结合风口回旋区燃烧和炉外煤气预热、脱除和循环的平衡关系,建立了氧气高炉一维气固换热与反应动力学模型,并采用传统高炉的运行和解剖数据对模型进行了验证分析.通过模型研究了氧气含量和上部循环煤气流量对氧气高炉炉内过程变量的影响规律.结果表明:氧气含量偏低和上部循环煤气流量不足时,会降低铁矿石还原效果,炉渣内出现大量未还原铁氧化物;氧气含量和上部循环煤气流量的提高可以有效提高炉内CO含量和铁矿石还原速度,但提高上部循环煤气流量会大幅提升炉顶煤气温度,增大热量损失.与传统高炉相比,氧气高炉内CO含量提高1.0~1.5倍,炉内气体还原性更强;铁矿石还原完成位置提高1.49 m,全炉还原反应速度更快;直接还原度降低55.2%~79.2%,炉内直接还原反应消耗的碳量更少

转到。默认是转到某一帧然后停止。若在 最下面的\Go to and Play\前打上钩,则表示转 到某一帧后从该帧开始播放。\Scene\选项, 可以选转到哪一个的场景(Scene); Frame中 的 Number,是填上转到该 Scene的第几帧; Label,是选要转到哪一个已标上 Label的帧(在 Timeline上双击某一帧,在 Label项上填一个名 字后,这里就可以选择该帧了): Expression, 转到用表达式所表示的帧,该表达式应在下面 的 Expression的框中填写; NextFrame,表示转 到下一帧; Previous Frame,表示转到前一帧

过去我国金属矿山φ150潜孔钻头主要使用刃片型钻头,因结构和工艺上存在问题,在f=10～12的中等硬度以上矿岩条件金属矿山使用寿命很低（一般为20～30米/个）。使用柱齿钻头后使用寿命有显著的提高,达到200米/个左右水平。措施是钻头结构改刃片形为柱齿形,外形及尺寸保证钻头有足夠强度並能有效传递冲击能量;在加工工艺上根据固齿的模拟试验和生产实践所总结出钻头硬度、加精度与过盈量的合理配比关系来提高固齿质量;在钻机工作参数中坚持高风压、低转速原则,以提高破岩效果减少钻头的磨损。文中列举了室内外的试验数据来说明上述措施的效果

定义设A是数域K上一个n阶方阵,g(x)是K上一个m次多项式.如果g(A)=0,则g(x) 称为方阵A的一个化零多项式 Hamilton-Cayley-定理设A是数域K上的n阶方阵,f是A的特征多项式,则f(A)=0. 证明A在C内相 Jordan似于形矩阵J,即有c上可逆阵T使TAT=J显然对任意正 整数k

薄膜干涉:如阳光照射下的肥皂膜,水面上的油膜,蜻蜓、蝉等昆虫的翅 膀上呈现的彩色花纹,车床车削下来的钢铁碎屑上呈现的蓝色光谱等。 薄膜干涉的特点:厚度不均匀的薄膜表面上的等厚干涉和厚度均匀薄膜在无穷远出形 成的等倾干涉

运用Factsage软件模拟了MgO含量对CaO-SiO2-Al2O3-MgO熔渣中液相区的影响.结果表明，随着CaO-SiO2-Al2O3-MgO渣中MgO含量增加，渣中低熔点液相区整体向低CaO高SiO2区移动.相图中1500℃液相区比例由0%MgO（质量分数）时的25.05%上升至9%MgO（质量分数）时的52.69%，而后降至15%MgO时的46.70%.相图中1400℃液相区比例由3%MgO时的14.41%上升至11%MgO时的34.39%，而后降至15%MgO时的31.04%.相图中1300℃液相区比例由5%MgO时的5.57%上升至14%MgO时的11.02%，而后降至15%MgO时的10.50%.相图中1200℃液相区域比例在MgO为0~6%时为零，由7%MgO时的0.88%上升至11%MgO时的1.22%，在MgO为13%~15%时降为零.模拟结果可对以CaO-SiO2-Al2O3-MgO为基本组元配置炼钢渣系的成分选择提供有效指导

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

7-1幂零线性变换的 Jordan标准型 A是数域K上n维线性空间V上的线性变换,如果存在正整数m,使A=0,则称A是一个 幂零线性变换. 对数域K上n阶方阵A,如果存在正整数m,使Am=0,则称A为幂零矩阵 命题幂零线性变换的特征值等于0 证明设是V上幂零线性变换A的特征值,则存在V中非零向量a,使得 Aa= 假设A=0

上一章讨论的局域网是单个的同种协议网,即网络中每台机器对应层所用协议相同,通信 是在同一个网络内不同主机之间进行的。而所谓“网络互连”,就是采用各种网络互连设备将 同一类型的网络或不同类型的网络相互连接起来,形成所谓“ internet“(互连网络),使一个 网络上的主机能与另一网络上的主机相互通信。因特网( Internet)是世界上最大的 internet 此外,为了保证网络的传输性能

为了提高非平衡数据集的分类精度，提出了一种基于样本空间近邻关系的重采样算法。该方法首先根据数据集中少数类样本的空间近邻关系进行安全级别评估，根据安全级别有指导的采用合成少数类过采样技术（Synthetic minority oversampling technique，SMOTE）进行升采样；然后对多数类样本依据其空间近邻关系计算局部密度，从而对多数类样本密集区域进行降采样处理。通过以上两种手段可以均衡测试数据集，并控制数据规模防止过拟合，实现对两类样本分类的均衡化。采用十折交叉验证的方式产生训练集和测试集，在对训练集重采样之后，以核超限学习机作为分类器进行训练，并在测试集上进行验证。在UCI非平衡数据集和电路故障诊断实测数据上的实验结果表明，所提方法在整体上优于其他重采样算法