冷矩阵的秩( Rank of a matrix) 定义1在mxn矩阵A中,任取k行k列(k≤m,k ≤n),位于这些行列交叉处的k2个元素,不 改变它们在A中所处的位置次序而得的k阶行列 式,称为矩阵A的k阶子式。 定义2如果矩阵A有一个不等于零的阶子式D, 并且所有的r+1阶子式(如果有的话)全为零 则称D为矩阵A的最高阶非零子式,称r为矩阵 A的秩,记为R(A)=r,并规定零矩阵的秩等 于零

选用文献报道的14个渣系铁氧化物活度aFetO作为基础实验数据,验证了基于炉渣离子-分子共存理论(IMCT)所定义的铁氧化物综合质量作用浓度NFetO表征炉渣氧化性的可能性和精度.为了得到14个渣系的NFetO,建立了CaO-SiO2-MgO-FeO-Fe2O3-MnO-Al2O3-P2O5渣系的IMCT-Ni模型,其他13个渣系NFetO可由该渣系的IMCT-Ni模型经简化得到.结果表明,铁氧化物综合质量作用浓度NFetO不仅可像活度aFetO一样表征炉渣氧化性,而且比实测aFetO精度更高

LINGO快速入门 LINGO是用来求解线性和非线性优化问题 的简易工具,包含了lindo的全部功能。 LINGO内置了一种建立最优化模型的语言， 可以简便地表达大规模问题，利用LINGO高 效的求解器可快速求解并分析结果

实验一 常用电子仪器的使用 1 实验二 单级放大电路 6 实验三 射极跟随器 10 实验四 集成运算放大器的应用 13 实验五 门电路逻辑功能及测试 18 实验六 组合逻辑电路 24 实验七 数字电子秒表 27 附 录 常用数字集成电路引脚图 32

白口铸铁是一种重要的抵抗磨损的金属材料。其抗磨性决定于硬度,强度和韧性的综合性能指标因而与其组织组成物的结构,显微硬度,相对数量,分布及内聚强度都有密切的关系。铸态组织就是高显微硬度的碳化物孤立地分布在马氏体基体时较为理想,而合金化和变质处理的正确选用是最经济合理地获得理想组织的关键。从我国资源出发,锰合金化是有前途的但为扬长避短,锰含量不宜过高,而为获得铸态马氏体组织应辅加铜、铬、钼、硼等多种合金元素。硼的加入可以提高锰白口铸铁的淬透性,碳化物的显微硬度和整体硬度。合适的硼加入量既可得到上述效果而又不降低韧性。硼在镍铬白口铸铁中也可以提高碳化物的显微硬度。硼的加入使白口铸铁中碳化物的数量增多。采用包内变质处理的方法而不用高合金化的方法改变碳化物的分布,经济合理而且简便可行。稀土变质处理能使碳化物成为紧实的板块状而不是成为粗的网状聚合物,使韧性显著提高(αk=0.8公斤-米/厘米2)。硼的加入能使碳化物成为方块形。但如何控制工艺参数保证获得应有的变质效应的试验研究工作还需继续

固定化学成分和其他工艺参数,研究了紧凑式带钢生产卷取温度变化(625和579℃对Ti微合金化高强钢组织和力学性能的影响。热轧带钢的力学性能测试表明,卷取温度降低后,屈服强度降低205 MPa,而-20℃冲击功由11.7J增加到47 J。采用光学金相、电子显微术等手段分析了钢中组织和析出物,625℃卷取带钢为铁素体组织,579℃卷取带钢组织更为细小,贝氏体特征明显;而卷取温度降低后纳米尺寸碳化物的数量显著减少,由此降低了沉淀强化效果,造成强度大幅下降,并与组织细化一起改善材料的韧性。卷取温度是Ti微合金化高强钢生产中重要的工艺参数,需要严格控制

运用差示扫描量热法、采用XRD检测等手段探讨研究了Fe-Ni-O-C体系中Fe、Ni的还原行为,样品主要包括NiO+C、Fe2O3+C、NiFe2O4+C、NiO+Fe2O3+C和Ni+Fe2O3+C等5种体系.结果表明:NiO+Fe2O3体系中由于NiFe2O4及Fe-Ni合金的生成使得该体系被还原的反应开始温度高于纯NiO,且最大反应速率对应的温度及还原反应结束温度均高于纯NiO但低于纯Fe2O3物质;相对于NiO+Fe2O3,NiFe2O4被C还原的开始及结束温度均更高,且还原速率更小;Fe2O3被C还原可分为三个阶段,金属Ni的存在能够明显促进铁氧化物的还原,主要是促进了Fe的各种氧化物形式(Fe2O3、Fe3O4和FeO)直接向金属Fe形式的转换;数据显示C还原NiFe2O4的过程也基本可分为三个阶段,不同阶段中产物的形态和种类均存在一定差别

门电路是用以实现逻辑关系的电 子电路，与我们所讲过的基本逻辑关 系相对应，门电路主要有：与门、或 门、与非门、或非门、异或门等。 在数字电路中，一般用高电平代 表1、低点平代表0，即所谓的正逻辑 系统

一、电场线(电场的图示法) 电场线(electric field line)又称电力线electric line of force)规定 1)曲线上每一点切线方向为该点电场方向 2)通过垂直于电场方向单位面积电场线数为该点

针对高炉关键异常炉况悬料难以预测的问题，基于D-S证据理论，提出一种综合模糊专家推理和后验概率最小二乘支持向量机的悬料预测方法.首先，结合高炉生产过程和悬料现象，分析悬料形成的内在机理；其次，通过模糊专家推理提取基于专家规则的主观证据，再通过建立后验概率最小二乘支持向量机模型提取基于数据内在客观规律的客观证据；最后，基于D-S证据理论完成主客观证据融合，实现悬料预测.该方法充分利用专家经验和最小二乘支持向量机的自学习能力，能够提高预测精度.仿真结果表明本文提出的方法有效、准确