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1000 MPa级冷轧双相钢奥氏体的等时相变动力学
文档格式:PDF 文档大小:767.27KB 文档页数:6
在DIL 805A膨胀仪上测定了1000 MPa级冷轧双相钢在连续加热过程中的热膨胀曲线.根据杠杆定律得到的奥氏体体积分数的计算值与定量金相测量值符合较好.奥氏体的等时相变动力学可以很好地由JMAK形式的方程描述.文中还分析了冷轧压下率和加热速度对奥氏体等时相变动力学的影响,探讨了连续加热奥氏体相变过程中相界面的平衡状态
人工神经网络预测纯金属的表面张力
文档格式:PDF 文档大小:355.99KB 文档页数:4
建立了以纯金属原子半径、熔点、沸点和原子化焓预测表面张力的人工神经网络模型.训练后的神经网络能较好的拟会实验数据.对40种金属的表面张力进行回想和预测结果与实验值的偏差在可接受范围内,表明人工神经网络在纯金属表面张力预测方面有一定的前景.
《植物学》课程教学资源(PPT课件讲稿)桔梗科 Campanulaceae
文档格式:PPT 文档大小:263KB 文档页数:28
双子叶植物纲菊亚纲的一科。草本,少半 桔梗科 : 灌木,稀灌木,大多有乳汁。 叶互生 、对生 ,稀轮生 ,无托叶 。花序各式,最常见的是聚伞花序、 总状花序和穗状花序,也有单花的 ;花两性,常5数;花萼通常上位, 少周位或下位;花冠 合瓣,辐射对称或两侧对称而后方(背部)纵裂 至基部,或有时由于花冠深裂而近似离瓣花冠;雄蕊与花冠裂片同数 而互生 ;子房大多下位,多为2~5室,胚珠多数。蒴果,少为浆果 。 广布于全球,约有70属2000余种。中国有17属约 170种,主产西南 部。刺萼参属和同钟花属为中国特有属
底吹熔池流体流动的数学物理模型
文档格式:PDF 文档大小:644.58KB 文档页数:7
本文推导了底吹熔池流场中两相区的含气率公式和密度公式,修正了涡量传输方程中的源项,改进了前人关于底吹熔池流体流动的数模。本数学模型预报的结果与水模型中实验测量结果相符
钢铁过程细微颗粒物凝并性能研究
文档格式:PDF 文档大小:886.97KB 文档页数:6
为寻求一种收集钢铁冶炼过程中产生的气溶胶颗粒的方法,研究了EAF粉尘颗粒物的性质.采用Zn蒸汽氧化产生的ZnO模拟气溶胶颗粒进行凝并实验研究,另采用熏香烟雾在不同的搅拌速度下进行气溶胶凝并实验,并将实验结果与理论计算进行比较.同时,采用一种考虑颗粒间相互作用的气溶胶凝并模型估算反应范德华力作用的Hamaker常数.实验结果表明,在搅拌条件下,对于气溶胶的凝并应考虑微细颗粒间的相互作用
用信息扩散理论分析高海拔、寒、旱地区矿山事故风险
文档格式:PDF 文档大小:321.18KB 文档页数:5
利用青海省安全监督管理局数据库近六年以来矿山事故数据,采用信息扩散理论,从矿山事故概率和矿山事故人员死亡概率两个方面对高海拔、寒、旱地区矿山事故进行风险分析,建立了适合本地区特殊要求的矿山事故分析模型.分析模型、参数和预测结果均与实际情况吻合,说明应用信息扩散对高海拔、寒、旱地区矿山事故进行风险分析,能够预测出该地区矿山企业年均发生事故的概率及矿山事故人员死亡概率
唐山矿瓦斯涌出量动态预测模型
文档格式:PDF 文档大小:287.25KB 文档页数:4
为了提高瓦斯涌出预测的准确性,采用BP型神经网络,利用BP型神经网络自学习、自组织和自适应等特性,在MATLAB环境下构建瓦斯动态预测模型.通过对唐山矿瓦斯信号实时监测数据的分析,对瓦斯动态预测模型进行训练和测试.结果表明,该模型的预测速度快、精度高,可以实现对工作面瓦斯涌出的动态预测,并能综合判断工作面所处地点的安全状况以及前方的潜在的危险性
大孔吸附树脂从藻粉中分离纯化微囊藻毒素
文档格式:PDF 文档大小:629.53KB 文档页数:6
比较了XAD-2树脂和D101树脂分别从天然藻粉粗品中吸附分离微囊藻毒素(Microcystin-LR,MC-LR)的结果,讨论了用不同体积分数的乙酸、丙酮和乙醇溶液淋洗去除树脂吸附杂质的效果.实验结果表明:XAD-2树脂分离效果优于D101树脂.对于采用XAD-2树脂吸附分离得到的微囊藻毒素MC-LR,采用体积分数40%乙酸、10%丙酮和20%乙醇溶液淋洗杂质的效果较好,采用体积分数60%的甲醇水溶液洗脱微囊藻毒素MC-LR可以获得最大产品质量浓度,并且该纯化方法重现性良好
基于改进MMI的HMM训练算法及其在面部表情识别中的应用
文档格式:PDF 文档大小:507.68KB 文档页数:6
提出一种改进的最大互信息(MMI)准则函数并把它应用于隐马尔可夫模型(HMM)的参数估计,重新推导了HMM的迭代公式.该准则函数相对于原来准则函数定义更为合理,能有效利用训练样本集中的鉴别信息,使得训练数据得到充分利用,提高了HMM的性能.把这种改进的HMM算法应用于面部表情识别,利用改进的光流算法提取面部表情特征向量序列,并利用改进HMM算法和BP神经网络构建了面部表情混合分类器.实验结果表明了该方法能有效提高面部表情识别率,有效解决HMM参数估计问题
改进粒子群优化神经网络及其在产品质量建模中的应用
文档格式:PDF 文档大小:756.63KB 文档页数:6
针对传统神经网络优化算法易陷入局部最优值的问题,在标准粒子群算法的基础上,对粒子速度与位置更新策略进行改进,提出一种基于改进粒子群优化算法的BP神经网络建模方法.使用sinc函数、波士顿住房数据及某钢厂带钢热镀锌生产的实际数据进行验证.结果表明,与标准的反向传播神经网络和支持向量机相比,基于改进粒子群优化的神经网络模型可以有效提高预测精度
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