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目的:对于实对称矩阵A(A=A),求正交矩阵Q(QQ=E), 使得QAQ=A.此时,称A正交相似于对角矩阵A 1.实对称矩阵的特征值与特征向量的性质 定理6a=A→∈R. 证设Ax=x(x≠0),x=(51,52,5n),则有 x=5+2++n>0
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通过对镀有不同厚度(0、15、30、60 μm)Cr涂层的TC4钛合金在不同氧压下进行的富氧点燃试验,研究了镀Cr层厚度对TC4钛合金燃烧性能的影响规律,并通过扫描电子显微镜(Scanning electron microscope, SEM)、能谱分析(Energy dispersive spectrometer,EDS)和X射线衍射(X-ray diffraction, XRD)等手段进行显微组织分析。结果表明:当Cr层厚度为15 μm和30 μm时,对TC4的燃烧临界氧压无明显影响,而Cr层厚度增加到60 μm时,可将TC4的燃烧临界氧压由0.07 MPa提高至0.15 MPa。同时,燃烧速率随Cr层厚度的增加而降低,说明Cr层厚度的增加能有效抑制火焰传播速度。其作用机理可能是在燃烧的过程中,表层Cr元素通过固相扩散、熔化等方式进入熔池,与合金中的Al、V元素共同析出,形成了弥散分布的富Cr、Al、V相,并减少了Al与O的结合,对O元素的扩散有阻碍作用,从而降低了燃烧速率
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8.2连接对象 82.1创建连接对象 在使用连接对象前,必须先调用Server Createobject方法创建该对象。 调用格式如下: Setconn= Server CreateObject(\ADODBConnection\)
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为明确石粉掺合料对地聚物材料的作用机理,以赤泥基注浆材料为研究对象,系统研究了石粉掺量和粒径分布对赤泥基注浆材料浆体性能、力学性能和微观结构的作用规律,并结合X射线衍射仪(XRD)、压汞仪(MIP)和扫描电镜(SEM)等微观测试手段分析其作用机理。研究表明,结石体力学强度随石粉掺量的上升先增大后减小,当石粉的质量分数为5%时抗压强度最高,3 d时可达5.65 MPa,抗压强度提升幅度为18.94%,同时浆液泌水率上升幅度仅为9.85%,且28 d结石体孔隙率降低了18.35%,因此,5%为石粉在赤泥基注浆材料中的最佳质量分数。在石粉最佳质量分数条件下,随着石粉平均粒径减小,浆液凝结时间及泌水率均呈现下降的趋势;当石粉平均粒径达到8 μm时,石粉“填充效应”和“成核效应”作用尤为明显,浆液黏度突升,且3 d和28 d试样强度分别提升了11.86%和10%,故石粉平均粒径越小,其对赤泥基注浆材料的提升作用越显著,赤泥基注浆材料的最佳粉料质量配比为赤泥47.5%,矿粉47.5%,石粉5%;微观分析证实,石粉在浆液水化历程中以物理特性参与其中,为Na2O–SiO2–Al2O3–H2O凝胶(N–A–S–H), 水化硅铝酸钙凝胶(C–A–S–H)和水化硅酸钙凝胶(C–S–H)等凝胶提供成核位点,供地聚物凝胶沉淀和生长,加速浆液水化
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高质量睡眠与儿童的身体发育、认知功能、学习和注意力密切相关,由于儿童睡眠障碍的早期症状不明显,需要进行长期监测,因此急需找到一种适用于儿童睡眠监测,且能够提前预防和诊断此类疾病的方法。多导睡眠图(Polysomnography,PSG)是临床指南推荐的睡眠障碍基本检测方法,通过观察PSG各睡眠期间的变化和规律,对睡眠质量评估和睡眠障碍识别具有基础作用。本文对儿童睡眠分期进行了研究,利用多导睡眠图记录的单通道脑电信号,在Alexnet的基础上,用一维卷积代替二维卷积,提出一种1D-CNN结构,由5个卷积层、3个池化层和3个全连接层组成,并在1D-CNN中添加了批量归一化层(Batch normalization layer),保持卷积核的大小保持不变。针对数据集少的情况,采用了重叠的方法对数据集进行了扩充。实验结果表明,该模型儿童睡眠分期的准确率为84.3%。通过北京市儿童医院的PSG数据获得的归一化混淆矩阵,可以看出,Wake、N2、N3和REM期睡眠的分类性能很好。对于N1期睡眠,存在将N1期睡眠被误分类为Wake、N2和REM期睡眠的情况,因此以后的工作应重点提升N1期睡眠的准确性。总体而言,对于基于带有睡眠阶段标记的单通道EEG的自动睡眠分期,本文提出的1D-CNN模型可以实现针对于儿童的自动睡眠分期。在未来的工作中,仍需要研究开发更适合于儿童的睡眠分期策略,在更大数据量的基础上进行实验
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以中碳结构钢大方坯及其热轧棒材为研究对象,通过对铸坯和轧材进行低倍侵蚀和成分分析,揭示了连铸控流模式对大方坯凝固组织与宏观偏析分布特征的影响及其铸轧遗传性。研究表明:常规直通水口浇注模式下,结晶器电磁搅拌(Mold electromagnetic stirring, M-EMS)电流由0增加到800 A,铸坯等轴晶率由6.06%仅可增加到11.71%,难以有效避免大方坯常见的中心缩孔缺陷与突出的中心线偏析。采用新型五孔水口浇注模式,即使不开启M-EMS,铸坯中心等轴晶率仍可达23.1%,大方坯中心缩孔级别可降至1.0级以下,满足后续热轧大棒材探伤要求。同时发现,五孔水口浇注模式下,大方坯铸态组织中往往会出现较为明显的柱状晶到等轴晶转变(Columnar to equiaxed transition, CET)区,铸坯断面碳偏析指数呈M型分布,表现为断面1/4位置CET区域碳偏析指数最高。大棒材轧制基本改变不了铸坯断面宏观偏析的分布形态,且可能导致中心线偏析指数增加。同时指出,基于连铸控流模式的作用规律和铸?轧遗传性特征,以及特殊钢长材热加工对中心致密度和偏析分布与程度的要求,实际生产中应从连铸工艺源头合理地控制铸态组织与宏观偏析分布形态
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在北京半乡村大气环境中对未经预钝化及硝酸预钝化后的PH13-8Mo不锈钢进行5 a的长周期暴晒试验,通过表面形貌观察、质量损失分析、表面钝化膜及腐蚀产物膜层分析、力学性能检测及断口分析等方法,研究了硝酸预钝化处理对PH13-8Mo长周期腐蚀行为的影响规律及机理。结果表明,经5 a大气暴晒试验,硝酸预钝化处理减轻了PH13-8Mo不锈钢的点蚀、降低其均匀腐蚀速率,通过降低PH13-8Mo不锈钢钝化膜中的氢氧化物含量、提高Cr/Fe原子比并提高大气暴晒后表面的Kelvin电位,延迟了Cl?对钝化膜的破坏及点蚀的形核,进而提高了表面膜层对基体的保护作用。硝酸预钝化处理能减少在半乡村大气环境中PH13-8Mo不锈钢力学性能的下降,但对试样的断裂方式几乎没有产生影响,二者均为韧性断裂,断口均呈现典型的“杯锥状
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第6章ASP中的内建对象 本章要点: 一、HTML中使用表单 二、RequestX对象 三、Response对象 四、ASP内建对象 Server 五、Global asa文件的作用
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螺纹插装式溢流阀阀套精加工采用碳氮共渗后磨削的制造工艺,内锥面的形位误差会影响溢流阀的使用寿命和静动态特性,制造过程需要精准控制内锥面的误差。通过对工艺分析建立制造误差模型并应用研究,由此获得内锥面自身角度的合理误差范围,以及内锥角误差与磨削量之间的变化关系。根据阀套结构特点设计专用的检测装置,并对检测原理和测量误差进行分析,通过误差校对提高检测精度。对热处理后的阀套进行轴向尺寸分组,并采用基准统一原则,保证磨削制造精度的稳定性。根据检测原理和误差模型对试磨件进行误差计算,并据此调整磨削参数,使制造误差合格;后续制造时采用检测装置快速测量阀套的密封圆轴向尺寸,使制造误差均落在控制范围内,保证批量生产的可控性。研究表明,基于某型溢流阀的设计及工艺参数,内锥面自身角度的实际制造误差控制以±0.8°为宜,对应的密封圆轴向最大磨削公差为0.186 mm、修正后的最小磨削公差为0.075 mm;实验验证了误差模型的准确性,所述检测方法的角度测量误差为0.06°、密封圆轴向尺寸测量误差为2 μm,因角度测量误差带来的最大、最小磨削量范围偏差可通过内锥角实际制造误差的收缩进行补偿;所研究的理论与方法也为其他内锥面的制造控制及逆向工程提供了系统的方法
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针对传统基于BP神经网络建立的连铸坯质量预测模型训练速度慢、适应能力弱、预测精度低等问题,本文提出一种基于极限学习机的连铸坯质量预测方法,对方大特钢60Si2Mn连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷进行预测,并与BP和遗传算法优化BP神经网络预测模型的预测结果进行分析对比.结果表明:BP及GA-BP神经网络预测模型对连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷的预测准确率分别为50%、57.5%、70%和72.5%;而基于极限学习机的连铸坯预测模型预测准确率更高,对连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷的预测准确率分别为85%和82.5%,且该模型具有极快的运算时间,仅需0.1 s.该模型可对连铸坯质量进行迅速准确地分析,为连铸坯质量预测的在线应用提供了一种新的方法
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