测试了燃烧京西无烟煤循环流化床锅炉的实际运行参数,分析了颗粒度分布、球形度变化等特征对锅炉运行的影响.研究了片状无烟煤颗粒在循环流化床燃烧过程中的行为.研究表明,颗粒的片状形貌对炉膛密相区和稀相区的颗粒度分布、平均悬浮密度分布有着重要影响,是造成炉膛温度大幅度波动和扬析量大幅度波动的直接原因

◼ 第一节 酶的分类、组成、结构特点和作用机制 ◼ 第二节 酶作为催化剂的显著特点 ◼ 第三节 酶抑制作用的概念和分类 ◼ 第四节 可逆抑制作用 ◼ 第五节 不可逆抑制作用 ◼ 第六节 酶抑制剂的应用

2.2多维随机变量及其分布函数 多维随机变量的引入 一、二维分布函数及其基本性质 定义2.2.1如果ξ和η是定义在同一概率空 间(,,P)上的两个随机变量称(n)为二 维随机变量(向量)

1、为什么分离现象比显、隐性现象有更重要的意义? :因为 (1)分离规律是生物界普遍存在的一种遗传现象,而显性现象的表现是相对的、有条件的 (2)只有遗传因子的分离和重组,才能表现出性状的显隐性。可以说无分离现象的存在,也就无 显性现象的发生

在常压和真空条件下研究了温度与氮分压对316L不锈钢中氮溶解度的影响,钢中氮的溶解度随着温度的降低而升高,随着氮分压的增大而增大.建立了316L不锈钢氮溶解度热力学计算模型,不同吹氮条件下氮溶解度实测值与热力学模型计算值较吻合.在1773~1873K条件下,生产控氮型316L不锈钢,氮分压要控制在6~28kPa以上;生产中氮型316L不锈钢,氮分压要控制在22~101kPa以上.常压下吹氮10min,钢液含氮量即可超过0.10%

第四章多维随机变量及其分布 4.1多维随机变量及其分布函数、 边缘分布函数 在前一章中,我们所讨论的随机现象只涉及到一个 随机变量,但在很多随机现象中,往往要涉及到多 个随机变量

采用TMCP热轧及轧后两阶段控制冷却技术,在试验室制备了含Mo成分的X80级抗大变形管线钢,并利用扫描电镜和透射电镜等分析方法研究了不同冷却条件对组织与性能的影响.结果表明,采用两阶段控制冷却工艺的含Mo成分X80抗大变形管线钢为铁素体-贝氏体双相组织;随加速冷却中开冷温度降低,组织中铁素体含量增加,试样强度降低,屈强比降低,均匀伸长率提高;随加速冷却中终冷温度降低,贝氏体中M/A含量减少,尺寸更细小,分布更分散,试样强度变化不大但均匀伸长率显著提升.分析表明,当铁素体含量一定时,均匀伸长率与贝氏体中M/A密切相关,细小且均匀分布的M/A可提高加工硬化速率,推迟颈缩发生,使均匀伸长率升高.当加速冷却中开冷温度为690℃、终冷温度为450℃时,组织中铁素体的体积分数约为23%、晶粒尺寸约为5μm,M/A岛尺寸约为1μm,组织均匀性良好,试样得到最优的强度塑性匹配

以H2WO4和ZrOCl2·8H2O为原料,先采用共沉淀法制备出前驱物,再加热合成出了ZrW2O8粉末.用X射线衍射(XRD)对合成粉末进行物相分析,用扫描电子显微镜(SEM)分析粉末形貌,用差热-热重分析确定合成温度.结果表明:溶液pH值控制在2~3范围内,溶液中Zr4+和WO42-能同时发生沉淀;所得前驱物在1200℃反应1h,所得产物相主要为ZrW2O8,其粒度在100nm左右,且分布均匀

费希尔R.A.(1890~1962) 英国数学家现代数理统计学的奠基人.1890年2月生于伦 敦, 1962年7月逝世他1913年毕业于剑桥大学,1933年起任伦 敦大学教授在20世纪二三十年代提出了许多重要的统计方 法开辟了一系列统计学的分支领域他发展了正态总体下各 种统计量的抽样分布,与叶茨合作创立了“试验设计”统计分 支并提出相适应的方差分析方法;费希尔在假设检验分支中 引进了显著性检验概念并开辟了多元统计分析的方向在20 世纪三四十年代费希尔和他的学派在数理统计学研究方面 占据着主导地位

在许多实际问题中,常常会遇到要研究一个随机变量与多个变量之间的相关关系,例 如,某种产品的销售额不仅受到投入的广告费用的影响,通常还与产品的价格、消费者的 收入状况、社会保有量以及其它可替代产品的价格等诸多因素有关系研究这种一个随机 变量同其他多个变量之间的关系的主要方法是运用多元回归分析.多元线性回归分析是一 元线性回归分析的自然推广形式,两者在参数估计、显著性检验等方面非常相似.本节只 简单介绍多元线性回归的数学模型及其最小二乘估计