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为实现岩石试样蠕变全过程的准确模拟,并从细观角度探究蠕变过程中微裂隙的发生和发展规律,在二维颗粒流程序(PFC2D)中开发出具有黏弹塑性特征的西原体流变接触本构模型,进一步提出包含两种非定常元件的非定常西原体模型,推导了模型本构关系和蠕变方程.在PFC2D中调用自定义西原体流变模型,通过参数调试,获得与真实试样具有相同强度特性的数值试样.以室内单轴压缩蠕变试验数据为基础,在Matlab中对模型非定常参数进行拟合反演分析.在此基础上,进行单轴压缩蠕变试验的模拟,计算过程中分别采用定常和非定常两种模型,并对微裂隙进行监测.对比分析结果表明:定常模型仅适用于衰减和稳定蠕变阶段;非定常模型也可用于描述加速蠕变阶段,从而准确模拟蠕变全过程;加速蠕变阶段主要是由微裂隙的加速发展而产生,加速蠕变将导致试样剪切破坏
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建立了基于有限元法的钢包二维传热模型,运用Ansys软件对钢包在不同绝热层厚度情况下的热状态及保温性能分别进行了模拟计算.有绝热层的钢包可以明显地提高自身的保温性能,且随着绝热层厚度的增加,保温效果愈加突显,但幅度越来越小.与无绝热层的钢包相比,在绝热层厚度达到20 mm时,钢包预热时间缩短约1 h,节约煤气消耗1000 m3,降低钢水温降约6℃.在热饱和阶段,钢包外壁温度平均降低了100℃,包壁散热减小,1h可以节能1255680kJ,折合标准煤43kg.最后利用现场实测数据进行了验证,结果表明模拟结果正确可信
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为了准确测量水射流冲击冷却过程靶面热流密度,提出在靶体背侧增加绝热材料,采用单点测温,使用一维导热反问题计算靶体表面热流密度的方法.实验数据分析显示,采用该方法对靶体背侧温度预测的相对误差±5%以内的概率为93%以上,由于靶体背侧仅是近似的绝热条件,导热反问题计算的靶体背侧温度略高于实测温度.结果表明,通过在靶体背侧增加绝热材料,即便采用单点测温,仍然可以很容易地获得足够精确的靶体温度和表面热流密度
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用气固相反应原理分析了单晶硅热氧化机理。在氧化中期,考虑到热应力对扩散系数的影响,从而得出了硅氧化的一个新模型,即化学反应控速——四次方混合控速——扩散控速模型。用该模型处理了文献[4]中的数据与本实验结果均得到满意的相关系数。另外,用扫描电镜和透射电镜对氧化膜进行了观察,分析了单晶硅的氧化膜生长机理
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针对企业冶炼超低碳铝镇静钢过程中增氮量高、波动大及控制不稳定的问题,采用工艺数据统计和现场取样的手段,系统梳理了冶炼过程钢液脱氮和增氮的主要环节和影响因素.转炉脱碳期和真空处理是脱氮的主要环节,碳氧期的总脱碳量高则终点氮含量低;转炉底吹N2/Ar切换点在吹炼70%以前对终点氮含量影响不大;VD在无氧条件下脱氮有利,RH则在有氧条件下脱氮有利.控制钢中溶解氧>200×10-6则出钢过程增氮可控制在5×10-6以下;炉料的氮带入是真空精炼环节增氮的重要因素,最高达11×10-6;采用密封垫+吹Ar的保护方式,增氮量最低为1×10-6
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本文把带钢热连轧节奏控制系统视作随机服务系统进行分析;在统计生产实际数据的基础上,确定系统的服务时间和服务条件;通过数字仿真,研究不同条件对节奏控制时间和产量的影响
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针对钢液中液态夹杂与固态夹杂碰撞聚合的现象,采用水模型实验模拟了液态夹杂去除固态夹杂的行为.实验结果表明:其与液滴去除夹杂的机理类似,流体内液滴与固粒的碰撞存在3种形式:惯性碰撞、截留捕获和尾流捕获.通过理论公式计算了单独的惯性碰撞捕获效率及同时考虑惯性碰撞和截留的捕获效率,发现二者的趋势基本一致,尤其当液滴直径较大时,二者曲线大致重合,因此,可以得出惯性捕获占据主导地位的结论.这与实验中观察到的液滴与固粒聚合大多数都是惯性碰撞相吻合.对实验数据进行了分析计算,得到了实验中液滴捕获固粒的捕获效率,发现所得曲线与理论计算捕获效率值相比,有一定差异,但是趋势基本一致.这是因为湍动程度较低,不同直径的捕获效率相对较为均匀,没有理论计算曲线那样陡峭
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利用扫描电镜-能谱仪及热重分析仪研究了添加钾盐催化剂的脱灰生物质焦的物理结构、化学成分及其与CO2的气化反应,并分别采用均相模型和收缩未反应核模型对实验数据进行处理,得到动力学参数.研究发现钾盐对脱灰生物质焦-CO2气化反应有明显催化作用,可提高整体反应速率,并减少反应时间.随着钾盐的增加(质量分数在0%~4%的范围内),附着在生物质焦表面的富钾催化点增多,催化作用逐渐增大,反应的活化能逐渐降低.由于(脱灰)生物质焦的灰分含量很低,与未反应核模型相比,均相模型更适合于描述生物质焦-CO2的气化反应过程
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针对现今煤岩图像识别方法的缺乏与不足,为了挖掘新的煤岩图像识别方法以及更好地处理高维煤岩图像数据,提出了基于最大池化稀疏编码的煤岩识别方法.本方法在提取煤岩图像特征时加入了池化操作,在分类识别时采用了集成分类器,即多个弱分类器组成一个强分类器.实验结果表明:最大池化稀疏编码的特征提取方式能简单有效表达煤岩图像的纹理特征,大大增强煤岩图像的可区分性,获得较高的识别率,并且具有良好的识别稳定性.研究结果可为煤岩界面的自动识别提供新的思路和方法
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针对实时相关运动模式挖掘应用的需求,提出了一种实时地发现关闭蜂群模式的簇重组算法(CLUR).该算法维护一个候选蜂群模式列表,在每个时间戳采用基于密度的聚类算法对移动目标进行聚类,根据聚类结果组合所有的最大移动目标集,记录相应的时间集,然后构建候选蜂群模式,并更新到候选列表.算法给出了三种更新规则和一种插入规则,用于实现候选蜂群模式列表的更新,同时降低了候选列表的冗余度,提高了算法的效率.在每个时间戳结束时可通过关闭检测规则实时地发现当前时刻的关闭蜂群模式.在合成数据上的综合实验验证了CLUR算法的正确性、实时性和高效性,CLUR算法适用于实时相关运动模式挖掘系统
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