研究了轴承钢中TiN夹杂物的形成热力学,以及钢中Ti和N的控制理论,并在某钢厂进行了GCr15轴承钢的生产实验.结果表明,在凝固过程中钢中Ti或N的含量越高,TiN夹杂物开始析出温度就越高,析出物的尺寸就越大;使用低Ti合金原料能够有效降低钢中的Ti含量;采用低Ti铁水,初炼渣中的TiO2降到1.0%以下,能有效控制钢水中的Ti含量;采用低钛合成渣过程回钛量显著减少,钢中Ti含量由原来的37×10-6下降至30×10-6;优化改进精炼工艺和大包保护浇铸可以降低钢中N含量为33×10-6;降低凝固偏析,能降低TiN夹杂析出

概述 一、信源的原始信号绝大多数是模拟信号,因此,信源编码的第一个任务是模拟和数字的变换,即:A/D,D/A 二、样率取决于原始信号的带宽:f=2×,w为信号带宽 三、抽样点的比特数取决于经编译码后的信号质量要求: SNR=6×(dB),L为量化位数

对含锌铅钢铁厂粉尘配碳球团,经还原焙烧后得到的高炉用金属化球团的固结机理进行了研究。结果表明:金属化球团的强度由金属铁相的数量和形态以及球团内孔隙的大小共同决定。球团孔隙的大小取决于脉石所形成的渣相的流动性和渣对孔隙的充填状态:铁相的数量及形态则取决于球团的还原程度

采用碱性氢化物体系发生原子吸收方法测定了钢铁中的微量铅.选择铁氰化钾-酒石酸钠为氢化物发生的氧化剂和配位剂,还原剂硼氢化钾的质量浓度为1g,L,测定液中氢氧化钠的质量浓度为3.6g/L,用12.5g/L的草酸酸化,方法特征浓度为0.073ng/mL,检出限为0.20ng/mL.此体系允许2.5 mL测定液中含铁、钴、镍的量为30,3,3 mg,可以满足直接测定钢铁中的微量铅的需要.通过对含铅0.002%(质量分数)的样品测定实验,得到了满意的结果

提出了一种基于免疫识别原理的径向基函数神经网络学习算法.该算法利用人工免疫系统的识别、记忆、学习等原理,将输入数据作为抗原,抗体为抗原的压缩映射作为径向基函数神经网络模型的隐层中心,输出采用最小二乘法确定权值.通过预报热轧带肋钢筋力学性能的仿真实验结果表明,与K-均值法选择中心点比较,该算法计算量较小,精度高

“诚信”不仅是公民道德的重要组成部分,也是企业发展的首要原则。江西博能 实业集团(原江西华能集团有限公司)就是一个非常典型的成功例子。博能集团从 1992年的几十万元资金开始起步,到今天发展成为一家总资产10亿元、多元化 经营的民营股份制企业。对于所取得的成功,博能集团总裁温显来最深的感触是, “以诚为本,得市场于天下”,博能集团要做“年老店”,就必须诚信为先

以厦门福隆大厦为背景,对不规则高层结构的1/20整体模型进行模拟地震振动台试验研究,测试了模型结构的动力特性、阻尼比及其在7度多遇、7度基本、7度罕遇烈度地震作用下的加速度和位移反应等,研究了模型结构的破坏机理和破坏模式.结果表明:模型结构前三阶振型频率依次为:1.74Hz(Y向平动)、2.28Hz(X向平动)和3.12Hz(整体扭转),其中X向和Y向平动对应阻尼比分别为6.5%和6.3%.在7度多遇和罕遇地震作用下,X向结构最大层间位移角分别为1/956和1/147,Y向结构最大层间位移角分别为1/570和1/83.因此原型结构的布置基本合理,整体抗震性能较好.最后对原型结构的抗震设计方案提出了一些改进建议

原腔动物又称假体腔动物或线形动物,是一类宠 大而复杂的动物类群,种类达18000多种,形态差别 很大,并且他们的发展历史不详,亲缘关系不明,但 他们都有假体腔。有些学者又把它分为若干门(腹毛动 物、轮虫动物、线形动物、棘头动物等)

利用熔铸-原位反应喷射沉积成形技术制备了TiC颗粒增强A1-20Si-SFe复合材料.分析了内生TiC颗粒对喷射沉积Al-20Si-5Fe合金微观组织的影响.结果表明:喷射沉积A1-20SI-5Fe合金微观组织中常出现脆性、针状的A1-SI-Fe三元金属间化合物相.在A1-20Si-5Fe合金中内生一定量的TiC颗粒,有助于减小粗晶Si颗粒的尺寸、消除针状的A1-Si——Fe三元金属间化合物相

采用摇瓶实验,以氧化亚铁硫杆菌(Acidithiobacillus ferrooxidans,At.f)浸出黄铁矿-黄铜矿,重点研究了基础培养基、矿物配比和粒度组成等因素的影响.黄铁矿能促进黄铜矿的微生物浸出,以采用无Fe 9K培养基效果较好,它对应铜浸出率是9K培养基的1.68倍;采用宽粒级矿物时铜浸出效果较好,且铜浸出率与黄铁矿和黄铜矿的质量比有关,当质量比为2:2时铜浸出率最高可达45.58%;黄铁矿含量大小是影响铜浸出率高低的实质,当质量比小于等于5:2时以At.f菌的氧化作用为主,当质量比为10:2时以硫化矿间的原电池效应为主.浸渣的X射线衍射分析表明,采用无Fe 9K培养基时浸渣中生成的钝化物黄钾铁矾较少,故黄铁矿可以很好地替代9K培养基中的FeSO4,并能与黄铜矿形成原电池效应,从而促进铜的浸出