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基于高温合金617B的组织演变模型,采用DEFORM-2D有限元软件构建了617B合金管材的热挤压模拟计算过程,对高温合金617B的热挤压特征进行了分析,并实现了管坯温度、晶粒尺寸等的定量预测.在结合生产实际的基础上,提出了包括温度准则、载荷准则、组织精确控制准则等在内的组织可控的可挤出性准则,对准则的控制原理和实施过程进行了阐述,并采用该类准则对617B合金的热挤压工艺参数范围进行优化,顺利得到了轴向形状尺寸均匀,表面质量较好的高温合金617B管材.该方法的提出和验证,为镍基高温合金无缝管材的生产提供了工艺优化的理论依据和研究方法
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由于残矿空间形态的复杂性,传统的剖切作图方法难以直观全面地掌握该类型矿体形态,进而难以精确指导采切工程的设计,而SURPAC软件采用三维建模方法,能很好地解决这一难题.以西石门铁矿堑沟底部结构诱导冒落法开采残矿为背景,采用SURPAC软件对堑沟内矿石量、金属量、品位等指标进行计算,将堑沟巷道所在的水平和垂直位置作为优化对象,经过对临界冒落跨度和现场工程技术条件的分析,得出堑沟巷道在两个方向上可布置的范围.依据该范围,设计了正交试验方案.以回采金属量和平均品位作为考核指标,对正交试验结果进行极差和方差分析,得出最优的堑沟巷道空间位置:堑沟巷道间距24 m,位于118 m水平.通过现场实施,取得理想的试验效果,实现了残矿的精细化开采
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提出了一种构造具有正交性、对称性、紧支性以及较高消失矩的三带尺度滤波器与小波滤波器的方法.首先,通过设置尺度滤波器消失矩并转移尺度滤波器的对称性性质,有效地减少了构造尺度滤波器过程中未知量的个数以及计算推导过程的复杂度.在此基础上,利用格结构理论,给出了对具有仿酉特性的多相位矩阵的一种分解方法,并利用这种分解求出了冲击响应长度为9、消失矩为3以及响应长度为15、消失矩分别为3和4的小波滤波器.最后,把所求得的小波滤波器应用到多聚焦图像的融合中.实验结果表明,利用具有上述性质的三带小波进行图像融合可以得到比利用二带小波进行融合更好的效果
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在对岩体可爆性影响因素进行综合归纳分析的基础上,对14种岩石静载和动载特性参数、岩石容重以及岩体完整性系数测试与计算的结果进行了线性相关性统计分析.结果发现,岩石静载抗拉强度、容重和岩体整体性系数三个指标线性相关性较低或基本不相关,可以同时采用且仅采用这三个指标对岩体的可爆性进行可靠描述.基于此结果,同时考虑到岩石爆破破坏的动载特性,对本钢矿业公司某矿山的14种岩石容重、静载抗拉强度、岩体整体性系数、动载冲击强度进行了加权聚类分析,提出了该矿山岩体可爆性分级的方法
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基于欧拉-拉格朗日方法的离散相模型,针对锌液体外循环系统下连续热镀锌锅中三种不同类型的锌渣,利用数值模拟的方法计算锌锅中锌渣的浓度差分布.分析锌渣扩散得到了锌渣在带钢表面及锌锅中的运动轨迹和分布规律.结果表明:锌渣在带钢上的沉积率随着锌渣粒度的减小而升高;由于锌渣密度的差异,当锌渣直径小于80μm时,沉积率从高到低依次为悬浮渣、面渣和底渣.面渣在带钢出口后侧区域的平均停留时间最长,在该位置设置抽锌管将有利于面渣的去除;在V形区内侧区域带钢上的悬浮渣质量浓度最高,对带钢影响最大;底渣主要运动区域为锌锅底部,基本不会黏附于带钢表面,对带钢质量影响最小
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一、掌握描述静电场的两个物理量电场强度和电势的概念,理解电场强度E是矢量点函数,而电势V则是标量点函数. 二、理解高斯定理及静电场的环路定理是静电场的两个重要定理,它们表明静电场是有源场和保守场 三、掌握用点电荷电场强度和叠加原理以及高斯定理求解带电系统电场强度的方法;并能用电场强度与电势梯度的关系求解较简单带电系统的电场强度. 四、掌握用点电荷和叠加原理以及电势的定义式求解带电系统电势的方法. 五、了解电偶极子概念,能计算电偶极子在均匀电场中的受力和运动
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面向过程的程序设计方法采用函数(程)来描述对数据的 操作,但又将函数与数据分离。这种实质上的依赖与形式上 的分离使得所编写出来的大型程序难于控制,严重时甚至可 能导致程序的崩溃。 C++的类体现了OOP技术所要求的抽象和封装机制。类将 欲处理目标的属性(数据)和对其进行操作的方法(函数) 封装成一个整体。这样,既把自然界中的一类实体抽象成一 种具有自主行为的数据类型,同时又将它们的属性隐藏起来 以阻止外界的干扰。 类描述了数据类型的组织形式;对象则是类的实例,是存放 在内存中可操作的变量
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本文介绍了电算机随机模拟放矿的原理,数学模型和电算框图。它把崩落矿块中的崩落矿岩抽象为集装箱似的方块,自下部漏口一个一个地放出。上部方块向下移动填补放出空位是随机的。提出了用电算模拟试验法确定模拟相似条件的方法。相似原则是相同条件下放矿时,放出体体积必定相等。给出了计算相似条件的电算框图和初步计算结果。研究表明电算随机模拟放矿是研究崩落采矿法复岩下放矿问题的一个有前途的方法。在附录中给出了计算模拟相似条件的电算程序
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近年来,无人机入侵的事件经常发生,无人机跌落碰撞的事件也屡见不鲜,在人群密集的地方容易引发安全事故,所以无人机监测是目前安防领域的研究热点。虽然目前有很多种无人机监测方案,但大多成本高昂,实施困难。在5G背景下,针对此问题提出了一种利用城市已有的监控网络去获取数据的方法,基于深度学习的算法进行无人机目标检测,进而识别无人机,并追踪定位无人机。该方法采用改进的YOLOv3模型检测视频帧中是否存在无人机,YOLOv3算法是YOLO(You only look once,一次到位)系列的第三代版本,属于one-stage目标检测算法这一类,在速度上相对于two-stage类型的算法有着明显的优势。YOLOv3输出视频帧中存在的无人机的位置信息。根据位置信息用PID(Proportion integration differentiation,比例积分微分)算法调节摄像头的中心朝向追踪无人机,再由多个摄像头的参数解算出无人机的实际坐标,从而实现定位。本文通过拍摄无人机飞行的照片、从互联网上搜索下载等方式构建了数据集,并且使用labelImg工具对图片中的无人机进行了标注,数据集按照无人机的旋翼数量进行了分类。实验中采用按旋翼数量分类后的数据集对检测模型进行训练,训练后的模型在测试集上能达到83.24%的准确率和88.15%的召回率,在配备NVIDIA GTX 1060的计算机上能达到每秒20帧的速度,可实现实时追踪
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使用以稳定的ZrO2为电解质的高温固体电解质电池电动势方法测量了Ni3Ga非整比金属间化合物1073至1273K均相范围内Ga的活度,计算了偏摩尔焓和偏摩尔摘等热力学性质.考虑4种点缺陷,即分别在2个亚晶格上的反结构原子和空位共存于该Ll2型化合物中,各缺陷生成自由能为可调参数:Ef(Aβ)=0.60eV,Ef(Bα)=0.60eV,EfV(α)=1.5eV,EfV(β)=2.0eV,用统计热力学方法推导了Ni3Ga非整比化合物均相范围内缺陷浓度及其与温度和成分的关系,得到1123K时整比处的无序参数α'=0.0009
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