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基于强化煤泥浮选前的矿浆预处理过程,设计了具有折叶开启式涡轮的两段强制搅拌装置.通过分析两段强制搅拌体系的流量准数、功率准数、剪切特性、循环特性以及混合效率来评价搅拌体系的混合特性,并对永城矿区的无烟煤煤泥进行了两段强制模式的调浆浮选试验.随着转速的增加,输入两段强制搅拌体系的能量以及混合效率增加,单位能耗的矿浆循环性能和剪切性能均减小,剪切性能减小的趋势小于循环性能减小的趋势.在相同转速下,大直径叶片的单位能耗具有较强的剪切特性及混合效率、较小的循环/剪切比.在两段强制搅拌调浆模式下,旋流静态微泡浮选床可获得较好的浮选指标和较大的处理能力.大直径和高转速条件下的能量输入可促进矿浆中难浮颗粒的回收,在合适的处理能力条件下能够加强粗颗粒的回收,而在处理能力较强的条件下可以提高浮选尾煤中的细颗粒灰分
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为较好地表征当前北京整个区域大气颗粒物质量浓度随时间尺度的变化及区域分布污染特征,根据北京市35个监测站点获得的2013年3—5月颗粒物质量浓度1 h均值,分析和研究PM2.5和PM10质量浓度的季节性变化并提高其空间分辨率,在此基础上探讨颗粒物可能的影响因素及污染来源.结果表明,3—5月颗粒物质量浓度具有周期性变化规律和显著相关性,应用MATLAB空间插值算法实现的颗粒物质量浓度区域分布图具有一定精度,可外推并揭示颗粒物区域污染特征.分析表明当前北京颗粒物污染的影响因素有冬末的冷锋和降雪、春季的沙尘和大风、夏初的降雨和湿热等;污染区域则呈现南高北低的特征,污染来源除了本地人为源以外,周边区域传输也有较大影响.通过颗粒物污染的时间序列和空间插值的结合分析,可为进一步研究颗粒物时空关系及掌握区域污染特征提供方法
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以产自澳洲Pilbara矿区和国内东北地区的两种磁铁精矿作为研究对象,基于Washburn公式所构建的卧式薄板毛细渗透装置,针对粒度特性研究其润湿性对成球性能的影响,并辅以成球性能、造球试验和生球性能检测等一系列的研究,探究铁精矿超微细粒度特性和润湿性对其成球性能的交互影响.结果表明:超微细的粒度特性和润湿性对成球性能产生了较大影响.微细的粒度特性带来的较好的润湿性对提高生球的抗压强度有利.然而,超微细粒度和较窄的粒级分布不利于生球内形成较合理的毛细管半径,进而限制其热稳定性的提高
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针对顺层岩质边坡岩层结构面倾角θ和边坡角α两个参数,采用离散单元法研究了不同工况下总计270个边坡模型的变形破坏特征,统计得到不同变形破坏模式对应的岩层结构面倾角θ与边坡角α的范围,并基于强度折减法研究了两个参数与边坡稳定性的关系,揭示了顺层岩质边坡变形破坏机制及稳定性特征.研究结果表明:依据边坡变形破坏特征,提出了四种顺层岩质边坡变形破坏模式,即坡脚沿岩层结构面的滑移-剪切破坏,坡顶沿岩层结构面的滑动-剪切破坏,岩层下缘弯曲-剪切破坏,以及岩层上缘翻折-拉裂破坏.在此基础上,分析并归纳了这四种模式的产状、变形特征以及可能的破坏模式等一般规律.边坡安全系数fs随结构面倾角θ的增大先减小后增大,在减小过程中达到最小值后迅速上升,然后变缓回落.边坡安全系数fs随结构面倾角θ变化过程中,当θ约等于α-7.3°时,fs取得最小值,此时对应的边坡稳定性最差
文档格式:PDF 文档大小:3.67MB 文档页数:7
根据老人认知心理特征中的迟滞性特征,结合基于Gross认知重评的情感计算模型,考虑迟滞性特征对个体情感状态转移的影响,在认知重评参数的基础上,建立迟滞性因子,对当前情感状态下的认知重评能力进行修正,从而对情感计算模型进行有效的修正,使人机交互更加自然和谐.为了实现情感计算模型的可信,结合现场可编程门阵列硬件平台和高级加密标准密码算法对情感计算模型中的老人情感信息进行加密处理,实现情感计算过程中的数据可信.采用可编程片上系统技术在现场可编程门阵列芯片EP4CE115F29C7中搭建功能实现所需的所有硬件组件,结合硬件组件编写逻辑程序并实现高级加密标准密码算法,在情感计算过程中实现数据的实时传输和安全处理,实现可信的情感计算.最后实验结果表明受到迟滞性特征影响下的情感计算模型与老人的真实情感具有高度一致性,且可信计算有助于提升老人的正向情感状态
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第二章测试装置的基本特性 1概述 2测试装置的静态特性 3测试装置动态特性的数学描述 4测试装置对任意输入的响应 5实现不失真测试的条件 6测试装置动态特性的测试
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介绍了API螺纹油井管的特点及存在的问题,结合我国在开发、应用特殊螺纹接头油井管过程中取得的经验,从不同的使用服役条件综合分析评述西姆莱斯开发的各种特殊螺纹结构设计与选用要点,并指出存在的问题,探讨进一步的研究开发方向,为有针对性地选好、用好特殊扣油井管产品提供参考
文档格式:PPT 文档大小:557.5KB 文档页数:93
有机物的官能团是指化合物分子中具有一定 结构特征,并反映该化合物某些物理特性和 化学特性的原子或原子团。 官能团定量分析就是根据这些物理特性或化 学特性进行含量测定的
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§3.1 概述 §3.2 测试系统的静态特性 §3.3 测试系统的动态特性 §3.4 系统实现不失真测量的条件 §3.5 典型系统的频率响应特性 §3.6 测试系统动态特性参数获取方法 §3.7 组成测试系统应考虑的因素
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Bouc–Wen模型在非识别激励工况下模拟的阻尼力与实际阻尼力误差较大,对非识别激励振幅过于敏感,针对这一问题,提出了一种描述减振器滞回特性的改进模型。首先用Mechanical testing and simulation(MTS)疲劳试验机对磁流变减振器进行力学性能试验,获得在多种激励幅值、频率和电流作用下的阻尼力。采用阻尼力对位移的斜率与阻尼力关系来模拟滞回环特性曲线。根据滞回曲线特点利用二次多项式函数来表征滞回环斜率与阻尼力的关系,同时,引入关于速度的指数函数修正项,进而对改进后的Bouc–Wen模型进行参数识别,并对其进行仿真及验证。与试验得到的阻尼力进行对比,发现在非识别激励工况下,曲线吻合效果较好。对改进前后Bouc–Wen模型模拟的阻尼力特性曲线进行对比,结果表明:改进后模型得到的阻尼力仿真值能够较好地模拟试验得到的各种工况下阻尼力的值,且优于Bouc–Wen模型,同时Bouc–Wen模型在非识别激励工况下模拟阻尼力精度较差这一问题得到了改善。新模型为保证车辆悬架系统在多变工况下仿真响应的准确性打下了基础
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