为了揭示煤中官能团活性大小顺序,采用原位傅里叶红外光谱法对北皂褐煤进行漫反射测试,分析了褐煤中各官能团的分布比例.基于各官能团同等构连条件建立了褐煤的红外简化化学结构模型,并对模型进行了量子化学分析.煤中主要活性官能团以甲基亚甲基和羟基最多,其次是羰基、羧基和芳烃上的碳氢键.通过模型的振动频率和前沿轨道分析,得出实验和计算结果所示各官能团振动位置相一致.结合各官能团含量和活性大小可知,煤自燃过程中关键性的官能团是羟基和甲基亚甲基基团,其次是羧基

工业监控系统所采集到的多元时间序列在利用数据挖掘技术获取内部存在的未知模式的过程中，经常会出现原始数据庞杂、分段结果重复、交集过多和界限不清晰等问题，导致含有突变变量或数据间相关性差的数据集进行模式挖掘结果不理想.针对上述问题，本文提出了一种新的多元时序模糊聚类分段挖掘算法.实验结果表明，该算法克服了Gath-Geva算法聚类精度易受初始值影响的不足，能够较好地反映出原始数据中潜在的过程变化，从而有效地处理时间序列的分段问题并得到理想的挖掘结果

风力发电塔作为一类特殊的高柔结构,顶部支撑的风机在工作状态下对塔身产生动态激励,目前的风电塔振动实测通常采用接触式传感器.为发展风电塔现场非接触测试技术,本文对激光遥测方法进行阐述,利用加速度计和激光遥测设备对某1.5 MW风电塔进行环境脉动激励下的动力实测,对两种仪器的现场使用及测试结果进行对比,分析遥测方法的优势.利用得到的多组实测信号,分别采用峰值拾取法和随机子空间识别法进行分析处理,获得该风电塔的自振频率

为了提高砂仓中尾砂浓密效率,实现高浓度的放砂,引入声场作为研究手段,创新性的利用声场辐射方式传播的特性,将声场非接触性地作用于尾砂浆介质中.通过设计试验,配制质量分数为40%的尾砂砂浆,在尾砂浆分别沉降15,20,25,30,35和40 min后,施加频率20 kHz,功率50 W的超声波,探究不同沉降时间后施加超声波作用对最终沉降时间和浓度的影响,同时将超声波作用在砂仓放砂阶段,并对超声波作用后不同浓度的砂浆进行流变参数测定.试验结果表明:在沉降20 min后施加超声波,砂浆沉降浓密时间最短为80 min,尾砂浆最终质量分数可达77.5%,与此同时超声波作用下可以实现砂仓稳定高浓度的放砂,放出砂浆质量分数为74.04%.对比超声波处理前后砂浆黏度与屈服应力可知,超声波可有效降低砂浆黏度22.3%,具有良好的降黏效果.超声波的振动作用,空化作用以及声流效应是使得砂浆快速浓密沉降以及放出的原因

第一节被子植物分类的形态学基础知识 第二节被子植物形态结构的演化规律和分类原则 第三节被子植物的起源与分类系统简介

§6.1 长期投资决策基础 §6.1.1 资金时间价值 §6.1.2 投资风险价值 §6.1.3 现金流量 §6.1.4 资本成本 §6.2 长期投资决策的分析方法 §6.2.1 静态分析方法 §6.2.2 动态分析法 §6.3 长期投资决策分析的典型案例 §6.3.1 固定资产是更新还是大修的决策 §6.3.2 固定资产最优更新期的决策 §6.3.3 固定资产是购进还是租赁的决策 §6.4 长期投资决策的扩展问题 §6.4.1 投资决策的敏感性分析 §6.4.2 通货膨胀情况下的投资决策分析

采用光学显微镜、扫描电镜、透射电镜、物理化学相分析等方法并结合热力学计算,分析了CSP工艺生产的钛微合金化高强钢的析出物特征及析出规律.研究发现:屈服强度700 MPa级高强钢中存在大量球形的纳米级TiC和Ti(C,N)粒子及少量不规则形状、100 nm以上的Ti4C2S2粒子,TiN在连轧前完成析出,TiC主要在卷取和空冷时析出.不含钼钢和含钼钢(0.1% Mo)中MC相的质量分数为0.049%和0.043%,由于钼的加入,含钼钢中Ti的析出量较少,但析出粒子更为细小,并定量得到了不含钼钢和含钼钢的析出强化效果分别为126 MPa和128 MPa

第一节多元线性回归分析 第二节复相关分析 第三节偏相关分析 第四节多项式回归 *第五节通径分析

一、测定气体分子速率分布的实验

基于D值理论,考虑矿山工程实际情况,引入微震事件概率因子、监测区域重要性因子和台网布设可行性因子重新构建了台网优化目标函数.以某磷矿顶板突水的微震监测为例,对全矿区按照监测区域重要性、台网布设可行性等因素进行分区,采用专家权重法分别给出了相关因子的参考值.按照影响因子取值差异将整个监测区域再次分区,给出了分区后目标函数的积分形式,其中各监测区域控制点坐标即为相应的积分上下限.基于文中提出的微震监测网络的动态优化设计原则,最终给出了该磷矿微震监测台网布设方案.爆破试验表明,本文提出的台网布设方案具有一定的合理性和准确性,三个坐标方向的平均定位误差为6.74 m,最大为10.05 m,空间定位误差为12.51 m,定位精度可满足工程监测需要