模块七数控电火花成型加工机床与操作 数控电火花成型加工机床认识项目→ 项目一数控电火花成型加工机床工作原理 及必备条件→

为解决堆浸过程中由于大量矿粉存在而导致矿堆渗透性差、浸出率低等问题，以次生硫化铜矿为原料，开展了制粒试验研究.考察了不同制粒黏结剂对矿粉的黏结效果，确定了最佳的制粒黏结剂、制粒工艺以及制粒方法.通过正交制粒试验，明确了影响制粒试验的主要因素.试验结果表明：不同制粒黏结剂的黏结效果排序依次为：SFS-2 > SFS-3 >水泥>半水石膏> SFS-1 > SFS-0 >硅酸钠>阳离子型聚丙烯酰胺.当选用黏结剂SFS-2，黏结剂占矿粉质量分数为8%、加酸量为25 kg·t-1以及制粒过程喷水质量分数为30%时，所制矿团效果最佳.其湿强度达到94.62%，抗压强度达到417.44 N，矿团酸浸维持完好时间超过25 d，矿团形态基本维持不变，无明显破裂现象.正交制粒试验得到多因素对次生硫化铜矿制粒的影响由大到小依次为：黏结剂占矿石质量分数、加酸量和制粒喷水量.对选定的黏结剂进行细菌接种试验显示，黏结剂对细菌群落无明显影响.添加黏结剂试验组细菌数量为8.79×107 mL-1，未添加黏结剂试验组细菌数量为8.86×107 mL-1.对制粒后矿团进行浸矿试验结果显示，矿粉制粒后铜浸出率提高了12.74%，制粒通过增大矿物之间的孔隙，增加浸出液与矿石的接触，进而提高铜浸出率

一、统计指数的概念 广义指数是指同类事物变动程度的相对数,包括 动态相对数、比较相对数、计划完成相对数,即所有 的动态比较指标。 狭义指数是综合反映多种不同事物在不同时间上 的总变动的特殊的相对数。即专门用来综合说明那些 不能直接相加和对比的复杂社会经济现象的变动情况

由于岩石材料的不透明性和多孔隙特性, 通过传统的物理试验或数值模拟很难真实体现其内部三维细观结构. 本文基于CT扫描技术、边缘检测算法、滤波算法、三维点阵映射与重构算法, 构建了可以表征玄武岩试样内部孔隙结构的三维细观非均匀数值模型. 结合并行计算进行直接拉伸数值试验, 研究了内部孔隙结构特征对试样破坏机制及抗拉强度的影响. 研究结果表明: 加载初期在试样孔隙处产生初始裂纹, 随着荷载的增加初始裂纹逐渐沿横向扩展最终形成宏观拉伸破坏裂纹, 并且孔隙含量和分布位置对试样拉伸断裂的位置具有重要影响. 随着孔隙率增高, 试样破坏过程中的声发射数目和能量逐渐减小. 拉伸破坏模式呈现脆性破坏特征, 同时孔隙的存在削弱了试样的抗拉强度

1.设晶体只有弗仑克尔缺陷,填隙原子的振动频率、空位附近原子的振动频率与无缺陷时原 子的振动频率有什么差异? [解答] 正常格点的原子脱离晶格位置变成填隙原子,同时原格点成为空位,这种产生一个填 隙原子将伴随产生一个空位的缺陷称为弗仑克尔缺陷填隙原子与相邻原子的距离要比正 常格点原子间的距离小,填隙原子与相邻原子的力系数要比正常格点原子间的力系数大.因 为原子的振动频率与原子间力系数的开根近似成正比,所以填隙原子的振动频率比正常格 点原子的振动频率要高.空位附近原子与空位另一边原子的距离,比正常格点原子间的距 离大得多,它们之间的力系数比正常格点原子间的力系数小得多,所以空位附近原子的振 动频率比正常格点原子的振动频率要低

t检验,亦称 student检验( Student'’sttest),主要用于样本含量较小(例如n<30),总体标准差σ未知的正态分布资料。 一、样本均数与总体均数的比较 二、配对资料的比较 三、两样本均数的比较 四、大样本均数比较的u检验 五、正态性检验与两方差齐性检验

为了研究不同絮凝条件下超细尾砂的絮凝效果, 本文基于超级絮凝理论, 应用超级絮凝测试仪UFT-ТFS-029, 采用相对絮凝率表征人造超细尾砂在pH值为9~12、絮凝剂单耗fd=2~20 g·t-1、料浆剪切速率γ=100~2000 s-1、料浆固体体积分数φ=2%~14%等条件下的絮凝行为. 发现相对絮凝率随着pH、絮凝剂单耗、剪切速率的增加均先增加后减少, 而随着浆料固体体积分数的增加逐渐减少, 并获得了一定条件下的最优絮凝条件, 即pH值为11、fd=12 g·t-1、γ=500 s-1、φ=4%. 同时, 固体体积分数越高, 达到最优相对絮凝率所需的最优剪切速率对固体体积分数的依赖性也越高. 因此, 在实际生产中需要对pH、絮凝剂单耗、剪切速率与固体体积分数等工况参数进行调整, 以达到最优絮凝效果. 应用超级絮凝理论可实现超细尾砂在极短时间内实现很好的絮凝, 为基于流场剪切速率与停留时间的深锥浓密机进料井设计提供参考

1数列极限概念 2收敛数列的性质 3数列极限存在的条件

一、数列极限的性质 1有界性 定理1收敛的数列必定有界证设 lim xn=a,由定义,取=1,则N,使得当n>N时恒有xn-a<1

用插值的方法对一函数进行近似,要求所得到的 插值多项式经过已知插值节点;在n比较大的情 况下,插值多项式往往是高次多项式这也就容 易出现振荡现象(龙格现象),即虽然在插值 节点上没有误差,但在插值节点之外插值误差变 得很大,从“整体”上看,插值逼近效果将变得“很 差”。 所谓数据拟合是求一个简单的函数,例如是一个 低次多项式,不要求通过已知的这些点而是要 求在整体上“尽量好”的逼近原函数。这时,在每 个已知点上就会有误差,数据拟合就是从整体上 使误差,尽量的小一些