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BBr3的合成
文档格式:PDF 文档大小:326.78KB 文档页数:2
在合成BBr3的方法中,元素硼溴化法是比复分解法和碳化硼溴化法容易实现的合成方法.在制备元素硼的方法中,Mg-B2O3还原法是比Na-B2O3还原法、Al-B2O3还原法和Al-硼砂还原法操作方便且产率较高的合成方法.采用聚四氟乙烯管道可以对淇和BBr3取得满意的防腐和密封效果,冰盐浴可以实现高温BBr3气体的冷凝
基于模糊聚类及层次分析法的采矿方法综合评判优选
文档格式:PDF 文档大小:372.5KB 文档页数:6
以程潮铁矿为工程背景,将采矿方法初选视为分类问题来处理,采用模糊聚类法从技术影响因素方面按照相似程度对采矿方法进行了分类初选,避免了以往采用工程类比进行初选的主观随意性,提高了采矿方法初选方法的科学性.在此基础上,运用层次分析法,综合考虑经济、资源、效率、安全及环境等五大类因素,构建了较为全面的采矿方法选择综合层次评价指标体系,并得到了合理的权重矩阵,较好地解决了多因素决策时各方案评判指标出现优越性交叉时的权重分配问题.最后采用模糊综合评判方法确定最优采矿方法
基于模拟退火算法的中厚板精轧机工作辊热膨胀模型
文档格式:PDF 文档大小:585.64KB 文档页数:5
应用模拟退火算法和有限差分法,建立起适用于武钢2800 mm四辊轧机的工作辊热膨胀计算模型.此模型是一个半经验的工程运用公式,其参数的估计采用传统的优化方法难以解决,而用模拟退火算法却能得到有效地解决.应用此模型来预报工作辊的一个轧制单位全过程的热凸度变化值,其精度较高.生产使用后表明,此模型具有较高的工程实用性,可以应用于其他各类轧机的轧辊热辊形预测
南开大学:《国际经济学》第十章 贸易政策的历史实践
文档格式:PDF 文档大小:202.38KB 文档页数:26
前几章我们从理论上探讨了贸易政策的一般效果和政策制定。在现实中,我们发现, 不同时期人们对待国际贸易的态度和作法往往不同,甚至截然相反:即使在同一时期,不同 国家政府采取的贸易政策也有很大的差别。一般来说,贸易政策的运用会受到经济发展水平 和国际经济环境这两大因素的影响
中华人民共和国国家标准:生物质量——六六六和滴滴涕的测定——气相色谱法(GB/T 14551-93)
文档格式:PDF 文档大小:500.22KB 文档页数:21
1适用范围 1.1本标准适用于生物(动物:如禽、畜、鱼蚯蚓;植物:如粮食、水果蔬菜、茶藕)中六六六、滴滴涕的分析。 1.2本法采用丙酮石油醚提取,以浓硫酸净化,用带电子捕获检测器的气相色谱仪测定。 1.3本方法的最低检测浓度为
CVD金刚石薄膜的织构分析
文档格式:PDF 文档大小:375.23KB 文档页数:3
采用极图和取向分布函数法分析CVD金刚石薄膜的不同织构.分析表明,高的多重性因子使得{110}面织构有更高的出现概率.具体分析了{221}面织构出现的孪生机制,强调了织构与性能关系研究的重要性,并推荐使用先进织构分析手段
ANSYS环境下基于离散变量的网架结构优化设计
文档格式:PDF 文档大小:538.68KB 文档页数:5
以通用有限元分析软件ANSYS作为运行环境,将网架结构的杆件截面面积作为离散的设计变量,以网架结构的总质量为目标函数,同时考虑网架的强度、刚度、稳定性以及裁面尺寸等约束条件,采用一维搜索方法和改进的应力比法等优化方法,对网架结构进行了优化.工程实例计算表明:该优化算法原理简单,收敛速度快,能在保证安全的基础上降低工程造价,取得较好的优化设计结果.
AC-HVAF喷涂铁基非晶复合涂层结晶度的DSC法测定
文档格式:PDF 文档大小:888.49KB 文档页数:5
利用活性燃烧高速燃气喷涂方法(AC-HVAF)制备出一种高非晶含量的Fe基非晶合金涂层.根据非晶合金相变的热力学原理可知部分晶化的非晶合金的晶化即为残留非晶相的转变,其相变热应正比于残留非晶相的相含量.采用不同的热处理工艺使喷涂的非晶涂层晶化,利用DSC分析法测定了热处理后涂层中的纳米晶体含量和部分晶化非晶合金涂层试样的相变热,计算了该涂层试样的结晶度.实验结果和理论预测基本相符
薄板坯连铸液芯铸轧过程铸坯的应力应变分析
文档格式:PDF 文档大小:426.07KB 文档页数:4
采用三维弹塑性大变形热力耦合有限元法,模拟薄板坯连铸液芯铸轧过程中的铸坯变形,并研究液芯铸轧时坯壳中应力应变场.分析影响坯壳中应力应交场的主要因素的基础上,给出压下率和坯壳厚度对应力应变场的影响规律
基于二叉树型分层BP模型的板形模式识别
文档格式:PDF 文档大小:449.46KB 文档页数:6
针对传统最小二乘多项式板形模式识别方法鲁棒性差、各分项物理意义不明确,以及普通BP(back propagation)识别法精度低等问题,选用勒让德多项式作为板形基本模式,提出一种基于二叉树型分层BP的板形模式识别并行计算模型.该模型通过逐层细化预测范围并选用多个神经网络进行递推.实验结果表明,采用此方法不仅增强了系统的抗干扰能力,而且提高了系统的识别精度
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