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基于炉渣离子-分子共存理论(IMCT)建立了CaO-SiO2-MgO-Al2O3炼铁渣系的硫化物容量预报模型,即IMCT-CS2-模型,比较了该渣系1773 K时实测的硫化物容量、IMCT-CS2-模型预报的硫化物容量及其他五种硫化物容量模型的计算结果.结果表明,由IMCT-CS2-模型预报的1773K时CaO-SiO2-MgO-Al2O3炼铁渣系的硫化物容量更精确.本文建立的IMCT-CS2-模型不仅可计算该渣系的总硫化物容量,而且可计算该渣系中自由CaO和MgO各自的硫化物容量.1 773 K时CaO-SiO2-MgO-Al2O3炼铁渣系中Al2O3质量分数由10%增加到17%,CaO质量分数由38%增加到44%,MgO质量分数由12%降低到4%可使自由CaO对该渣系的总硫化物容量贡献率由97%提高到99%,同时使自由MgO的贡献率由3%降低到1%
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提出了一种应用于中厚板轧制的道次间自适应算法.该算法以实测数据为基础,通过实测轧制力与实际计算轧制力的比值决定轧制力模型学习量的大小,做到了真正意义上的以实测数据来校正模型,从而使设定的模型有较好的自学习功能,并在实际应用中表现出较好的学习效果
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采用结构化程序和规范化数据库技术,开发了挤压模具设计综合数据库系统.该系统由6个设计模块,即棒材模、实心型材模、空心型材模、壁板模、宽展模、导流模设计模块和1个系统维护模块组成,可以构成挤压模具设计专家系统重要的专家经验来源和实现自学习、自积累的支撑体系,也可以作为独立的软件使用,完成模具设计过程中的经验积累与数据积累,代替挤压模具设计技术资料手册,实现相关设计参数的自动计算和模具强度校核.利用该系统可以大大减轻技术人员的劳动工作量,同时提高模具设计的准确度,保证模具设计的合理性,最终达到提高挤压生产效益的目的
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(1) 1H-NMR的基本原理 (2) 1H-NMR的化学位移 (3) 1H-NMR的自旋偶合与自旋裂分 (4) 积分曲线与质子的数目 (5) 1H-NMR的谱图解析 (6) 13C-NMR谱简介(自学)
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第六章水体污染 水是地球表面最主要的天然组成物质水是生命的源泉,是人类生活、生产的最重要的自然 资源,也是自然生态系统繁荣昌盛的最重要的依赖因素。人类习惯于把水看作是取之不尽、用之 不竭的最廉价的自然资源,但随着人口的膨胀和经济的快速发展,水资源短缺的现象正在很多地 区相继出现,水污染及其所带来的危害更加剧了水资源的紧张,并严重破坏了自然界的生态平衡, 对人类自身的生存和进一步发展也构成了严重威胁,因此,切实防治水污染、保护水资源已成为
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对一种已有的自适应算法进行了改进,并将该算法思想引入到粒子群算法的改进中,在种群进化到一定代数时按照改进自适应算法改变搜索范围的大小,实现了自动调整搜索范围、提高收敛速度和精度并可有效防止粒子群算法早熟收敛的目的,同时通过实验仿真进行了验证.将该改进粒子群算法应用到热连轧机精轧机组的负荷分配优化计算中,程序运行时间小于5s,满足实时性的要求,为其提供了一种更为有效的优化手段
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戊戌变法的失败,使中国民族资产阶级认识 到,不能依靠满清当局进行自上而下的变革,要 想使中国走上独立富强的振兴之路,必须推翻满 清王朝,走民族与民主革命的道路。自此,中国 近代哲学进入反对改良,鼓吹反满革命的阶段。 哲学上,也开始对西方的进化论与西方文明的负 面性进行反思,提出质疑。在政治上,虽然以西 方的民主制度为共国的篮图,但无论是严复、章 太炎还是孙中山都认识到中国的民主革命有其自 身的特点,未来中国要建立符合本民族特点的政 治体制
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描述了自级联式感应电动机的数学模型及其控制系统的结构,研制成功该类电机矢量控制系统样机.根据实验结果,分析了其动态和静态品质,得出此种类型电机控制系统完全可以达到与直流电动机控制系统相同性能的结论,提出了自级联式感应电动机进一步的应用前景
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第七章特定水体的污染及自净 第一节水体自净 水体是地面水(河流、湖泊、沼泽、水库)、地下水和海洋的总称。它不仅仅指水,还包括 水中的溶解物、悬浮物、水生生物和底泥等,是一个完整的生态系统。在环境污染研究中,“水” 和“水体”是两个不相同的概念,应当区别开来。例如,重金属污染物易于从水中转移到底泥里, 水中的重金属含量一般都不高,若着眼于水,似乎水污染并不严重,但是从整个水体看,污染就 可能很严重
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针对非平衡数据集分类中\少数类样本精度难以提高\这一瓶颈问题,提出了一种基于协同进化机制的欠采样方法.此方法将少数类样本与多数类样本划分为两类种群,采用种群协同进化原理,利用提出的动态交叉变异算子自适应协同进化过程,实现种群间自动调节和自动适应.仿真试验结果表明,此采样方法增强了局部随机搜索能力,改善了种群的分布特性,加强了算法的全局收敛能力,在不降低多数类样本分类性能的基础上有效提高了少数类样本的精度.与其他经典重采样方法相比,本文办法抗噪能力好,具有更强的鲁棒性
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