为研究风化壳淋积型稀土矿浸出过程中溶液渗流作用对孔隙结构的影响，以去离子水为溶浸液开展浸矿实验。对浸出前后矿样进行显微CT扫描，获取了试样内部结构图像，利用阈值分割算法得到了浸出前后稀土矿样的孔隙结构图像。进而，研究了溶液渗流作用下试样孔隙结构的变化特征，分析了渗流作用对试样孔隙率、孔隙体积、孔隙长度、孔隙宽度和孔隙方位角等参数的影响。结果表明：稀土矿孔隙形状和尺寸在渗流作用下发生显著变化，且在粗细颗粒接触区最为明显；溶液渗流作用使得稀土矿孔隙率增大，孔隙总数量减少，孔隙总体积增大。渗流作用下矿样中小孔隙数量减少，大孔隙数量增多，各尺寸区间的孔隙数量变化率随孔隙尺寸的增大呈现先增大后减小的趋势。溶液渗流作用下孔隙长宽比分布更加集中，孔隙方位角在各角度区间的分布更加均匀，孔隙各向异性增强

14MnNb钢在轧制态下,随着固溶稀土增加,碳化铌析出增加,颗粒变小且弥散分布,珠光体星球状、数量减少。当固溶稀土含量为174×10-6时,板条状贝氏体变为粒状贝氏体组织。在奥氏体区,稀土使碳化铌析出的孕育期延长,有抑制碳化铌析出的作用。固溶稀土推迟了再结晶的动力学过程,并使马氏体组织变细

利用AHP方法(又称层次分析法)的基本原理,首先对人事分配制度改革过程中可能存在的几种方案进行模型化处理;其次,通过计算,得出每个方案的权向量,给管理者提供数量化的决策依据.这种为人事管理过程提供的一种定量化的决策方法,可以减少定性决策的主观性和随意性

研究了超声波功率对加稀土高碳钢中夹杂物的作用.结果表明:超声处理可以明显弥散、细化和去除加稀土高碳钢中的夹杂物;随着超声波功率的增加,钢中总氧含量明显降低,夹杂物的平均直径明显减小,夹杂物得到一定程度的去除,但是夹杂物的当量个数明显增多.超声波功率100 W时,高碳钢中总氧的质量分数为59×10-6,钢中夹杂物的当量个数I为134 mm-2,平均直径d为2.91μm,小于2.31μm的夹杂物占夹杂物总量的43%以上

针对双孔聚能爆破孔间煤层裂隙扩展贯通问题，基于对双孔爆破应力波叠加效应的分析，建立双孔聚能爆破数值分析模型，研究双孔同时起爆时应力波的传播特征、煤体的应力状态、煤体裂隙扩展贯通规律以及应力波叠加效应对裂隙扩展的影响。结果表明，应力波叠加效应致使两爆破孔中间截面上部分区域及其邻域内形成均压区，迫使部分径向裂隙转向，主导爆生裂隙空白带的形成；两爆破孔间的定向裂隙相互贯通后，爆生气体相互作用促进贯通区裂隙的扩展并贯穿空白带。同时，结合煤层深孔聚能爆破现场试验发现，在两爆破孔外侧，应力波叠加效应促进裂隙的扩展，该作用随着远离爆破孔呈先增加后减小之势；在两爆破孔之间，应力波叠加效应抑制部分区域裂隙的扩展，致使两爆破孔之间不同位置处煤层增透效果有起伏变化

针对工业生产700 MPa级高强度调质态钢板，通过Gleeble3500热模拟机进行模拟焊接试验，利用光学显微镜、硬度仪、场发射扫描电镜等设备对比研究了稀土Ce对高强钢焊接热影响区（HAZ）显微组织、晶粒度和力学性能的影响。研究结果表明，焊接热输入为25 kJ·cm?1和50 kJ·cm?1时，无稀土钢焊接热影响区冲击功分别为84.8 J和24.5 J，Ce质量分数为0.0018%的钢焊接热影响区冲击功分别为110.0 J和112.0 J，因此钢中加入适量Ce能够有效改善钢板焊接韧性。对比分析两种实验钢焊接热影响区晶粒尺寸和显微组织可以看出，随着焊接热输入值增大，高强钢焊接热影响区显微组织均逐渐从马氏体、下贝氏体转变为上贝氏体和粒状贝氏体组织，且奥氏体晶粒尺寸明显增大。但相同焊接热输入下，含Ce钢焊接热影响区晶粒尺寸显著减小，组织更加细小，且脆性的上贝氏体组织减少，从而显著提高了700 MPa级高强钢的焊接性能

《数字信号处理》是电子信息工程、电子信息科学与技术专业的一门重要的必修课。本课程的目的是通过学习使学生掌握应用数字计算机分析、处理用数字或符号的序列表示的信号的基础理论和基本方法，提取其中有用的信号，如变换、滤波等，了解数字信号处理的现状、应用领域及发展方向，为今后解决具体技术问题和进一步深造打下良好的基础。要求学生先期修过积分变换，信号与系统、线性代数等

5.1 频率特性及其表示法 5.2 典型环节对数频率特性曲线的绘制 5.3 典型环节的幅相曲线的绘制 5.4 稳定裕度和判据 5.3 极坐标图(Polar plot)，幅相频率特性曲线，奈奎斯特曲线 5.3.1 积分与微分因子 5.3.2 一阶因子 5.3.3 二阶因子 5.3.4 传递延迟

1、可行性分析和详细调查概述 2、管理业务调查 3、数据流程调查 4、数据字典 5、描述处理逻辑的工具 6、系统化分析 7、研究和确定管理模型 8、提出新系统的逻辑方案

模糊隶属度无统一算法,定义存在分歧.根据模糊概念\内涵明确,外延不明确\的特点,定义隶属度为不同外延对内涵的从属程度.在信息系统中,概念的外延用对象表示,内涵由属性表示,由此提出了求解隶属度的新算法:由原始统计数据组成初始信息系统,用粗糙集理论求得其商集并构建集值信息系统;该集值信息系统对应的条件概率空间中的条件概率即为隶属度.广义上信息系统可分为信息系统(无决策属性)和目标信息系统(有决策属性)两类.隶属度也可分为两类:第一类外延对象为内涵属性本身值,如年龄对青年人的隶属度(信息系统);第二类外延对象为不同于内涵属性的另一属性值,如边坡工程安全系数对稳定状态的隶属度(目标信息系统).计算以上两个实例,前者与已有结论作对比验证,后者与函数选择、经典统计方法及贝叶斯公理作对比验证,可知结果可靠,算法可行