不采用传统接触力模型自下而上的高炉料面形状计算方法，而是根据土坡力学颗粒物质堆积理论，提出了新的基于堆积法的高炉料线形状融合计算方法，直接对料面形状进行计算.围绕高炉多环布料的炉料堆积特点，结合炉顶六点阵列雷达，获得了料面形状计算的边界条件，弥补了传统料型计算靠十字测温加机械探尺的经验估算.新方法通过高炉布料规律及炉料颗粒的物理堆积插值方法，采用贝叶斯数据融合方法和分段三次Hermite插值，结合布料体积约束条件，完成了理论计算与测量修正的结合.实测结果表明：料面形状融合法比传统单独的料面估算法，测量精度提高4.8%，料面分辨率提高27.2%，使布料控制可以更加精准和有针对性

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采用微波低温硫酸化焙烧-水浸和针铁矿除铁方法将Zn、Cu等富集到浸出液中,Pb和Ag富集到浸出渣中,使有价金属得到清洁的回收利用.研究了上述工艺中浸出液除铁的优化工艺条件,探究了反应体系的pH值、浸出液单次滴加量、浸出液的铁含量等因素对除铁效果的影响,并采用X射线衍射分析、扫描电子显微镜观察等手段对得到的沉淀渣进行了表征.研究获得的优化实验条件为:以200 mL的0.01 mol·L-1ZnSO4溶液为底液,晶种添加量为20 g·L-1,除铁体系pH值控制在3左右,温度90℃,每隔5 min滴加3 mL水浸液(保持反应体系中铁的浓度<1 g·L-1).在此条件下,除铁后溶液残铁量仅为0.065 g·L-1,去除率可达99.3%,达到了深度除铁效果.除铁过程中,Zn的损失率仅为4.1%

AP助海尔信息系统建设 背景介绍 为了与国际接轨,建立起高效、迅速的现代物流系统,海尔采用了sAP公司的ERP 系统和BBP系统(原材料网上采购系统),对企业进行流程改造。经过近两年的实施,海 尔的现代物流管理系统不仅很好地提高了物流效率,而且将海尔的电子商务平台扩展到了 包含客户和供应商在内的整个供应链管理,极大地推动了海尔电子商务的发展

采用扫描电镜和透射电子显微镜对低碳Ti-Mo系的热轧板进行了组织分析,同时对其中的纳米粒子析出行为进行了研究.强化机理分析表明析出强化对于屈服强度的贡献值可达291 MPa.随着卷取温度的降低,纳米粒子相间析出的排间距会减小,相间析出的排间距与其在铁素体中形核点位置有一定的离散值,但基本上呈一定的固定值.α/γ界面的观察和采用不同理论的计算结果表明相间析出的产生主要与α/γ界面的台阶形成有关,相间析出的排间距大小由台阶高度、晶界扩散系数、等温温度、台阶面迁移速率等决定

采用大涡模拟研究连铸钢水非定常湍流特性，比较了雷诺平均数学模型与大涡模拟数学模型对预测结晶器内钢水湍流运动的影响.模型采用一种低温液态金属模型的超声波多普勒速度仪（UDV）的测量结果进行验证，表明大涡模拟比雷诺平均模拟与实验测量结果更加吻合.瞬态湍流研究表明，大涡模拟优于雷诺平均数学模型，能够捕捉到水口附近高频率的湍流脉动现象.水口出流钢水区域内小尺度湍流结构起支配作用，射流以阶梯状上下摆动向结晶器内扩散.受湍流大尺度作用，结晶器内流场偏流现象始终存在，并且呈周期性变化，随着对流场时间平均的增加，结晶器内的不对称现象逐渐消除

探索采用铁尾矿粉取代粉煤灰作为矿物掺合料制备高延性纤维增强水泥基复合材料（ECC）的可行性,重点研究铁尾矿粉掺量对ECC的拉伸特性和抗压强度的影响,并比较所研发的新型铁尾矿粉ECC与传统粉煤灰ECC的宏观力学性能.研究发现,采用铁尾矿粉作为矿物掺合料制备高延性纤维增强水泥基复合材料是可行的.在同等矿物掺合料掺量下,铁尾矿粉ECC的强度性能低于粉煤灰ECC,但表现出更强的拉伸延性.在所研制的铁尾矿粉ECC中,当铁尾矿粉与水泥质量比为1.2-2.2时,ECC的28 d抗压强度为36.7-54.2 MPa,满足一般混凝土结构对抗压强度的要求.此时,ECC的28 d极限拉伸应变为3.4%-4.3%,铁尾矿的总用量占固体基体原材料总质量的66.6%-77.0%

以La2O3、CeO2和Sm2O3为原料,采用高温固相反应法制备了Sm2O3部分掺杂La2Ce2O7热障涂层陶瓷材料,其化学式为(SmxLa1-x)2Ce2O7.采用X射线衍射法研究了试样的物相结构,并通过对比各实验条件下制备的试样的X射线衍射图谱,对试样的掺杂比例、烧制温度及烧制时间进行了探究.结果表明,所制备试样为萤石结构,当掺杂摩尔比Sm∶La为1∶2或1∶3时试样均能保持良好的相结构,以掺杂摩尔比Sm∶La=1∶2制备的(Sm0.33La0.67)2Ce2O7材料在1600℃下具有良好的相稳定性,且其最佳制备条件为1550℃下烧制10 h,该材料是一种很有潜力的新型热障涂层陶瓷材料

针对人耳识别中存在姿态、光照变化等问题,提出信息融合的方法,将二维人耳和三维人耳的信息进行融合,以克服姿态、光照对人耳识别的影响.对于二维人耳,由于姿态等的变化会导致人耳图像数据在高维空间中呈现出非线性流形结构,采用等距映射这种流形学习算法进行特征提取,对三维深度人耳则采用3D局部二值模式进行特征提取,然后分别进行二维和三维人耳识别,最后在决策层进行融合识别.在79人的人耳数据库上进行了实验,每人8幅带姿态的二维人耳图像和6幅带光照的三维人耳深度图像.实验结果表明,与单独的二维人耳和三维人耳识别相比,融合之后的识别效果和认证效果均有很大的改善