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人工软骨材料—聚乙烯醇水凝胶的研制
文档格式:PDF 文档大小:541.94KB 文档页数:4
聚乙烯醇溶液经反复冷冻-融化、真空脱水及辐照交联处理后,制得一种人工软骨材料PVA-水凝胶.通过光学显微镜和扫描电镜观察PVA-水凝胶的微观形貌;通过差示扫描量热法(DSC)及相应的力学性能试验研究反复冷冻-融化、真空脱水和辐照交联对PVA-水凝胶结晶和力学性能的影响.该PVA-水凝胶的力学性能与人关节软骨相近,可望用于人工软骨材料
《企业合同大全》设备大中修工程合同
文档格式:DOC 文档大小:20.5KB 文档页数:2
订立设备大中修合同, 经双方协议, 达成下列条款: 甲方要求 1, 设备大中修由设备部负责, 在安排检修计划时, 并规定交接日期, 履行交 接手续 (按规程接车) ,确保生产正常进行
吉林大学:《数据通讯工程》课程教学资源(PPT课件)数据通信原理讲义(2/2)第四章 差错控制 第五章 数据交换(主讲教师:聂新礼)
文档格式:PPT 文档大小:1.68MB 文档页数:144
第四章 差错控制 第五章 数据交换
多层多维事元可拓集及其运算
文档格式:PDF 文档大小:381.78KB 文档页数:6
为了建立复杂系统的事元可拓模型,针对现实世界中具有多层结构、每个子层次结构又具有多个特征的复杂系统中各子系统的相互作用问题,从可拓学原理出发,在n维事元可拓集概念的基础上,提出了多层多维事元可拓集及其正域、负域、拓界的概念.给出了多层多维事元可拓集的正可拓域、负可拓域、正稳定域、负稳定域的定义.研究了多层多维事元可拓集的交运算等,讨论了有关性质,并对性质进行了严格证明,得到了多层多维事元可拓集交的可拓域、稳定域的表达式
超微细铁精矿的粒度特性和润湿性对其成球性能的交互影响
文档格式:PDF 文档大小:528.2KB 文档页数:8
以产自澳洲Pilbara矿区和国内东北地区的两种磁铁精矿作为研究对象,基于Washburn公式所构建的卧式薄板毛细渗透装置,针对粒度特性研究其润湿性对成球性能的影响,并辅以成球性能、造球试验和生球性能检测等一系列的研究,探究铁精矿超微细粒度特性和润湿性对其成球性能的交互影响.结果表明:超微细的粒度特性和润湿性对成球性能产生了较大影响.微细的粒度特性带来的较好的润湿性对提高生球的抗压强度有利.然而,超微细粒度和较窄的粒级分布不利于生球内形成较合理的毛细管半径,进而限制其热稳定性的提高
现代高炉合理使用天然块矿的基础研究
文档格式:PDF 文档大小:444.18KB 文档页数:6
由于对天然块矿的冶金性能认识不够全面和深入,影响了现代高炉使用块矿技术的发展.通过分析和实验,考察了世界主要产地的块矿的各种冶金性能.结果表明天然块矿除自身软熔特性较差外,其他冶金性能均能满足现代高炉冶炼的要求;在高炉高温区块矿会与烧结矿发生交互反应,能够明显改善块矿自身的软熔特性,且可利用这一交互反应性优化块矿搭配模式
边坡岩体力学参数反分析方法
文档格式:PDF 文档大小:476.64KB 文档页数:5
为了提高数值计算结果的可靠度,基于正交设计、差分法和人工神经网络建立了新的边坡岩体力学参数反分析方法.按照正交设计要求,选定反演参数的水平,确定数值模拟方案;用FLAC2D差分程序计算得出相应的神经网络分析样本;对RBF神经网络进行训练;利用现场监测位移,对某露天矿边坡岩体的力学参数进行神经网络反分析.反分析结果与理论值的误差很小,满足精度要求,表明该反分析方法的可行性和精确性
《工程科学学报》:基于“炉−机对应”的炼钢−连铸生产调度问题遗传优化模型
文档格式:PDF 文档大小:1MB 文档页数:10
针对炼钢−连铸过程因车间布局复杂造成工序间钢水交叉供应频繁、等待时间过长以及天车调度困难等问题,本文建立以计划内所有炉次总等待时间最小为优化目标的炼钢−连铸过程生产调度模型,并采用改进的遗传算法求解该模型. 在遗传操作过程中,引入“炉−机对应”调控策略以改善初始种群质量,并根据转炉(精炼)与连铸作业周期的比较,来确定是否对个体进行交叉、变异操作
山东大学:《电力系统工程基础》课程教学资源(PPT课件讲稿,系统篇)绪论(褚晓东)、第2章 电力系统各元件的数学模型
文档格式:PPT 文档大小:3.62MB 文档页数:66
交流/直流之争:北美的交流之路 电力系统的构成:发电 能量转换—火力发电 能量转换—核能发电 ⚫ 同步发电机 ⚫ 变压器 ⚫ 输电线路 ⚫ 负荷
自适应遗传算法在移动机器人路径规划中的应用
文档格式:PDF 文档大小:1.14MB 文档页数:8
将一种自适应遗传算法应用于移动机器人路径规划.提出了一种基于几何避障法的初始种群产生算法;设计了基于启发式知识的交叉、变异、求精和删除算子;采用一种新的模糊逻辑控制算法自适应地调节交叉概率和变异概率;对移动机器人离线和在线规划问题进行了仿真研究.仿真结果表明:自适应遗传算法具有较快的搜索速度、较高的搜索质量以及较强的自适应能力,为移动机器人最优路径规划问题的解决提供了一种新方法
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