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为了实现炼钢过程钢水温度的精确控制,在分析了实际炼钢厂钢水温度控制现状和钢水温度影响因素的基础上,建立了关键工序节点钢水温度的正向预测模型和逆向预定模型.同时,为了克服现有钢水温度预报方法的不足,提出一种基于钢包热状态和BP神经网络的混合模型方法.该方法以钢包热状态跟踪模型为基础,充分考虑了钢包热状态对钢水温度的影响,并与BP神经网络结合,可有效提高预测精度
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针对滚动轴承故障振动信号的特点,考虑变分模式分解在复杂信号分解及微积分增强能量算子在瞬态成分检测方面的优势,提出基于变分模式分解和微积分增强能量算子的滚动轴承故障诊断方法.首先利用变分模式分解将复杂信号分解为多个本质模式函数,以削弱背景噪声的影响和满足能量算子对信号单分量的要求;然后根据提出的敏感分量选取原则,从本质模式函数中选出包含主要故障信息的本质模式函数为敏感分量;最后利用微积分增强能量算子强化敏感分量中的瞬态冲击,并根据敏感分量瞬时能量的时域波形及Fourier频谱诊断滚动轴承故障.分析结果表明该方法能够有效诊断滚动轴承故障
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1. 认识框架网页 2. 创建框架网页的方法 3. 编辑框架网页的方法 4. 设置框架属性的方法
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采用常规铸造和分段式倾斜板过流冷却铸造工艺制备Al-22Si-2Fe-xMn合金,研究表明:过流冷却制备工艺能够改善初生Si形貌及尺寸,但对针状富Fe相作用有限.利用扫描电镜、X射线衍射及透射电镜等手段分析过流冷却条件下Mn元素添加对富Fe相晶体结构的影响,通过摩擦磨损实验研究不同Mn/Fe质量比的过共晶Al-Si合金的硬度及耐磨损性能.结果表明:随着过流冷却铸造过共晶Al-Si合金中Mn/Fe质量比增加,合金中四方结构的长针状富Fe相逐渐减少直至基本消失,当Mn/Fe质量比为0.7时,富Fe相主要为六方结构的块状或鱼骨状α-Al15(Fe,Mn)3Si2相,此时,合金耐磨性较未添加Mn元素时有所提升,磨损机制以磨料磨损方式为主
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现代仪器分析近年来发展非常迅速,广泛地应用于科学技术和国民经济各个领域。仪器分析方法与化学分析方法相比,发展更快。目前在科学研究、工农业生产、食品、医学、药物和环境等部门中,所遇到的大部分表征与测量任务已由仪器分析承担。鉴于仪器分析方法的迅速增加,重要性日益突出
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微生物学实验是生物学重要的基础课之一,特别是随着分子生物学的发展与拓宽,微生 物学方法与技术显得尤为重要。此外,医学农学、林学等学科,甚至地质学、太空学等也 需微生物的方法与技术。因此,熟悉掌握微生物学方法与技术,对其它很多学科的发展有直 接的影响。无菌操作技能和无菌概念的建立是微生物学实验中最重要的内容,并且可以培养 学生的动手能力
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通过Gleeble-1500热模拟试验机,分别对取自同一块Q345B钢板坯的横向、纵向、竖向和中心四个方位的试样和AH32钢板坯表面及其厚度1/4处的六组不同部位的纵向试样进行了高温延塑性的研究.采用了金相显微镜和扫描电镜方法对断口和附近的组织进行了观察.研究结果发现:Q345B钢板坯四个方位的试样低温区域(950℃以下)高温延塑性曲线变化较小,而高温区域(950℃以上)的延塑性曲线变化相对较大.AH32钢板坯表面的三组纵向试样的高温延塑性曲线变化规律相同,断面收缩率没有出现特别大的波动;而厚度1/4处的三组试样的高温延塑性曲线与表面的三组试样差异较大,断面收缩率发生了很大波动,其原因主要是试样位于发达的柱状晶区,较表面的等轴晶区更容易出现微裂纹、元素的偏析、铸坯组织疏松等缺陷
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本文提出了一种新的快速齿轮疲劳试验方法。即将基于Miner理论的Locati应用于齿轮的疲劳试验。这种方法仅用一对齿轮,采用台阶增载的加载方法,一次方法试验即可测出齿轮的疲劳强度极限值(齿面接触疲劳强度极限值或齿根弯曲疲劳强度极限值)。文中叙述了用这种方法所做的六对齿轮试验情况,其中两对齿轮做齿根弯曲疲劳试验;四对(两种不同材质的)齿轮作齿面接触疲劳试验。试验结果表明:用此法测定出的疲劳强度极限值相当接近于用常规试验所测定的值。本文还对此种快速试验方法进行了分析讨论
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针对一类带有未知虚拟控制增益的随机严格反馈非线性系统,基于后推设计,引入积分型Lyapunov函数,并利用神经网络的逼近能力,提出了一种自适应神经网络控制方案.与现有研究结果相比,放宽了对控制系统的要求,取消了对于未知函数的限制条件.通过Lyapunov方法证明了闭环系统的所有误差信号依概率有界.仿真结果验证了所给控制方案的有效性
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食品营销学是融合了市场营销学和经济学理论与方法的交叉学科,阐述了食品与市场 营销的关系,研究食品产品在市场营销中的营销环境、营销策略、营销方法。是食品相关专 业本科学生扩大视野、拓展能力的一门专业选修课程。 通过本课程的学习,使学生掌握基本的市场营销原理,熟悉农产品营销策略,了解营 销管理的方法。让学生从市场的角度更好地理解和认识食品科学、工程、工艺等专业知识
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