本文首先讨论了对数正态分布及三参数对数正态分布理论,然后重点研究了对数正态克立格法。在分析了无偏条件及最小估计方差之后,给出了对数正态克立格法方程组及对数克立格方差。克立格权系数λa即为该方程组的解。据此,可以估计矿床中每一块段的克立格估值Zv,该估值是具最小估计方差的无偏线性估计量。该法已用于一个铁铜矿床的储量计算

微生物学实验是生物学重要的基础课之一,特别是随着分子生物学的发展与拓宽,微生 物学方法与技术显得尤为重要。此外,医学农学、林学等学科,甚至地质学、太空学等也 需微生物的方法与技术。因此,熟悉掌握微生物学方法与技术,对其它很多学科的发展有直 接的影响。无菌操作技能和无菌概念的建立是微生物学实验中最重要的内容,并且可以培养 学生的动手能力

本工作证实WC-Co系硬质合金通过热处理可以提高其抗弯强度。所增加的抗弯强度决定于合金中钴的含量,钴含量越高的合金,其抗弯强度的增加重也就越多。主要是由于淬火热处理抑制了高温稳定的面心立方钴相转变成密排六方钴相。本实验还采用差热分析仪测定了WC-Co系合金在加热过程中,密排六方钴相转变成面心立方钴相的相变温度。发现其相变温度随合金中钴含量的增加而升高,如YG8是742℃,YG15是770℃,YG20是821℃,这是由于高钴合金的粘结相在升温过程中有较高的钨含量。本实验中还发现,烧结后低钴硬质合金要高于高钴硬质合金的粘结相中的钨含量,因为低钴硬质合金的烧结温度通常是高于高钴硬质合金,一般说来烧结温度越高,则粘结相中的钨含量也就越高,但当烧结态硬质合金再一次加热时,其钴结相中的钨含量要增加。所以淬火后高钴硬质合金的粘结相中的钨含量甚至比低钴硬质合金的粘结相中的还要高,这就是为什么钴粘结相由密度六方转变成面心立方的温度随硬质合金中钴含量的增加而提高

以S钢厂生产SPHC钢种的转炉-精炼工序为实例,采用热经济学分析方法中的经济分析法对其建立符号经济模型,构造成本平衡方程,并建立补充方程,进而对转炉-精炼工序进行热经济成本分析,得到了工序各股流的单价以及热经济学成本.模型计算结果表明:转炉-LF流程的精炼钢水热经济成本最低,为2243.12元·t-1,其次是转炉-CAS流程,为2259.92元·t-1,而转炉-RH流程的吨钢精炼钢水热经济学成本最高,为2270.16元·t-1.从节约能源和成本的角度,转炉-LF流程是SPHC钢种的合理生产流程

采用气相质谱在线监测反应气体成分变化的方法,研究了1273~1473 K范围内,不同比例CO2-CO混合气体对铁片恒温氧化的反应动力学.结果表明,氧化反应速率与二氧化碳分压呈线性关系,反应速率常数随CO2/CO体积比值增大而减小,铁片氧化反应的表观活化能为（137.7±15.8）k J·mol-1.该方法得到的结果与文献相比较,结果是可靠的,表明该方法可以用来在线研究气-固反应的动力学

为了准确度量属性的重要性,从基于粗糙集的属性度量视角,提出一种基于混合度量机制的属性评价方法,该方法从不同的信息粒度分析属性的重要性.在混合度量机制中,根据数据分布特点引入参数权重因子.在此基础上,构造一种基于粗糙集属性度量机制的集成分类器.通过实验结果和比较分析表明,所提出的方法能有效地降低数据的属性维度,相比较于单一属性度量准则,分类器具有更好的分类性能

食品营销学是融合了市场营销学和经济学理论与方法的交叉学科,阐述了食品与市场 营销的关系,研究食品产品在市场营销中的营销环境、营销策略、营销方法。是食品相关专 业本科学生扩大视野、拓展能力的一门专业选修课程。 通过本课程的学习,使学生掌握基本的市场营销原理,熟悉农产品营销策略,了解营 销管理的方法。让学生从市场的角度更好地理解和认识食品科学、工程、工艺等专业知识

利用紧凑拉伸试样通过预制疲劳裂纹研究近片层组织Ti-45Al-8Nb-0.2W-0.2B-0.1Y合金和全片层组织Ti-45Al-7Nb-0.2W-0.2Hf-0.3B-0.15C合金在750℃下的断裂韧性,并分析两种组织合金的断口形貌.结果表明,近片层组织和全片层组织高铌TiAl合金750℃时的断裂韧性分别为19.54和31.58 MPa·m1/2,且近片层组织疲劳裂纹开始萌生时的最大疲劳载荷明显低于全片层组织.断口分析表明近片层组织中裂纹主要在等轴γ晶中萌生,裂纹扩展方式包括沿γ晶、穿γ晶及沿片层、穿片层;全片层组织中裂纹主要在垂直于加载方向的片层间萌生,裂纹以沿片层与穿片层的混合方式进行扩展且伴有二次裂纹的萌生

为了实现炼钢过程钢水温度的精确控制，在分析了实际炼钢厂钢水温度控制现状和钢水温度影响因素的基础上，建立了关键工序节点钢水温度的正向预测模型和逆向预定模型.同时，为了克服现有钢水温度预报方法的不足，提出一种基于钢包热状态和BP神经网络的混合模型方法.该方法以钢包热状态跟踪模型为基础，充分考虑了钢包热状态对钢水温度的影响，并与BP神经网络结合，可有效提高预测精度

针对滚动轴承故障振动信号的特点,考虑变分模式分解在复杂信号分解及微积分增强能量算子在瞬态成分检测方面的优势,提出基于变分模式分解和微积分增强能量算子的滚动轴承故障诊断方法.首先利用变分模式分解将复杂信号分解为多个本质模式函数,以削弱背景噪声的影响和满足能量算子对信号单分量的要求;然后根据提出的敏感分量选取原则,从本质模式函数中选出包含主要故障信息的本质模式函数为敏感分量;最后利用微积分增强能量算子强化敏感分量中的瞬态冲击,并根据敏感分量瞬时能量的时域波形及Fourier频谱诊断滚动轴承故障.分析结果表明该方法能够有效诊断滚动轴承故障