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聚合物的结晶过程是聚合物分子链由无序的排列转变成在三度空间中有规则 的排列,结晶的条件不同,晶体的形态及大小也不同,结晶过程是合成纤维和塑料 加工成型过程中的一个重要环节,它直接影响制品的使用性能。因此,对聚合物结 晶速度的研究和测定是一件很有意义、很重要的工作。 测定聚合物等温结晶速度的方法很多,其原理都是基于对伴随结晶过程的热力 学、物理或力学性质的变化的测定,如比容、红外、X 射线衍射、广谱核磁共振、 双折射诸法都是如此
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采用电镜扫描和图像处理技术、物理吸附等手段研究了大颗粒煤在流化床燃烧过程中的微观结构变化.结果发现:所研究的烟煤在流化床燃烧过程中,小于400像素的微观孔隙随燃烧过程大量增加,而大于400像素的孔隙数量则没有变化;同时伴随着煤颗粒的比表面积随燃烧时间的增加而明显增加
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采用Cu-CuSO4-16%H2SO4浸泡实验、双环电化学动电位再活化(DL-EPR)法和动电位交流阻抗(DEIS)研究了不同热处理状态00Cr12Ti在0.1 mol·L-1 H2SO4+0.0001 mol·L-1 KSCN溶液中的电化学行为.结果表明:1000℃保温2 h的试样发生敏化,650℃保温2 h的试样不发生敏化.不同热处理状态主要影响合金的再活化过程,对合金的活化过程影响很小.在再活化过程中,对于1000℃保温2h试样,容抗弧显著减小而后逐渐增大,且低频区出现负阻抗,发生钝化膜的破裂和修复;而650℃保温2 h试样钝化膜相对稳定,没有发生钝化膜破裂和修复.发生晶间腐蚀后,1000℃保温2 h试样电荷转移电阻(Rct)明显小于650℃保温2 h试样的钝化膜电阻(Rp),这是由敏化试样发生局部腐蚀造成的
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用二次压缩方法测定了含硼面心Fe-30%Ni合金1000℃热变形10%和40%后保温时的软化率曲线,并由此估计了再结晶过程.用径迹照相方法(PTA)研究了再结晶过程中运动晶界反常偏聚规律以及形变量对反常硼偏聚的影响.用定量统计方法测量了不同形变量下,运动晶界的硼偏聚量.结果表明,新晶粒长大过程中,晶界反常偏聚量与形变量、晶界运动速度等因素有关.并用半定量的方法估算了不同形变量下,再结晶新晶粒长大过程中新晶粒边界向变形晶粒推进时的平均速度.用晶界展宽机制对此现象进行了讨论
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随机过程的基本概念 设对每一个参数t∈T.X(t.w)是一随机变量,我们称随机变量族Xr={x(tw) t∈T}为一随机过程(stochastic process)或称随机函数其中TC是一实数集,称为指标集
文档格式:DOC 文档大小:22KB 文档页数:3
国家教育方针规定教育要与生产劳动和社会实践相结合, 培养德、智、体、美、劳等方面全面发展的社会主义事业的建 设者和接班人。新一轮的基础教育课程改革也要求教育要注重 学生的生活经验的积累,要求学生从社会实践中获得生活的体 验,让学生德育过程获得体会,也就是德育过程要生活化,不 能脱离实际生活,德育过程不能只讲大话,讲一些空洞的事 实。下面就德育生活化举一个例子,进行简单的论述
文档格式:PDF 文档大小:416.71KB 文档页数:4
轧制力模型是冷连轧过程控制系统的基本模型,影响其预报精度的主要因素是材料的变形抗力和摩擦因数.本文采用参数自适应方法来提高轧制力的预报精度.在对轧制力模型进行自适应过程中,将材料的变形抗力作为轧制过程模型的整体属性,各机架根据累计变形程度确定各自的变形抗力.在此基础上,将摩擦因数看成是各机架的单体属性,各机架取不同的模型参数.实践证明,这种综合考虑变形抗力和摩擦因数的参数自适应方法可以对二个参数同时进行修正,能有效提高轧制力模型的预报精度
文档格式:PDF 文档大小:621.56KB 文档页数:5
采用某厂九辊悬臂式变辊距矫直机的工艺参数,建立了H型钢矫直过程的三维动态有限元仿真模型.分析了矫直过程中型钢横截面上的应力分布变化规律,指出其演变特征类似于应力波从翼缘外侧向内侧、翼缘两端向腹板中部的传播过程.仿真结果表明,腹板连接R角以及腹板和矫直辊圆角接触的部位在多辊矫直的后期处于高应力状态,矫后存在明显的应力残余;纵向正应力水平决定矫直效应,而沿纵向的剪切应力会影响H型钢横截面上等效应力的分布
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EViews提供序列的各种统计图、统计方法及过程。当用前 面描述的方法向工作文件中读入数据后,就可以对这些数据进 行统计分析和图表分析。 EViews可以计算一个序列的各种统计量并可用表单、表、 图等形式将其表现出来。视图包括最简单的曲线图一直到核密 度估计。通过过程可以用原有的序列创建新的序列。这些过程 包括季节调整、指数平滑和 Hodrick-Prescott-滤波 在第10章我们将讲述包括多个序列的组和组对象的统计方 法及过程
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在概率论中,我们研究了随机变量,n维随机向量。在极限 定理中我们研究了无穷多个随机变量,但局限在它们相互独立的 情形。将上述情形加以推广,即研究一族无穷多个、相互有关的 随机变量,这就是随机过程
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