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本书分为五个逻辑相承的部分。导论部分,简述思想文化对生存与毁灭这一永恒的精神主义沉思。本体论部分,阐释东西方富有代表性的生存哲学及其死亡意识对生与死予以生存论的领会。价值论部分,对生死命题予以价值论的沉思,并结合艺术文本加以分析。创造论部分,援以丰富的艺术史现象论述死亡意境及其表现。欣赏论部分,从阐释学、接受美学角度分析欣赏者对于死亡意境的审美欣赏与审美发现
文档格式:PDF 文档大小:871.48KB 文档页数:5
研究了轴承钢生产中各因素对钢中D类夹杂物形成的影响.对国内某特殊钢厂轴承钢中夹杂物进行了检验分析,发现钢中D类夹杂物存在多种形式;通过感应炉重熔实验,发现钢中Al含量对夹杂物的影响很大,Al过量,在MgO炉衬条件下,会大量生成MgO·Al2O3;当钢中Ca含量较高时,夹杂物全部变性为球状钙铝酸盐.研究表明,控制钢水中Ca、Mg和Al成分,是控制D类夹杂的重要手段.通过工厂试验证明,特定炉渣改性和成分优化对D类夹杂物有一定的改善作用
文档格式:PDF 文档大小:1.25MB 文档页数:6
对铁铜合金分别进行50%和80%冷变形,利用金相显微镜以及高分辨投射电镜研究形变热处理过程中的微观组织与沉淀析出,分析形变量对时效析出的影响.结果表明:变形有助于第二相的析出,大的冷变形量时沉淀相粒子形成的速率更快,所占体积分数更大.优先析出为富铜过渡相,这种富铜过渡相所形成的GP区对合金起强化作用,其后随时效时间延长这种富铜相逐渐转转变成ε-Cu
文档格式:PDF 文档大小:1.7MB 文档页数:9
采用Thermo-Calc热力学软件,对转K2弹簧钢在400~1600℃存在的平衡析出相及Nb、V在奥氏体相中的固溶规律进行了计算,探讨了各合金元素含量对析出相析出规律的影响,并利用碳萃取复型与透射电镜(TEM)分析了Nb含量对析出相的影响.结果表明:转K2弹簧钢中平衡析出相主要为MX、M7C3、M3C2和AlN;Nb能显著提高MX相的稳定性.TEM分析表明,析出相尺寸变化范围为几纳米到100纳米以上,形态多呈近似球形或圆片状;随Nb含量增加,从低温铁素体中析出的细小颗粒所占比例显著增大,未溶解碳氮化物比例也有所增大,总体而言析出相平均颗粒尺寸得到细化;大颗粒析出相为富Nb的碳化物,而小颗粒为富V的碳化物,这与热力学计算结果相一致
文档格式:PDF 文档大小:462.62KB 文档页数:4
使用X射线衍射仪、MAAS自动图像仪及气体分析,对1#(美国HITEC公司产)过滤器与2#(昌平产ZrO2基泡沫)过滤器在高温合金冶炼过程中的过滤效果及其组织结构变化进行对比分析.研究结果表明,2种过滤器对钢中氧化物夹杂均有显著去除效果,并且过滤器的组织结构会对其高温性能、冲击性能及过滤作用产生一定的影响
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8.1类和对象 8.2类对象 8.3构造函数和析构函数 8.4类的初始化 8.5复杂的对象表示 8.6堆与拷贝构造函数 8.7this指针 8.8引用 8.9常类型
文档格式:PDF 文档大小:690.85KB 文档页数:5
针对非线性时变特性的液压位置伺服系统跟踪控制问题,基于自适应逆控制理论,提出X滤波液压位置自适应逆控制策略.对传统自适应滤波算法在X滤波结构下的不足,提出变换域变步长归一化最小方差算法.采用该算法对液压伺服位置系统进行了对象建模、在线逆建模及开环控制系统设计.仿真结果表明,X滤波液压位置自适应逆控制具有跟踪速度快、对参数摄动鲁棒性强等良好动态特性
文档格式:PDF 文档大小:634.73KB 文档页数:6
为了在短时间内顺利实现带钢规格的变换,提高变规格过程的稳定性,提出了一种等压下系数的动态变规格规程设计策略和原理,给出了设计计算实例,与常规规程设计策略计算结果进行了对比,并对过渡过程各机架轧制力和出口厚度的波动进行了仿真计算。结果表明,新策略对提高变规格过程的稳定性,减少变规格机架对逆流机架的影响和干扰有着显著的作用
文档格式:PDF 文档大小:4.14MB 文档页数:7
因风电塔整体结构不沿轴向对称,为明确该结构的受力特性和保证结构安全,采用国外及国内两种数值计算方法对塔筒结构进行了研究,分析风荷载作用下、地震动作用下和风–地震组合作用下的塔体结构的受力差异.在此基础上对塔筒结构进行风–地震组合作用下的不同地震动输入方向的动力响应分析进行研究.结果指出了该状态下对塔筒结构最不利的地震动输入方向以及该作用条件下塔筒结构的薄弱位置为塔筒开口位置
文档格式:PDF 文档大小:951.81KB 文档页数:7
针对标准的FCM算法没有考虑像素的空间信息而对噪声比较敏感和没有考虑不同样本数据对聚类效果的不同影响的不足,提出了一种顾及像素空间信息的基于图像的灰度直方图加权的FCM聚类算法,它在Szilagyi等提出的算法基础上通过引入图像的灰度直方图加权对算法中的目标函数进行修改.对人工合成图像和真实图像的数值模拟结果均显示出该算法的优良性能
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