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基于物料平衡原理,建立了尾渣全钒含量与焙烧熟料全钒含量、焙烧转化率及浸出率之间的函数方程,并结合某公司实际生产数据对方程的有效性进行了验证.在此基础上,系统研究了方程自变量间相互作用及对尾渣全钒含量的影响,进一步简化了原方程.结果表明:原方程和简化方程能够正确反映尾渣全钒含量和上述因素之间的内在作用规律,可为尾渣全钒含量的实际生产技术控制提供判断依据;而简化方程函数关系简单,更利于实际应用
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(注:本参考格式可以应用于产品设计、工艺编制、测试分析、计算机程序编 制、工程计算等辅助性技术服务活动)。 第二条 甲方的主要义务 1.在合同生效后 日内向乙方提供下列技术资料、数据、材料、样品:
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随着我国隧道工程建设的快速发展,由隧道病害引发的隧道质量和安全问题越发常见.通过地质雷达探测隧道病害对于减少隧道质量和安全问题具有十分重要的意义,为了提高病害探测的效率及可靠性,基于雷达反射波信号多维度分析,提出一种隧道病害智能辨识的新方法.根据反射波信号时域、频域及时频域分析结果提取病害信号辨识的6个典型特征,利用支持向量机算法对典型特征的训练构建病害信号的二分类模型,实现了病害水平分布范围的自动辨识;再依据病害信号的第一本征模态函数分量振幅包络计算病害深度分布范围,最终实现隧道病害的智能辨识.结合某隧道回填层雷达实测数据对智能辨识算法的性能进行评价,与人工辨识结果的对比表明,该智能算法对于病害的辨识能力较强,病害的识别率高达100%,但辨识结果中同时存在少量误判,准确率达78.6%,满足工程应用的需求.该算法可用于隧道工程各类地质雷达探测数据中病害的智能辨识,而对于其他领域的地质雷达探测数据,本文研究成果亦可为不同类型探测目标智能辨识算法的设计提供可行思路
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通过相关性数据处理和模糊聚类分析,发现影响大气环境腐蚀性的21种环境因素在相关系数大于0.54的情况下,可明显地聚为5类.在此基础上,进一步通过对逐个因素的分类能力的特征评价,选取大气环境腐蚀性的主要因素(RH>80%时数,SO2沉积速度,水溶性尘降,Cl-沉积速度,NO2浓度),进而在特征空间中进行镀锌层样本的大气环境腐蚀性预测和考评,为今后实现我国大气环境腐蚀性等级评判提供依据
文档格式:PDF 文档大小:4.26MB 文档页数:10
在贝叶斯理论框架下, 提出了一种基于多源数据融合的深埋硬岩隧道围岩参数概率反演方法.首先, 分析硬岩隧道常用的启裂-剥落界限本构模型中围岩单轴抗压强度、启裂强度与抗压强度比及抗拉强度三个参数不确定性来源, 确定其概率统计特征; 其次, 利用粒子群算法优化多输出支持向量机, 建立反映反演参数与隧道监测数据间非线性映射关系的智能响应面; 最后, 结合贝叶斯分析方法构建概率反演模型, 运用马尔科夫链蒙特卡洛模拟算法实现了围岩参数的动态更新.将该方法应用到某深埋硬岩隧道中, 利用反演的围岩参数计算隧道拱顶下沉点、周边收敛点变化值及开挖损伤区深度, 与监测数据吻合较好.结果表明, 该方法可以实现围岩多参数快速概率反演, 更新后的参数可用于硬岩隧道施工安全风险评估与结构可靠性设计
文档格式:PPT 文档大小:427KB 文档页数:35
1. Intel 8255A是一个通用的可编程的并行接口芯片,内部有2个8位I/O口(A、B),两个4位I/O口(PC7~4、PC3~0). 2. 通过编程可设置3种工作方式,可适用于CPU与I/O设备之间的多种数据传送方式的要求
文档格式:PDF 文档大小:561.07KB 文档页数:6
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
文档格式:PDF 文档大小:324.99KB 文档页数:3
25Cr2MoV离子渗氮齿轮弯曲疲劳强度的可靠度试验是在STRON1603型电磁谐振疲劳试验机上进行的.短寿命区采用4级恒定应力水平的成组试验法;长寿命区采用应力升降试验法.对试验结果数据进行了统计学处理,拟会出完整的C——R——S——N曲线并获得各种可靠度下的弯曲疲劳极限值
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通过对武汉钢铁公司热轧带钢厂粗轧机(R2~R4)设备、工艺参数的综合测试研究,论述了四辊轧机辊系运动状态与辊系轴向力的关系,分析了辊系轴向力生成的原因和轴向力的大小。以实测数据为依据,讨论了支承辊止推轴承的实际负荷状况、破坏机理及工作寿命,提出了减少R2~R4轧机支承辊止推轴承烧损的可行措施
文档格式:PDF 文档大小:489.9KB 文档页数:4
探讨了一种将有监督学习机制融合到模糊ART网络构成一个有监督的模糊ART神经网络模型.这种网络能同时处理有监督和无监督学习问题,并具有积累和增加网络学习的能力.对该网络进行了滚动轴承检测数据模式分类实验,并与BP网络进行了比较性实验.结果表明:该网络具有良好模式分类能力和较好的可塑性
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