以(Mo/Mo2O)为参比电极,用固体电解质定氧测头对熔融钴基合金中氧活度进行快速测定的效果良好,利用与CoO平衡时氧在钴液中的溶解度得到了氧在钴液中的标准溶解吉氏自由能与温度的关系,为氧活度计算提供了数据

初中简快作文18讲（87页）_第一讲认识简快作文

提出一种准确快速测量AA3104热轧铝板织构的方法.为避免因反射法测量带来的不均匀性,根据铝板的样品对称性和晶体对称性,用透射法测出极图上一条弧段上的衍射数据.用正态分布来拟合测量的数据,并得到各织构组分的特征参数.用所得参数计算出的极图和ODF图与用常规方法实际测得的结果有较好的一致性,很好地预测到热轧铝板的主要织构组分.原则上,该技术可以发展成为工业上热轧铝板织构的在线定量检测技术

介绍了基于X射线二维探测器织构的快速检测原理.以无间隙原子钢冷轧板织构的检测为例,用常规织构的检测结果作为参照标准,分析了各种X射线二维衍射条件对计算取向分布函数的影响.实验表明,用二维探测器可以同时采集多个极图的数据,合理减少样品转动,织构的检测仅需几分钟时间,且织构的检测结果与用传统X射线衍射法的一致

通过建立轧制压力模型,对常规铸轧进行了仿真计算,计算结果与实测数据相符合,从而验证了模型的合理性.在此基础上,对快速铸轧进行了虚拟仿真研究,研究结果表明:不增强铸轧辊内、外冷却能力,单纯减薄铸轧板坯厚度即可提高铸轧速度;随着铸轧速度降低与铸轧区增大以及铸轧坯厚度减薄,轧制压力峰值增大;随着铸轧辊径增大,轧制压力提高,因此铸轧机力能设计参数也要相应增大

针对目前局部回归神经网络动态BP算法的误差导数计算复杂、收敛速度慢的缺陷,提出了一种新的快速算法.该算法是将信号流图引入动态BP算法,较好地解决了求解误差导数的复杂性,同时采用BFGS算法加快了网络的收敛速度.仿真结果表明了本算法的有效性

采用快速划伤法对18-8Ti、316L不锈钢和Incoloy800合金在氯化钠溶液中的裸表面临界点蚀电位Ec进行了精确的测量。分析了金属裸表面上点蚀的形成机理,指出了裸表面临界点蚀电位的物理意义。研究表明,Ec与氯离子浓度成半对数关系。比较并分析了Ec与动电位法测得的点蚀击破电位Eb、保护电位Ep之间的关系。研究表明,Ec与Eb在不同pH值的氯化钠溶液中表现出相同的变化规律,并通过测得再钝化系数的变化规律来说明pH值对Ec和Eb的影响

本文研究了06Mn Nb钢中Mn、Nb含量,加热温度、轧制规程、轧后冷却及时效处理等工艺因素与轧后组织性能和断裂行为的关系。降低加热温度,采用合适的轧制规程,轧后在780—600℃之间以17℃/秒冷速冷却,碍到细小的针状铁素体晶粒,细小的M/A岛及少量粒状贝氏体组织的复合组织。提高Mn、Nb含量与加快轧后冷却有相似的作用。这样的组织比控制轧制后空冷的铁素体与珠光体组织,具有更高的σY和好的低温韧性。粒状贝氏体的数量与贝氏体束的尺寸,与加热温度和总形量有很大关系,贝氏体的韧性决定于贝氏体束的大小,大的M/A岛能诱发裂纹。针状铁素体晶柱尺寸,是决定钢的屈服强度与低温韧性的主要因素

为了提高永磁同步电机的转速控制性能,克服扰动对伺服控制的影响,提出了一种基于新型趋近律和扰动观测器的滑模控制方法.设计了一种新型趋近律,以解决传统趋近律滑模面趋近时间和系统抖振之间的矛盾,提高系统响应快速性.综合考虑系统存在内部参数摄动和外部负载扰动,设计了滑模扰动观测器,并将观测值前馈补偿到速度控制器输出端;将观测器切换增益设计为扰动观测误差的函数,以削弱滑模观测值抖振.仿真结果显示,与传统趋近律相比,采用新型趋近律可有效提高系统的响应速度,快速准确的跟踪速度阶跃信号;滑模观测器可准确的观测系统扰动的变化;当系统加入负载扰动时,PI控制最大转速波动值为75 r·min-1,而基于新型趋近律和扰动观测器的滑模控制最大转速波动值较小为30 r·min-1,鲁棒性更好.实验结果显示,采用基于新型趋近律和扰动观测器的滑模控制方法可以快速跟踪400 r·min-1的速度指令,调节时间为0.12 s,稳态跟踪误差为±4 r·min-1,且转速无超调;滑模观测器可准确无超调的估计系统扰动值,进一步提高系统的抗扰动性能;当电机以400 r·min-1稳速运行时,加入0.6 N·m的负载扰动,基于新型趋近律和扰动观测器的滑模控制方法最大转速波动为23 r·min-1,与PI控制相比,转速波动减小了8%.上述仿真和实验结果具有较好的一致性,表明基于新型趋近律和扰动观测器的滑模控制方法可以有效抑制滑模控制系统的抖振,提高转速控制系统的鲁棒性和动态响应性能

运用运筹学的理论和方法，建立一种重大事故救灾路线双目标优化数学模型.基于启发式算法思想，提出适合该模型且收敛速度较快的优化算法.该算法通过构造辅助函数调用Dijkstra算法，在最优解的近似区间内多次迭代逐渐逼近最优解，实现了双权重网络图最短路的求解，是一种近似的、快速的算法.基于所构造辅助函数的性质，给出实现该算法的具体步骤.对误差进行线性估计，分析了该算法收敛速度的影响因素，并讨论了算法的时间复杂度及优势.最后在案例分析中编译并运行该算法，证实其模拟结果与理论分析结论相吻合