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为解决热轧厚壁无缝钢管横向壁厚分布不均的问题,建立三维热力耦合有限元模型,对张力减径轧制过程进行了动态模拟,并结合工业试验验证仿真模型.根据仿真结果分析了轧制过程中温度、应变和摩擦力的分布,研究了单道次轧制时金属的径向和周向流动规律,并结合整个轧制过程对金属的横向流动及壁厚不均的形成过程进行了分析,研究了轧制过程中温度对金属流动行为的影响,从而总结出横向壁厚分布不均的原因.结果表明:(1)在经过单道次轧制时,金属的周向流动为从孔型顶部流向辊缝,对应孔型角±30°位置处金属的周向流动最活跃,靠近孔型顶部和辊缝位置的金属周向流动性较差.但从整个轧制过程来看,金属总的周向流动为从孔型顶部和辊缝向孔型角±30°位置处流动,从而导致孔型角±30°位置处的壁厚比孔型顶部和辊缝位置要厚.(2)温度分布对金属横向流动有重大影响.由于塑性功换热的原因,孔型角±30°位置处金属的温度比辊缝和孔型顶部处高,此处金属较软,阻力较小,孔型顶部和辊缝处金属向此处的流动性增强,导致钢管截面呈内边方形
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本文研究了显色液中不存在有机酸根阴离子时,钛的硫酸溶液与5-Br-PADAP在乙醇介质中生成蓝色络合物的形成条件及主要性质。测定了络合物组成比。发现硫酸根的存在不仅影响了络合物的消光度,而且使吸收光谱曲线的形状发生变化。说明硫酸根已作为配位基进入络合物组成。同时着重讨论了有机溶剂对显色反应的影响。证实了此体系混配络合物是络阴离子,其分子式应以(TiO(HR)(SO4)2)2-或(TiO(R)(SO4)2)3-表示,这是用Johnson等人以及的电中性络分子式所不能表示的。以外,本文也报导了用于测定钛时服从比尔定律的范围以及外来离子的干扰行为
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一、分析观测环境中的归纳学习的一般模型。 二、解释学习机器如何从它所支持的函数集中选择一个近似函数。 三、介绍回归和分类问题的风险函数的概念
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一、在层次聚类分析中,输入中不指定要分成的类的个数。系统的输入为(X,s),系统的输出是类的层次。 二、大多数层次聚类过程不是基于最优的思想, 而是通过反复的分区直至收敛,找出一些近似的、未达最优标准的解决方案。 三、层次聚类算法分为:分裂算法和凝聚算法
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在遥感影像分割分类中,种子区域生长算法是一种常见的分割算法.传统的种子区域生长算法只能提取单一连续的、纹理简单的目标地物,而对具有复杂纹理和多光谱特征的遥感影像,分割时存在分割效果差、不能同时有效地提取多个地物的问题.针对以上问题,本文提出了一种改进的面向对象的自动多种子区域生长算法.该方法适用于同时提取多个目标地物,且分割效果好.该方法首先使用一种改进的中值滤波对影像进行平滑处理,使目标内部一致性更高,同时保留纹理信息.然后通过一定的准则进行自动种子选取并进行生长,最后对生长后的区域进行碎斑合并处理,最终得到多种对象的分割结果.本文采用三组不同大小的1 m空间分辨率的航空影像进行实验,通过与分水岭以及传统单种子区域生长算法的多组实验对比,发现该方法可以面向全局对象,自动选取覆盖各种地物类型的种子,同时对多种地物目标进行分割处理,可为后续面向对象影像分析和应用提供可靠的数据基础
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针对模糊边缘的红外目标提取问题,提出一种基于流形正则化多核半监督分类的提取方法.首先应用最大类间方差法计算初始分割阈值,获得确定化的目标和背景区域以及待确定化的模糊边缘区域;然后建立各区域内像素点邻域空间集,并通过多核函数特征映射获得邻域空间中灰度均值和方差信息特征值,通过流形正则获得邻域空间中位置信息特征值;在特征值基础上,建立半监督分类模型对模糊边缘区域像素点邻域空间集进行类别划分;最后计算最佳分割阈值.对比实验结果表明,该方法提取模糊边缘红外目标效果好且运算效率高
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1、酶催化反应的介质 2、有机介质反应体系 3、酶在有机介质中的催化特性 4、有机介质中酶催化反应的条件及其控制 5、酶非水相催化的应用
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一、代谢网络 细胞中生物分子成上万,但它们最终都与几 类基本代谢联系,进入一定的代谢途径,从而使物 质代谢有条不紊进行。不同的代谢途径又通过交叉 点上关键的共同中间代谢产物得以沟通,形成经济 有效、运转良好的代谢网络
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以某铜尾矿为实验对象,每吨尾矿中分别添加阴离子聚丙烯酰胺0、10、25、40和55 g,进行浓密实验.在前期(1 h)尾矿浓密分数随着絮凝剂用量增加逐渐递增,由63.98%增加至68.20%;而后期(12 h)浓密分数则随絮凝剂用量的增加略有下降.结合实验结果,将每吨尾矿中絮凝剂添加量由少至多划分为低含量(0~10 g)、合适含量(10~25 g)、高含量(25~40 g)和超高含量(40~55 g)四个区间,提出了不同区间絮凝剂对尾矿浓密的影响机理,分别体现为部分吸附、吸附架桥、保护和包裹作用
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在统计推断这个领域,如果观测到组成总体的所 有观测值是不可能或不切实际的,只要关心怎样 得出关于总体的结论。 ·在大多数统计分析应用中,必须依据从总体中抽 取的子集的观测值。称这个子集为数据集,从这 个数据集建立一个总体的统计模型,从而对相同 的总体作推断。 ·问题是它可能导致对总体错误的推断,因此最好 是在独立的、随机观察的情况下选取一个随机的 数据集
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