一、农田灌溉用水对水质的要求 灌溉用水水质的好坏,主要是从水温,水的总矿化度及溶解盐类的成分对农作物和土 壤的影响来考虑的。有时,还要考虑水的pH值和水中有毒元素的含量对农作物和土壤的 影响。 灌溉水的温度应适宜。在我国北方,以10—15℃;在南方的水稻区,以15—25℃,温 度过高或过高对作物生长都不利。我国北方地下水的温度,一般都偏低,可将水取出后引 入地表水池晾晒或用加长渠道等措施来提高水温。这样做还能使水中对作物生长不利的低 氧化物(特别是氧化物)发生氧化

本书在风力机的空气动力学原理和能量转换原理的基础上，系统地介绍了定桨距风力发电机组、变桨距风力发电机组、变速风力发电机组的基本控制要求与控制策略；介绍了风力发电机组的软并网技术、变桨距技术和变速风力发电机组在实现对最佳功率曲线的跟踪过程中的各种控制和处理方法。在介绍变速风力发电机组控制技术的基础上，对基于模糊逻辑控制和神经网络的智能控制系统也作了简要介绍。最后介绍了对电力电子器件引入谐波和变功率因素问题的控制方案。由于风力发电机组的控制主要是对风轮的转速和输入功率进行控制，这些都涉及到风轮的能量转换过程及与之密切相关的空气动力学问题。为此先在第二章中对风力机的基础理论作一简要介绍。此后为了循序渐进，先介绍定桨距风力发电机组和变桨距风力发电机组的控制技术，以及与控制技术密切相关的伺服系统。在此基础上介绍变速风力发电机组的控制技术，讨论各种控制策略、处理方法及模拟试验结果

带状组织是影响中低碳齿轮钢内在质量的主要缺陷之一.本研究利用光学显微镜观察到了20CrMnTiH和SAE8620H齿轮钢工业样品的带状组织,电子探针分析表明两钢种样品中均存在着Cr、Mn、Si等合金元素的带状偏聚.分析结果表明,元素偏聚只是产生带状组织的必要和前提条件,而非充分条件.除了微观偏析之外,合金元素对γ→α转变温度Ar3的影响趋势、在钢液中的溶解度或含量、对C活度的影响趋势、以及对CCT曲线的影响趋势等均对带状组织的形成或消除具有重要影响.减弱或消除带状组织的形成,一方面需要获得细小的铸坯二次枝晶间距,促进元素均匀分布,另一方面即便是在存在元素偏聚的条件下,若控制适当的轧制冷却工艺及合适的奥氏体晶粒尺寸,也有可能从根本上消除带状组织

一、实对称矩阵的一些性质 二、对称变换 三、实对称矩阵可正交相似于实对角矩阵 四、实二次型的主轴问题

根据系统的工程地质调查,在对井下-430~-568m范围内岩样进行力学实验研究的基础上,采用RMR岩体分类方法和高地应力条件下适应性较好的Q系统,对深部围岩进行了工程分类,并分析了RMR、RQD与岩爆的关系.认为程潮铁矿深部(-500m以下)岩体发生岩爆的可能性较大.通过对矿区地应力分布规律的研究,探讨了矿区高应力环境对岩爆孕育的影响.最后,通过对矿区采场三维有限元数值模拟,分析了深部开采矿岩能量分布规律,据此推断该矿岩爆临界深度在-500m水平.从模拟结果可以看出:地应力环境受上部开采活动的影响,-500m水平应力明显增加,高于-533m水平;-533m水平以下,随着垂直深度增加,矿岩能量最大值逐渐增大

采用不同异速比对AZ31镁合金板材进行异步轧制,并将轧后样品进行显微组织和X射线衍射分析,研究异速比对镁合金板材组织和织构转变的影响.结果表明:异速比的变化对晶粒形貌影响较大但晶粒细化效果不明显;当异速比为2.800时,板材内出现了长条晶粒;快速辊侧{0002}基面织构强度高于慢速辊侧,且板材两侧表面{0002}晶面的偏转方向相反;异速比对基面织构的强度影响显著,随着异速比的增大,基面织构的强度先增加后下降.这种特殊的织构变化与异步轧制过程中沿厚度方向引入的剪切变形有关

采用热力学计算软件FactSage的Phase Diagram模块和Equilib模块对含钛钢渣熔点进行理论研究,并通过熔点实验对研究结果进行验证.研究发现：对于碱度R1.5的渣系,Al2O3质量分数为25%-35%时,TiO2的质量分数超过1%可显著提高渣系熔点

讨论一种动态神经网络——Elman回归神经网络的结构和算法.基于这一网络结构提出了非线性时变工业对象——直流电弧的神经网络建模方法,并与用其他方法为对象建立的模型进行了比较,结果证明回归网络模型能够很好地适配该工业对象,显示了动态神经网络在工业对象建模中的良好应用前景

第 6章 类与对象 6.1 类定义与对象声明 6.2 对象的使用 6.3 对象成员 6.4 友员 friend

提出了一种基于免疫原理的故障检测及诊断系统模型.通过对检测对象正常工作状态下获得的自己模式串的阴性选择,随机产生初始检测器;利用基于人工免疫的进化学习机制,实现对检测对象异常工作状态下获得的非己模式串进行学习和记忆;利用进化学习结果和系统故障信息库知识,区分和标记不同故障在状态空间上对应的区域.将抗原学习过程中抗体集合变异所产生的各代抗体集合看作随机序列,给出了序列的收敛条件及证明,证明了所提出的动态免疫进化学习算法是概率弱收敛.应用于机床齿轮箱故障检测和诊断问题的实验结果表明了所提出方法的有效性