进行了组合抑制剂CCSL分离方铅矿、闪锌矿与磁黄铁矿的浮选研究.单矿物浮选实验结果表明,浮选过程添加该组合抑制剂时,磁黄铁矿基本不浮,而方铅矿与闪锌矿的可浮性很好.方铅矿与磁黄铁矿混合矿浮选实验结果表明,添加该组合抑制剂时,方铅矿的浮选回收率可达90%以上,而磁黄铁矿基本不浮,从而很好地实现两种矿物的分离;闪锌矿与磁黄铁矿混合矿浮选实验结果表明,添加该抑制剂时也能实现两种矿物的分离,但分离效果不及方铅矿与磁黄铁矿.X射线光电子能谱、红外光谱、Zeta电位测试表明,CCSL处理后的磁黄铁矿表面的醋酸根吸附不是单纯的物理吸附.紫外吸收光谱扫描结果表明,CCSL中的醋酸根并没有阻碍磁黄铁矿表面双黄药的生成,磁黄铁矿可浮性下降仅仅是由于醋酸根对其造成的亲水性大于双黄药造成的疏水性.CCSL中的醋酸根既与磁黄铁矿中的Fe3+发生亲合,又与水中的H+形成氢键,最终增强了磁黄铁矿的亲水性;而醋酸根对方铅矿和闪锌矿基本没有影响,这是组合抑制剂CCSL能够分离方铅矿、闪锌矿与磁黄铁矿的原因

一、能力需求计划 二、概述 三、定义 四、作用 六、分类 七、计算方法及步骤 八、能力平衡与CRP输出

以6005A铝合金商品实际产生的表面少缺陷、多缺陷试样，以及作为比较的完全去除商品表面膜的人工磨制的三种不同表面状态试样为研究对象，研究铝合金商品表面的实际损伤对其耐海水腐蚀性能的影响及其腐蚀电化学行为.通过场发射扫描电镜和激光共聚焦扫描显微镜对具有不同表面状态的6005A铝合金表面形貌和粗糙度进行了表征，表明铝合金商品实际产生的表面缺陷主要为划伤，体现在随着表面缺陷的增多，表面粗糙度Ra明显增大，表面粗糙度Ra大小可以定量描述表面损伤的严重程度. 6005A铝合金在NaCl质量分数3.5%的模拟海水溶液中发生全面腐蚀和点蚀，表面缺陷越多，粗糙度越大，耐蚀性越差；电化学测试结果表明，表面缺陷越多，粗糙度越大，腐蚀电位越低，腐蚀电流密度越大，耐蚀性越差. 6005A铝合金表面损伤对其耐海水腐蚀性能产生影响的原因为：表面损伤造成铝合金商品原表面膜被破坏，表面缺陷越多，粗糙度越大，表面膜的破坏和表面塑性变形越严重，铝元素会因为被活化而迅速溶解，有着更高的腐蚀速率，而缺陷较少表面有较为均匀致密的氧化膜，对基体有着较好的保护性

通过将迟滞特性引入神经元激励函数的方式，构造了一种前向型迟滞神经网络模型.结合卡尔曼滤波方法，将其应用于风速时间序列的预测分析中.在原始风速时间序列的基础上，构造出风速变化率序列.采用迟滞神经网络分别对两种序列进行预测分析，并将预测结果利用卡尔曼滤波方法进行融合，从而得到最优预测估计结果.仿真实验结果表明，迟滞神经网络具有更加灵活的网络结构，能够有效改善网络的泛化能力，预测性能优于传统神经网络.采用卡尔曼滤波方法对预测结果进行融合后能够进一步提高预测精度，降低预测误差

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市场失灵与政府管制 当市场无法通过价格的自发调节而实现供求平衡, 实现不了资源的最优配置时就出现了市场失灵 市场结构失灵——市场组织不能保持理想的活动或 不能消除不良活动(不能保持竞争所需求的厂商必要数量 ,自然垄断索取高价降低产量等)