采用拉伸与测温试验同时进行的方法，将应力应变曲线与热能曲线相结合，动态研究热轧TRIP钢拉伸过程中的相变热.研究表明：热轧TRIP钢在拉伸过程中材料增加的热能由部分转变的塑性功和马氏体相变热组成，因此，拉伸过程中实际测得的试样热能高于由塑性功转变的热能.利用平均综合热能损失系数对低速拉伸的TRIP钢的热能进行补充，通过计算与推导，证实了试样在刚进入塑性变形时，一定数量的较不稳定残余奥氏体首先集中发生马氏体相变，随着应变的进一步加大，剩余的较稳定的残余奥氏体根据其稳定情况发生马氏体相变的数量逐渐减少，在试样均匀延伸结束前绝大部分残余奥氏体已转变为马氏体.结合相变热变化可动态描述热轧TRIP钢形变过程中马氏体相变的情况

针对特殊钢厂的炼钢-连铸调度问题,建立了多目标调度模型.在模型求解过程中,对静态调度策略和动态调度策略进行了探讨.在静态调度部分,结合炼钢厂运行原则,并根据炼钢炉和连铸机作业周期的不同对应关系,对生产模式进行了分类,给出了相应的求解方法.在动态调度部分,给出了基于规则的动态调度策略以及具体的时间调整方法.最后,根据某转炉特殊钢厂的实际生产状况,在三台连铸机同时生产的情形下,对三个浇次的调度计划进行了仿真计算.通过与实际生产数据的比较,表明所采用方法的有效性

本文介绍在M-150型电子计算机上,用DDSⅢ(连续系统数字仿真)语言,对1700热连轧机的自动厚度控制进行了仿真研究,提出一种新的两重方式(dual mode)控制系统。和现有的控制系统相比较,新系统可以保证更高的快速性与动态精度

针对碳酸盐脉石对氧化铜矿酸浸动力学的影响进行探讨,研究了温度、酸度、矿石粒径、液固质量比、振荡速度等因素对含碳酸盐脉石氧化铜矿浸出的影响.结果表明,高温、高酸度、高液固质量比、小粒径和高振荡速度利于矿石的浸出,但碳酸盐脉石使得酸耗增加.考虑浸出成本确定合理的浸出条件为温度303 K、酸度35 g·L-1、矿石粒径0.074~0.125 mm、液固质量比3∶1以及振荡速度180 r·min-1,浸出180 min后铜浸出率达53.6%.对浸出前后矿石表面形貌进行分析.结果显示碳酸盐脉石与酸反应后在矿石表面形成CaSO4·2H2O沉淀,覆盖在颗粒表面,限制了矿石颗粒孔裂隙的发育.基于收缩未反应核模型对浸出动力学进行分析,发现碳酸盐脉石反应生成的沉淀阻碍了浸出反应,固体产物层扩散为浸出反应的控制步骤,反应的表观活化能为8.65 kJ·mol-1

针对地下矿突水三维可视化仿真，基于矿山复合场理论，通过对水灾漫延过程中各场量参数的空间几何性、分布性、矢量性和时序性进行分析，给出属性空间的拓扑关系，构建了地下矿突水仿真的一体化动态模型，提出了相关属性的可视化仿真方法.通过对空间场量进行体素化和场量化处理，以时间为步长，实现了水灾漫延过程的动态可视化表达.以某典型地下矿山为例，通过对相关数据进行整理分析，实现了水灾漫延过程的动态可视化仿真，验证了地下矿突水一体化模型的可行性和有效性

针对矿山尾矿库危害问题，构建了尾矿库事故隐患关联的复杂网络，给出了尾矿库隐患状态及风险演化的系统动力学模型，并结合矿山尾矿库案例进行了应用分析.结果表明，通过隐患关联的复杂网络法、隐患转移的三态法以及风险演化的系统动力学模型的巧妙结合，能够明确地表征尾矿库事故隐患及风险演化规律，包括隐患作用关系、递演途径、风险程度等.成果应用于临钢980沟尾矿库，仿真结果与980沟尾矿库事故发展规律的实际情况吻合较好，说明所建模型可有效表征尾矿库溃坝事故演化的时空规律和风险程度，预测危险的发生

采用微波加热和常规加热对硅锰粉和巴西粉锰的脱硅反应进行了动力学行为研究，以巴西粉锰为脱硅剂，与硅锰粉中的硅发生氧化还原反应.微波加热和常规加热分别加热到不同温度并保温一定时间，测定产物中硅含量并计算固相脱硅反应的表观活化能.实验表明：单一和混合料均可在微波场中快速升温.随着温度的升高和保温时间的延长，两种加热方式脱硅率均随之提高，在相同实验条件下，微波加热的脱硅率和反应速率均高于常规加热，微波加热可以提高固相脱硅率；微波加热固相脱硅反应的限制性环节为扩散环节，其表观活化能为102.93 kJ·mol-1，常规加热脱硅反应的表观活化能为180 kJ·mol-1，说明微波加热能改善固相脱硅的动力学条件，提高固相脱硅反应速率，降低脱硅反应的活化能

一、力的功 二、质点和质点系的动能 三、动能定理 四、机械能守恒（功率、功率方程、机械效率） 五、功率与功率方程（势力场、势能、机械能守恒定理）

前面所讲的原生动物都是单细胞动物,其中虽然有少数为群体,但体细胞没有进一步分 化。后生动物是与原生动物相对而言的,后生动物指所有的多细胞动物,它们的细胞开始分 化,各种生理功能不再由一个细胞担任,而是由组织器官分担,彼此明确分工,而又紧密联 系,形成一个同一的有机体

提出了一种新的模糊认知图分类器模型构造方法,它包括构建流程、激活函数、推理规则和学习方法等核心构件.模型利用提出的动态交叉变异算子自适应遗传进化过程,实现种群间自动调节和自动适应.仿真实验表明:本文提出的模型增强了局部随机搜索能力,加强了算法的全局收敛能力,与其他经典分类方法相比,不但性能较好,而且具有较强的抗噪能力,从而具有更强的鲁棒性