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为了弄清钢中总氧(T.O)和非金属夹杂物的量、尺寸之间的关系,本文选取四类钢种正常生产的铸坯,采用能进行大面积试样检测的ASPEX自动扫描电镜系统研究了钢中的T.O、夹杂物及两者之间的定量关系,并采用Thermo-calc热力学软件进行了计算和验证.结果表明:夹杂物的主要组成与钢的生产工艺有很大关系.随着夹杂物尺寸的增加,单位检测面积上该尺寸范围的夹杂物数量显著减少.与T.O<0.002%的钢种相比,T.O为0.01%的钢中夹杂物的数量、面积均明显增加.当T.O<0.002%时,T.O与夹杂物的面积表现出较好的对应关系.相比于夹杂物的数量来说,T.O更准确的表征夹杂物的面积.大型夹杂物的出现具有偶然性.实验结果与热力学计算结果、钢中氧硫含量吻合很好
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采用压汞仪测量焦炭与CO2或H2O反应后的孔隙结构特征,研究孔隙率、平均孔径、比表面积及孔径分布对焦炭高温抗拉强度的影响规律.焦炭孔隙率和平均孔径随反应率升高而增加.平均孔径小于30μm时气化反应以造孔为主,比表面积随反应率升高先增后减,大于30μm时以扩孔为主,随反应率升高而减小.与CO2相比,H2O反应后焦炭平均孔径小,比表面积大,抗拉强度高.焦炭抗拉强度随孔隙率和平均孔径增加而降低,平均孔径小于30μm时抗拉强度随比表面积增加而降低,大于30μm时随比表面积减小而降低.焦炭中小孔数量越多抗拉强度越高,大孔数量越多抗拉强度越低.相同反应率下,H2O反应后焦炭中小孔数量增加,比表面积大,有利于保护气孔壁结构,抑制高温抗拉强度的降低
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北京大学:《高等代数》课程教学资源(讲义)第十二章 张量积与外代数 12.3 张量 12.3.1 线性变换的张量积的矩阵与线性变换的矩阵的关系
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本文通过130多对球铁齿轮承载能力的试验研究,证明贝氏体球铁齿轮的强度是所有类型球铁齿轮之冠,具有广阔的发展前途。作者对具有我国特色的两种球铁——铜钼贝氏体和钒钛贝氏体齿轮,进行了接触疲劳和弯曲疲劳的强度试验研究,得出了各自的S-N曲线及相应的疲劳极限值σ11m,从而为设计制造这种齿轮,提供了系统的数据,也可供增补“ISO”“齿轮承载能力计算方法”中球铁齿轮σ11m数据不足的参考。作者用试验所得的数据,用于有关单位齿轮攻关的实践中,也取得了良好的效果
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北京大学:《高等代数》课程教学资源(讲义)第十二章 张量积与外代数 12.2.2 线性变换的张量积的定义
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北京大学:《高等代数》课程教学资源(讲义)第十二章 张量积与外代数 12.1 多重线性映射 12.2 线性空间的张量积 12.2.1 域 K 上的二线性空间的张量积的定义(归纳地有多个张量积的定义)
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一、 问题的提出 1、数据库的一大特点是数据可以共享 2、数据共享必然带来数据库的安全性问题 3、 数据库系统中的数据共享不能是无条件的共享
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利用三元乙丙橡胶(EPDM)在我国11个典型大气站点暴晒3年的老化数据及气候环境数据,基于对EPDM老化行为分析以及气候环境对EPDM作用机制,探究EPDM老化与气候因子之间的关联性.通过因子分析与逼近理想解排序法,将多个老化指标转化为综合老化值;由灰色关联度分析,得到影响EPDM老化的关键气候因子为辐照度、湿度、温度和降雨;通过BP人工神经网络,建立EPDM综合老化值与气候因子间关联模型.利用我国97个地市级城市气象数据,预测EPDM在未试验地区综合老化值,可视化得到EPDM在我国的老化分布图.图形表明,EPDM在我国西部地区,新疆南部、云南南端、广东南部、海南、台湾等地区老化程度较严重
文档格式:PDF 文档大小:909.57KB 文档页数:10
为了探讨钢中细小夹杂物的形成机制,采用扫描电镜和能谱仪表征了钢中夹杂物的形貌、尺寸、成分及数量,理论计算了脱氧产物的生成优势区图,讨论了夹杂物长大的影响因素.钢中夹杂物的组成以MgO-Al2O3-TiOx为核心,表面包裹析出MnS,钢液中未发现单独的Al2O3和TiOx夹杂;夹杂物的形貌为近球形,平均尺寸为1μm左右,数量在1000 mm-2以上.镁含量较高的钢中含有少量以MgO-Al2O3和MgO为核心的夹杂物,不利于夹杂物的球形化,镁含量宜控制在50×10-6以下.镁的脱氧能力强,形核临界尺寸小、形核数量多以及钢液中镁、铝和钛复合脱氧的高熔点产物的特性有效地控制了钢中夹杂物的扩散与碰撞长大趋势
文档格式:PDF 文档大小:429.34KB 文档页数:6
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
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