命题的属性包括结构属性和值属性.命题的结构决定了命题之间的关系,决定了命题之间的逻辑运算.命题的真值只是一个由命题的结构决定的值属性,并不能代表整个命题.逻辑运算是命题的运算,不是真值的运算.多值逻辑中,命题逻辑运算结果由命题的关系决定,真值相同的不同命题,逻辑运算结果的真值不一定相同,逻辑运算不是处处同态于某一个或某一簇真值函数(算子),有时复合命题的真值不能被它的成分命题的真值完全确定,所以多值逻辑的联结词并不总能定义成真值函数(算子)的形式.多值逻辑的命题公式不能再看作真值函数,命题公式是关于命题的函数

以武钢1700mm精轧机主传动系统中控制对象特性参数的改变后系统动态响应品质变差为背景,利用遗传送代算法研究了双闭环控制系统中转速PI调节器参数的优化问题.数字仿真结果证明了该算法的有效性和合理性

对自制的一种新型高锰奥氏体耐液锌腐蚀合金在490℃的熔融纯锌液中的腐蚀行为进行了系统的研究,并探讨了其耐液锌腐蚀机理.结果表明,与316L不锈钢相比,新型高锰奥氏体合金具有更好的耐液锌蚀能力,其腐蚀速率为6.42×10-4g·cm-2·h-1,而316L不锈钢的腐蚀速率为1.54×10-3g·cm-2·h-1.新型高锰奥氏体合金在锌液中的最终腐蚀产物为Γ相+δ相+ζ相,而316L不锈钢的腐蚀产物几乎全是ζ相.新型高锰奥氏体合金的腐蚀产物中δ相固溶了质量分数在8.5%左右的Cr,Cr的存在使得δ相稳定性增加,致密的富含Cr的δ相的存在减缓了铁、锌反应速率,提高了新型高锰奥氏体合金的耐液锌腐蚀能力.因此,以锰代镍来制取低成本的新型高锰奥氏体耐液锌腐蚀合金具有可行性

采用优先浮选铅、再活化浮选铜的工艺流程对某金精矿氰化尾渣铅、铜回收进行研究.闭路实验表明:石灰作抑制剂,乙硫氮(二乙基二硫代氨基甲酸钠)和丁基黄药(丁基黄原酸钠)作捕收剂,通过\一粗两扫两精\流程,得到回收率为90.48%、品位为45.24%的合格铅精矿;以NP(铜、锌无机盐组合药剂)作铜活化剂,有机抑制剂FM抑制黄铁矿,Z-200(O-异丙基-N-乙基硫逐氨基甲酸酯)和丁铵黑药(二丁基二硫代磷酸铵)作捕收剂,采用\一粗两扫两精\流程,得到回收率为82.17%、品位为19.28%的合格铜精矿;金、银同时富集于铅精矿和铜精矿

以从河南铝土矿样筛选出的一株胶质芽孢杆菌HJ07为出发菌株,对其进行紫外(UV)与亚硝基胍(NTG)诱变育种及铝土矿浸矿脱硅研究.分别通过紫外线照射120 s与采用质量浓度为600 mg·L-1的亚硝基胍处理,出发菌株HJ07的致死率分别达到89%与90%,正突变率分别达到16.5%与18.7%.从突变菌株中筛选所得的两株菌种UV-2与NTG-5的生长代谢活性与脱硅能力明显比出发菌株高.在铝土矿浸出体系中,UV-2与NTG-5达到生长稳定期的时间比HJ07分别缩短了48 h与24 h,且生长稳定期具有更大的细菌浓度.浸矿12 d后,UV-2与NTG-5菌株浸出液中SiO2的质量浓度分别比HJ07提高了约25.6%与12.5%,且达到浸出终点的时间分别缩短了3 d和2 d.UV-2与NTG-5菌株较出发菌株HJ07具有更强的产酸与产胞外聚合物的能力.被UV-2菌株作用后的铝土矿表面的溶蚀程度更加显著,矿物表面形成了明显的菌胶团

在敞口镁砂坩埚内,采用金属水冷非转移弧和石墨转移弧等离子体,以氮、氩、氧等混合气体为氮合金化元素,冶炼含氮的铬锰镍合金和不锈钢。在30min内,不锈钢中含氮达0.15%~0.30%,代镍可达2%~6%。分析钢液氮合金化的热力学、动力学条件,研究化学吸附和电吸附氮的现象,提出了强化扩散和对流扩散,加速钢液吸氮速度,提高钢液氮含量的工艺条件

针对北京地区典型粉质黏土地层隧道开挖问题,进行了多组三轴固结排水试验,分析了不同类型应力路径下土样的力学特性,并建立隧道开挖二维数值模型.选取一般工程材料参数,计算每步开挖下网格点及高斯点的应力,跟踪记录典型样点的应力变化规律,进而将地层划分为不同作用分区,将强度试验结果依次代入对应模型分区后得出考虑分区的地表最终沉降值.最后构建离心机试验模型,记录稳定后的表面沉降值,对比了分区模拟计算结果,验证了隧道开挖下地层作用分区的正确性

通过喷射沉积工艺制备了Al-25Si-xFe-yMn(Mn/Fe质量比在0～1之间)系列合金的沉积坯,利用SEM、XRD和EDX对这些沉积坯的微观组织进行分析.结果表明,添加Mn元素,将生成颗粒状的α-Al15(Fe,Mn)3Si2,取代了针状的δ-Al4FeSi2和β-Al5FeSi相,从而显著地改善高硅铝合金中的Fe相的形貌,并且随着Mn/Fe质量比的提高,沉积坯中颗粒状的α-Al15(Fe,Mn)3Si2含量也增加,而针状相的含量却减少,当Mn/Fe质量比增加到0.83或1时,在沉积坯中只发现颗粒状的α-Al15(Fe,Mn)3Si2

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

传统的连续调频超声波系统尽管具有平均输出功率高的优点,却需要使用宽带超声波传感器.本文提出了一种连续窄带调频的超声波测距方法.此方法的一个重要特点是,通过窄带调频技术,可用普通的超声波传感器取代宽带超声波传感器应用于传统的连续调频超声波系统中