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研究了TiO2含量、Al2O3含量以及二元碱度(CaO/SiO2)对TiO2-Al2O3-CaO-SiO2低碱度高钛渣黏度的影响.实验采用旋转柱体法在1633-1873K温度范围内对渣系熔体黏度进行了测量.当TiO2质量分数为23%-43%、Al2O3质量分数为3%-12%和二元碱度为0.3-0.7时,钛渣熔体黏度随TiO2含量和碱度的增加而降低,随Al2O3含量的增加而增加.通过对转底炉-电炉熔分过程渣系脱硫能力计算,得知在低碱度高钛渣中TiO2属于酸性.依据黏度测量数据和对TiO2属性的界定,通过修正Urbain模型建立了低碱度高钛渣的熔体黏度预报模型.模型预测结果误差为11%,证明新模型对于低碱度高钛渣的黏度具有良好的预报效果
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设定执行分支路径的循环次数,在下面的文本输入框中填 入循环欠数值,进入决策图标后, Authorware将在执行完 指定次数的分支路径后退出
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利用有限差分程序FLAC对一种新型预应力锚索——压力分散型锚索的锚固机理进行了数值模拟研究.与拉力集中型预应力锚索相比,压力分散型锚索具有许多优点,尤其适用于对大变形软岩工程的锚固.对比分析结果表明:压力分散型锚索锚固段浆体轴力峰值仅为拉力集中型锚索的1/n(n为承载体的数量),且浆体处于受压状态;锚固段浆体-岩体界面上的剪力峰值也小于拉力集中型锚索,并沿内锚固段轴向均匀分布;在相同条件下,压力分散型锚索比拉力集中型锚索能提供更大的锚固力;适当增加承载体的数量是提高压力分散型锚索锚固力,改善锚固段浆体受力状态的有效途径
文档格式:PDF 文档大小:367.82KB 文档页数:4
为进一步提高多关系朴素贝叶斯方法的分类准确率,分析了已有的剪枝方法,并扩展互信息标准到多关系情况下.基于元组号传播方法和面向元组的统计计数方法,给出了基于扩展互信息标准进行属性选择的方法和步骤,并建立了一种基于扩展互信息的多关系朴素贝叶斯分类器.标准数据集上的实验显示,基于扩展互信息标准进行属性选择,可以在不增加算法时间复杂度的前提下,找到与分类属性最相关的属性,并在仅有极少属性参与分类时,得到较高的分类准确率.Mutagenesis数据集上的实验则显示,这种属性选择可以使多关系问题退化为单关系问题,大大降低了分类代价
文档格式:PDF 文档大小:564.32KB 文档页数:5
系统研究了以Nafion112膜为电解质的氢传感器在不同工作环境下的氢敏感性能.结果表明,以Nafion112膜为电解质的氢传感器对氢具有很好的敏感性,可以实现微量氢气泄漏的快速检测.该传感器在氢气体积分数为(500~3000)×10-6时的响应电压与氢气体积分数的对数呈线性关系,为标定不同环境下氢气含量与传感器响应电压的对应关系提供了依据.在相同湿度条件下,传感器响应电压随温度的升高而下降.湿度对传感器响应电压的影响与温度相关:温度较低时,响应电压随湿度的增加而下降;温度较高时,响应电压随湿度的增加而升高
文档格式:PPT 文档大小:272.5KB 文档页数:13
对一般的数字行列式,如果它的元素之间没有特定的规律, 其计算方法是: 1)利用行列式性质把它化为上三角或下三角行列式,则 行列式的值等于其主对角线上元素的连乘积; 2)选定某一行(列),利用行列式性质把其中元素尽可 能多的化为0;然后按这一行(列)展开,如此继续下去 可得结果
文档格式:DOC 文档大小:279KB 文档页数:17
在实际问题中,一组数据往往具有不同的数据类型。例如,在学生登记表中,姓名应为 字符型;学号可为整型或字符型;年龄应为整型性别应为字符型;成绩可为整型或实型。显 然不能用一个数组来存放这一组数据。因为数组中各元素的类型和长度都必须一致,以便于 编译系统处理
文档格式:PDF 文档大小:638.29KB 文档页数:6
设计喷枪置于铁水包后部(相对于扒渣嘴),在扒渣开始前,通过此喷枪向铁水内喷吹气体,气体上浮后排开一定面积渣层,使表面渣向扒渣嘴方向聚集,为下一步扒渣机的操作提供便利条件,从而减少扒渣次数,提高效率,降低铁损.使用1:3.5比例设计铁水包水模型,模拟不同工况下,气体排渣的效果.同时采用数值模拟的方法验证水模实验结果.实验表明喷枪浸入深度从200mm变到400mm,无渣比(无渣区域占总面积的百分比)从10%增加到30%;气体流量从4m3·h-1变到6m3·h-1,无渣比从30%增加到37%.说明浸入深度越大,吹气量越大,排渣的效果越好.数值模拟与水模型符合较好
文档格式:PPT 文档大小:126.5KB 文档页数:9
假如试图利用四级 Runge-Kutta方法求解上述初 值问题,要求计算直至得到符合精度要求的稳态 解为止我们讨论计算过程可能遇到的问题 稳定性要求
文档格式:PPT 文档大小:409.5KB 文档页数:49
1.1逻辑代数的基本运算 1.2逻辑代数的定律和运算规则 1.3逻辑函数的代数化简法 1.4逻辑函数的卡诺图化简法
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