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将直径为5 mm的混合烧结Al2O3陶瓷球安装在高温滑动摩擦试验机夹持工具上与耐磨钢组成摩擦副, 研究了耐磨钢与氧化铝陶瓷球在200~300 N、100~400 r·min-1不同载荷下的滑动摩擦行为.结合X射线衍射分析技术和扫描电镜等分析手段研究了NM400和NM500两种耐磨钢在室温~300℃下摩擦界面处材料的氧化物形成、磨损表面形貌和显微组织等行为.随温度升高, NM400和NM500的摩擦系数仍然处于0.27~0.40的范围内, 但两者的平均摩擦系数分别从0.337、0.323逐步降低至了0.296和0.288.在300℃时, 氧化物的产生是摩擦系数略有下降的主要原因.随着温度的升高, 摩擦行为首先以磨粒磨损为主, 随后逐渐发生氧化物的压入-剥离-氧化现象, 使磨损速率略有降低.通过高温摩擦磨损行为与微量氧化模型的分析发现, NM400和NM500钢在室温至300℃的磨损机制是磨粒磨损、挤压变形磨损以及微量氧化物磨损的共同作用.NM500钢表现出更加良好的耐磨性能主要原因是其硬度强度高于NM400钢.在高强微合金马氏体耐磨钢中添加少量合金元素, 使其在高温摩擦过程中产生一定量稳定附着的氧化物, 在一定程度上能够起到降低磨损率的作用
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采用旋转柱体法对不同类型的含氟连铸保护渣黏度进行检测,并基于Arrhenius方程通过非线性回归分析建立了新的黏度预测模型,分析了组分变化对黏度的影响。结合模型计算和实验检测,建立了CaF2?Na2O?Al2O3?CaO?SiO2?MgO渣系的等黏度图。结果表明,与传统的含氟连铸保护渣黏度预测模型相比,该模型计算的偏差在10%以内,当渣中w(CaF2)超过20%时,偏差逐渐增大,主要由于氟化物挥发造成炉渣成分变化,最终黏度实测值与炉渣初始成分不符,造成模型无法对黏度有效预测。此外,研究发现,CaF2的增加能显著降低炉渣黏度,而Al2O3和Na2O对黏度的影响受CaF2含量的限制。当w(CaF2)>17%,炉渣黏度随Al2O3含量增加而减小,当w(CaF2)<17%,Al2O3的增加使炉渣黏度显著增大;当w(CaF2)>11.5%,炉渣黏度随Na2O含量增加显著下降,当w(CaF2)<11.5%,Na2O含量变化对黏度的影响并不明显。此外,该等黏度图表明低黏度区w(CaF2)接近14%。通过调整等黏度图中各组分比例,可以改善保护渣的黏度和流动性,供钢铁工业应用
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1、控制系统的基本概念 2、控制系统的数学描述方法 (1)微分方程— 基础 (2)传递函数(包括方块图和信号流图)— 最常用的 (3)状态方程— 描述复杂系统 3、控制系统的三大分析方法 (1)时域分析方法 (2)根轨迹分析方法 (3)频率特性分析方法
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一、填空题:(共10个空,每空1分) 得分评阅人 1、20世纪世界文学分为三大主要文学类别:图 2是“现代诗派”的领袖,其长诗《荒原》是“现代诗歌”的里程碑
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一、填空题:(共10个空,每空1分) 得分评阅人 1、20世纪世界文学发展的新格局是三大文学主潮并驾齐驱的局面。 2、海明威的创作分为三个阶段并伴随着三个创作高峰:20年代,他是“”的代表作家;30年代,他结合自己的创作,提出了著名的“冰山原理”;后期阶段,他还打出了漂亮的一击,写出了获得诺贝尔文学奖的中篇小说《》
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人体在进入疲劳状态时生理参数会发生相应的变化.为了探讨砌砖工人在持续体力劳动作业时心率和心率变异(HRV)对人体生理疲劳的影响,针对疲劳与心率的关系提出评价生理疲劳的数学模型.选取15名健康受试者(男性)在搭建的86 cm平台模拟砌砖工人作业.持续作业30 min进行一次心率变异数据的收集.同时,使用心率传感器对心率进行实时监测.本文采用方差分析、t检验和非线性拟合的方法对疲劳对心率和心率变异的影响进行分析.结果表明,生理疲劳使心率波动程度有显著变化(检验水准α=0.05水平,概率P0.05).非线性拟合结果(R2=0.8892)显示,生理疲劳的发展趋势呈现出\S型\的趋势.据此提出,生理疲劳分为3个阶段:疲劳调整期、疲劳稳定期和疲劳失稳期.在疲劳失稳期前(试验中约为90min)受试者休息,可以减缓或延迟生理疲劳的发生
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1 一般描述 在一定的温度(T)和压力(p)下,溶质A在气相和液相中组成的关系为什么仅仅是组分A? 组成的表述有多种方法气相中:分压pA,摩尔分数yA,摩尔比YA液相中:摩尔浓度cA(kmol/m3),摩尔分数A,摩尔比A
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文本检测在自动驾驶和跨模态图像检索中具有极为广泛的应用。该技术也是基于光学字符的文本识别任务中重要的前置环节。目前,复杂场景下的文本检测仍极具挑战性。本文对自然场景文本检测进行综述,回顾了针对该问题的主要技术和相关研究进展,并对研究现状进行分析。首先对问题进行概述,分析了自然场景中文本检测的主要特点;接着,介绍了经典的基于连通域分析、基于滑动检测窗的自然场景文本检测技术;在此基础上,综述了近年来较为常用的深度学习文本检测技术;最后,对自然场景文本检测未来可能的研究方向进行展望
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为了提升航班运行风险预测精度,基于某航空公司2016—2018年航班运行风险数据,在验证15个风险时间序列的混沌特性后,构建基于多变量混沌时间序列的风险预测模型。首先,对15个风险时间序列进行多变量相空间重构,采用主成分分析法(PCA)对相空间进行降维处理;然后,基于迭代预测的方式,分别采用极限学习机、RBF神经网络、回声状态网络和Elman神经网络建立风险短期预测模型;最后,以降维后的相空间作为输入,计算并比较分析未来1~7 d的风险预测结果。结果表明:多变量相空间重构后总维数为62维,经PCA降维处理,降至31维;在不同的预测模型中,降维后RBF模型预测效果最佳;其中,预测第1天结果相对误差<25%出现频数为82.62%,至第5天仍达75%以上;该模型第1天预测结果的修正平均绝对百分比误差(MAPE)值为11.32%,且前5 d均低于20%,满足航空公司使用要求。1~5 d预测结果对航班风险管控具有实践操作价值,证明基于多变量混沌时间序列的风险预测方案可行、有效
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风能、太阳能等间歇式能源的引入和工业生产中大功率动态负载的增加,使得智能电网电力负荷越来越多呈现出大范围随机频繁波动的特点.动态负荷的增加对智能电能表的有功电能测量带来新挑战.传统的测量算法是针对稳态负荷而提出,因此无法解决智能电能表动态计量性能的改善问题.本文在传统MA (moving average)算法的基础上提出一种SDPA (segmented dot product accumulation)动态有功电能测量算法,该算法可在一定程度上减小动态功率条件下的测量误差.首先,分别讨论了传统MA和ⅡR (infinite impulse response)滤波器算法的动态响应速度和动态电能误差特性,指出两种算法对动态输入信号测量的局限性,并理论分析了影响各自动态计量性能的因素.以此为基础,提出智能电能表有功电能动态测量的SDPA算法,通过将待测的动态功率信号按周期截短、分段执行点积运算、并累加求和的方式实现动态测量.另外,通过按周期抽取的算法实现方式可以大大减少存储空间、提高运行速度.理论和仿真结果表明,与传统MA和ⅡR滤波器相比,SDPA算法在动态响应时间为一个基波周期的前提下,动态电能测量可达到较低误差水平
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