对某低品位赤铁矿球团直接还原过程中成核剂作用机理进行了研究.结果表明:在直接还原过程中,成核剂能够使金属铁晶粒形核位垒降低50%以上,有效促进了金属铁晶粒快速形核.同时,添加成核剂后,球团的还原表观活化能由18.10kJ·mol-1降低到10.15 kJ·mol-1,降低了43.92%.表观活化能越低,还原反应越容易进行,即成核剂能够有效促进铁矿物还原,从而提高还原球团的金属化率

为了发挥LF炉精炼优质钢及流程节奏调节能力的作用,开展了LF炉过程优化主要内容之一的钢液成分微调优化的研究.该研究有利于:实现快速准确的合金计算,缩短处理周期,提高流程节奏调节能力;实现自动称量、自动加入,减轻劳动强度;可对钢液成分实现下限控制,尤其对贵重合金,降低合金消耗;可对钢液实现窄成分控制,提高钢质量,实现一材多用,等.为建立LF炉钢液成分微调模型,给出了合金计算公式的推导过程及公式的解析,并给出LF炉钢液合金成分微调模型框图,为LF炉过程优化奠定基础

从两个方面对如何更好地绘制开环系统曲线进行了研究:(1)对它的计算方式进行有效的改进,推出实、虚频特性计算通式,它方便于手算,更方便于计算机编程运算;(2)针对快速确定曲线有关形状给出了2个判据,即起始渐近线判据和实、虚频交点判据

采用低温水热方法,在经预先修饰的基底上制备出取向高度一致的ZnO纳米棒阵列.用SEM和XRD等手段对制备的纳米棒阵列进行了表征.ZnO纳米棒阵列水热生长动力学表明:当生长时间在8h内时,纳米棒的生长速度较快,之后纳米棒的生长近乎停止,棒的长度和直径基本不再改变.在生长速度较快的8h内时,纳米棒的径向生长由两个明显的动力学过程组成,即由生长时间在1.5h内的快速生长步骤和随后的慢速生长步骤组成;纳米棒的长度以约5.5nm·min-1的生长速度增加至2.4μm

采用一种简便、快速、低温的溶胶凝胶自蔓延燃烧法制备了纳米TiO2粉体颗粒.从柠檬酸络合反应的机理阐释了纳米TiO2粒子的形成过程.通过热综合分析、X射线衍射和透射电镜分析探讨了金属离子与柠檬酸的摩尔比和溶液杂质离子的存在对TiO2粉体颗粒物相组成及粉末晶粒尺寸大小的影响.本实验制备了粒径为40~90 nm分散性较好的球形状TiO2纳米颗粒.X射线衍射结果表明,当摩尔比为0.5时,自燃合成产物中金红石相的质量分数达到91%

采用一种简便、快速和低温的水热法制备了超级电容器用MnO2微纳米球和微米棒粉体颗粒,并用正交试验和单因素实验对其制备工艺进行了优化。通过X射线衍射、扫描电镜和电化学测试,研究了所得材料的晶体结构、表面形貌和超电容性能.最佳合成工艺条件为:反应温度150℃,KMnO4/MnCl2摩尔比2.5:1.0,反应时间3h,填充率40%。该工艺下所制的样品为α-MnO2,且呈现出空心、表面多孔的微纳米球和微米棒形貌.微纳米球的直径约为0.2-0.8μm,微米棒的直径约为30nm、长约为5μm.在此条件下,所得样品在100、150、200、250和300mA·g-1电流密度下,第5次的放电比电容分别为255、170、133、105和88F·g-1,其等效串联电阻和电荷转移电阻分别为0.37和0.40Ω

为计算给水管网中非恒定流动运行工况,使系统可以快速平稳地完成工况转换,以非恒定流动理论为基础,分别利用重分阻尼系数法划分时间步长的特征线法和引入摩阻附加项的玻尔兹曼网格法计算给水管网非恒定流动的数学模型,并应用于某小区给水管网的非恒定流动工况分析中.结果表明,在管网非恒定流工况下,当Re ≤ 7 000时利用玻尔兹曼网格法计算,否则利用特征线法计算将提高计算的准确性和计算效率

以Al-12%Si和Zr(CO3)2作为反应组元,通过原位反应法制备出Al2O3,Al3Zr颗粒增强铝硅基复合材料,通过快速凝固成型得到铸态试样.用热膨胀仪测试了材料在50~500℃范围内的膨胀位移与温度的关系,进而得出平均线膨胀系数.结果表明:在同一温度条件下,随颗粒理论体积分数增加,复合材料的平均线膨胀系数减小.温度是影响平均线膨胀系数的重要因素.当试样温度在50~300℃时,随温度增加,平均线膨胀系数逐渐增加;当试样温度在300~500℃时,随温度增加,平均线膨胀系数逐渐减小;300℃时平均线膨胀系数最大.用Rom、Turner和Kerner模型计算了理论热膨胀系数.比较发现,实测值更接近Turner模型理论预测值.最后通过界面残余热应力分析指出具有高温低膨胀性的(Al2O3+Al3Zr)p/Al-12%Si颗粒增强铝基复合材料能有效防止材料高温时的塑性变形

将遗传算法与BP神经网络结合,提出了一种利用遗传算法优化BP神经网络权值的智能PID控制算法,改善了系统的动态性能.通过实验采集数据,拟合出无模拉拔感应加热温度控制系统的数学模型.采用本文提出的方法进行了仿真实验,结果表明该算法具有较强的快速性和鲁棒性

提出一种基于生物免疫系统克隆选择机理和免疫网络理论的免疫算法.该算法通过抗体的克隆选择和变异过程,完成对入侵抗原的清除,实现免疫防御的功能;利用免疫网络调节的思想选择抗体记忆细胞,完成知识的学习和积累,实现免疫自稳的功能;利用所建立的抗体记忆矩阵实现对类似入侵抗原的快速应答,行使免疫监视识别功能.该算法利用生物变异机制实现抗体的自适应调节,使系统具有自适应、自学习能力.在加热炉状态识别的应用研究表明,本文所提出的算法在解决数据识别方面具有较好的效果