对粒子飞行行为的影响。发现最佳粒子粒径范围应为30～50 μm，在此范围内粒子均匀的分布在焰流中心，且为熔融状态，更易形成结合强度较高的涂层；小粒径粒子最佳注入速度为10～15 m·s?1，中等粒径粒子最佳注入速度为5～10 m·s?1，大粒径粒子最佳注入速度为1～5 m·s?1；与球形颗粒相比，非球形颗粒具有较高的阻力系数，在飞行过程中获得更大的动能和更少的热量

首先对喷管内流动特性进行了研究，结果表明传统拉瓦尔喷管在喷管内部易形成大量明显的波系结构，抑制了超音速氧气射流的初始冲击效果，而利用特征线设计的曲线拉瓦尔喷管可有效解决该问题。其次，分析了不同供氧流量下，传统拉瓦尔喷管及曲线拉瓦尔喷管在高温条件下的射流马赫数分布、动压及射流卷吸特性。研究结果表明基于特征线法设计的曲线拉瓦尔喷管应用于转炉氧枪喷头时，可延长氧气射流核心段长度，增大氧气射流对熔池的搅拌能力，并提高氧气在熔池内的传质效果

为消除陡脉冲带来的干扰，分析了陡脉冲干扰的特点，建立了陡脉冲噪声数学模型，提出了基于变分模态分解（Variational mode decomposition, VMD）的心电信号滤波算法，提取叠加在心电信号中陡脉冲干扰分量、识别陡脉冲干扰分量并剔除陡脉冲干扰分量；为减少VMD分解层数、提高实时性并减少内存消耗，提出了心电信号预处理算法；针对医疗环境中的随机噪声伴随陡脉冲出现的情况，分析了VMD后子信号中随机噪声的特点，提出了基于VMD子信号能量估计的阈值去噪算法；利用变分模态分解的带通滤波器组特性，提出了基于变分模态分解子信号重组的QRS波群检测算法，配合滤波算法以提高心电信号特征检测精度。以添加了高斯白噪声和模拟陡脉冲干扰的MIT?BIH数据库心电信号和医疗环境中采集的心电信号为实验对象，分别实现对滤波算法和QRS波群检测算法的定量对比分析

一、化学反应速率 二、反应速率理论简介 三、浓度对化学反应速率的影响 四、温度对反应速率的影响 五、催化剂对反应速率的影响

微生物的生命活动极易受外界环境条 件影响。了解外界环境因素对微生物的 影响,以便控制外界因素,达到利用或 消灭微生物的目的。 本章着重介绍物理、化学、生物学因 素对微生物的抑制或杀灭作用以及消毒 灭菌方法。介绍几个基本概念

金属有机骨架（Metal-organic frameworks，MOFs）是一类有机?无机杂化材料，通常是指金属离子或金属簇与含氮、氧刚性有机配体通过自组装过程形成的功能性多孔材料。MOF材料具有丰富的可设计的结构类型、可调控的化学功能、低密度的骨架、超高的比表面积，以及可功能化的永久的孔空间，在气体存储与分离、催化、传感、药物运输与缓释等领域都有广泛的应用潜力。近年来，MOF及其复合材料已经被应用于多种污染物的去除。本文对近年来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。本篇是该主题的第一篇，主要针对MOF材料在水体重金属污染物去除方面的研究进行论述。通过对以往的研究分析可知，MOF材料对常见重金属Pb2+、Cu2+、Cd2+、Co2+、Ag+、Cs+、Sr2+、Hg(II)以及$ {\\rm{TcO}}_4^ - $

第六章带度量的线性空间 6-1欧几里得空间 设f是实线性空间V上的一个正定、对称的双线性函数,则Va,B∈V,(a,): f(a,B)称为向量a与B的内积;具有内积的实线性空间称为欧几里得空间(简称欧氏空 间) 对任意α∈V,定义 lalv(a,a) 为向量a的长度或模.|a|=1时,称a为单位向量 命题1.1(柯西-布尼雅可夫斯基不等式)对欧氏空间V内任意两个向量a,,有

对接中考九年级古文对比阅读ppt课件（94页）_九年级古文对比阅读 2

采用自制的板带高温摩擦试验机模拟实际固溶–冲压–淬火一体化热成形工艺下7075铝合金的高温摩擦过程，分别对上下摩擦头进行冷却和加热以模拟实际热冲压过程对模具和压边圈的冷却和加热，分析了下模加热温度、法向载荷和滑动速度对7075铝合金摩擦行为及磨损机理的影响。结果表明：铝合金摩擦系数随着下模加热温度的升高而增大，磨损机制由300 ℃时的黏着磨损转变为500 ℃时的黏着磨损、氧化磨损和磨粒磨损；施加法向载荷越大，摩擦系数越大，不同载荷下磨损机制均为黏着磨损及轻微的磨粒磨损，且随着载荷增大，黏着磨损程度有所加深；高滑动速度导致了磨损表面局部氧化物的生成，使摩擦系数随着滑动速度增大而减小，滑动速度为30 mm·s?1时，磨损机制主要是氧化磨损、磨粒磨损和黏着磨损

注意力缺陷多动障碍（ADHD）是儿童期最常见的精神疾病之一，在大多数情况下持续到成年期。近年来，基于功能磁共振数据的ADHD分类成为了研究热点。文献中已有的大多数分类算法均假设样本是均衡的，然而事实上，ADHD数据集通常是不平衡的。传统的学习算法会使得分类器倾向于多数类样本，从而导致性能下降。本文研究了基于不平衡神经影像数据的ADHD分类问题，即基于静息状态功能磁共振数据对ADHD进行分类。采用功能连接矩阵作为分类特征，提出了一种基于多目标支持向量机的ADHD数据分类方案。该方案将不均衡数据分类问题建模为具有三个目标的支持向量机模型，其中三个目标分别为最大化分类间隔、最小化正样本误差和最小化负样本误差，进而正负样本经验误差可以被分开处理。然后采用多目标优化的法向量边界交叉法对模型进行求解，并给出一组代表性的分类器供决策者进行选择。该方案在ADHD-200竞赛的五个数据集上进行测试评估，并与传统分类方法进行对比。实验结果表明本文提出的三个目标支持向量机分类方案比传统的分类方法效果好，可以有效的从算法层面解决数据不平衡问题。该方案不仅可用于辅助ADHD诊断，还可用于阿尔茨海默病和自闭症等疾病的辅助诊断