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以工业TiOSO4为原料,尿素为沉淀剂,采用水热均匀沉淀及其后续的掺氮热处理方法制备了氮掺杂的纳米TiO2粉体.分别采用XRD、XPS、BET、UV-VisDRS、FT-IR、TEM等方法对所制备的粉体进行了表征.以电子节能灯为光源、亚甲基蓝溶液为目标污染物研究了所制备产物的光催化活性.结果表明,水热粉体产物在900℃以下均为纯锐钛矿相,1000℃时几乎全部转变为金红石相;由XRD计算得出的颗粒尺寸与TEM的分析结果基本一致;以尿素为氮源,热处理水热粉体的XPS分析表明,N1s峰在399eV处,红外光谱进一步确认是氮取代了二氧化钛中少量晶格氧,形成TiO2-xNy(y ≥ x);UV-VisDRS分析显示,热处理并加入活性氮源对于吸收边的红移及降低光生电子的复合几率是必要的;水热粉体在热处理前BET为266.490m2·g-1,热处理掺氮后为144.908m2·g-1;光催化实验结果显示热处理掺氮粉体表现出较高的可见光光催化活性
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采用Gleeble-1500热/力模拟试验机进行压缩试验,研究了不同变形条件下微量稀土对T91耐热钢动态再结晶行为的影响.分析绘制了稀土加入前后实验钢的真应力-真应变曲线、再结晶-温度-时间图、再结晶图及功率耗散图,并计算了高温下实验钢的再结晶激活能.在变形温度为850~1100℃,变形速率为0.004~10 s-1变形条件下,变形温度越高和变形速率越低,动态再结晶越容易发生.稀土加入会产生固溶强化,稀土元素与碳原子发生交互作用,且在晶界处或晶界附近偏聚,使变形抗力与峰值应变均增大,再结晶激活能由354.6 kJ·mol-1提高到397.2 kJ·mol-1.另外,稀土会显著推迟再结晶发生时间,扩大再结晶的时间间隔,推迟再结晶动力学过程
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为了研究脱碳渣在脱磷期的重新利用,基于多功能转炉炼钢法进行连续循环冶炼实验.实验发现:脱磷阶段渣中较低的Fe O含量、吹炼5 min左右,[C]≥2.8%的条件下,可实现转炉熔池内铁液[P]≤0.025%的脱磷效果,并对低(Fe O)含量炉渣的脱磷可行性进行热力学计算;随着循环的进行,石灰加入量逐渐降低,由65 kg·t-1降低至31 kg·t-1,转炉冶炼终点钢水[P]量由0.018%降低至0.005%,2~4炉后达到平衡状态;在循环过程中,脱磷阶段结束倒出炉渣60~80 kg·t-1,整个循环结束一次性倒出剩余全部炉渣120~130 kg·t-1,平均渣量为83 kg·t-1左右,较普通工艺的120 kg·t-1渣量有大幅度减少
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在铁钢界面现有模式下的铁水运输过程中,由于铁水包运行周期及保温效果不够理想,导致在高炉接铁时铁包耐材温度低,热状态差,使得铁水在铁水包内的热量损失较大.减小铁水温降能有效防止铁水包结壳结瘤,降低离线烘烤频率,间接提高铁水包周转率;同时在转炉冶炼过程中,低温铁水将严重影响废钢的加入量和吹氧等操作.由此可见,铁水温度控制是钢铁企业节能降耗和高效有序生产的关键因素之一.为了减小铁水温降,本文建立了多种不同保温措施情况下的铁水包传热模型,通过fluent软件对各模型在不同空包时间情况下的温度场进行数值计算,分析不同保温措施及空包时间下热状态对铁水温降的影响规律.分析结果表明:无保温措施的情况下空包时间由5 h缩短至3 h能降低下一周期铁水温降2.2 K·h-1;空包阶段最合理的保温措施为增设6 mm左右绝热层并加包盖,能提高工作层平均温度约155 K,在空包3~5 h内能减小铁水温降3.4~3.7 K·h-1.该结论为铁水包空包阶段采取合理保温措施及不同保温情况下空包运行时间控制提供了理论指导
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超低碳钢常用于生产汽车面板等表面质量要求较高的产品.连铸坯皮下的钩状坯壳很容易捕集夹杂物导致冷轧钢板表面出现翘皮、亮/暗线等缺陷,对产品质量具有严重危害.采用数值模拟分析了钩状坯壳的形成和演变过程.将计算的初生坯壳形状制作成物理模型,模拟了夹杂物在凝固前沿被捕集的过程,并对凝固钩区域不同位置的夹杂物的受力特征进行了分析.结果表明,凝固钩在弯月面中形成以后,不会直接湮没进坯壳内,而是要经历熔化、变粗、生长、湮没等逐步演变的过程.数值模型预测拉速1.3 m·min-1条件下最终存留在坯壳中的凝固钩深度约为2.5 mm,这与实际观察到的钩状坯壳的尺寸基本一致.模拟得到的钩状坯壳形貌与铸坯表层和漏钢坯壳的金相特征较为接近.夹杂物最容易在凝固钩下表面被捕集,不容易在凝固钩上表面被捕集,特别是对尺寸相对较大的夹杂物.但是溢流发生时,靠近弯月面处的夹杂物可能随着钢流进入到初生凝固钩上部而被快速冷却的钢液包裹.两道凝固钩之间的坯壳由于其凝固前沿处于垂直分布,小于100 μm夹杂物可能被捕集而大尺寸夹杂物不易被捕集
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以高超音速火焰喷枪为研究对象,采用计算流体力学软件Fluent对高超音速火焰喷涂(HVOF)过程中的焰流流场以及粒子飞行过程进行数值模拟。HVOF系统以氧气为助燃气体,煤油为燃料。研究了加入粒子前喷枪内火焰焰流温度、速度和压力分布规律,采用离散相模型计算喷涂粒子的动力学飞行行为,探究了粒子大小、注入速度、球形度对粒子飞行行为的影响。发现最佳粒子粒径范围应为30~50 μm,在此范围内粒子均匀的分布在焰流中心,且为熔融状态,更易形成结合强度较高的涂层;小粒径粒子最佳注入速度为10~15 m·s?1,中等粒径粒子最佳注入速度为5~10 m·s?1,大粒径粒子最佳注入速度为1~5 m·s?1;与球形颗粒相比,非球形颗粒具有较高的阻力系数,在飞行过程中获得更大的动能和更少的热量
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近年来路径跟踪控制的发展十分迅猛,研究者们发表了大量的研究成果。考虑到在相同或相近工况下的路径跟踪控制存在一些共性的技术问题与解决思路,从低速路径跟踪控制和高速路径跟踪控制两个角度对近年来的研究成果进行了回顾。在关于低速路径跟踪控制的研究工作中,研究者们较为重视前轮转角速度约束等系统约束对路径跟踪精确性的影响。目前减少系统约束影响的方法包括在规划参考路径时将系统约束纳入考虑,采用预瞄控制使控制器提前响应,以及采用线性模型预测控制(LMPC)或非线性模型预测控制(NMPC)等模型预测控制方法作为路径跟踪控制方法等。考虑到NMPC既能减少系统约束的影响,又无需人为设置预瞄距离,且对定位误差等扰动因素具有较强的鲁棒性,加之低速路径跟踪控制对实时性的需求较低,因此可以认为NMPC能够满足低速路径跟踪控制的绝大多数需求。高速路径跟踪控制在受系统约束影响之外,还面临着较高车速带来的行驶稳定性不足问题的挑战,因此常采用能够将动力学层面的复杂系统约束纳入考虑且计算成本较低的LMPC作为路径跟踪控制方法。不过仅采用动力学层面的LMPC控制方法无法完全解决高速路径跟踪控制中路径跟踪精确性和车辆行驶稳定性之间存在耦合的问题,目前常见的解决思路是在路径跟踪控制中加入额外的速度调节或权重分配模块。此外,在高速路径跟踪控制中,地面附着系数等环境参数的影响也较大,因此地面附着系数等环境参数的估算也成为了高速路径跟踪控制领域的重要研究方向
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提出了一种基于双维度搜索的实时轨迹规划方法,用来解决自主地下铲运机转弯轨迹规划问题。该方法是一种结合采样思想和最优化算法的复合轨迹规划方法,包含三个主要步骤:基于双维度搜索策略的优化模型参数生成,基于二次规划的轨迹计算,以及基于约束检查的最优轨迹确定。该方法新颖之处在于提出的基于转弯区域行驶时间和里程的双维度搜索策略,以及基于平稳目标的轨迹最优化模型,可根据弯道区域入口速度和位置,快速生成纵横向都有最优性保证的最优轨迹。该方法结构简单、易于实施,可通过关键参数的调整满足控制器对轨迹生成速度的实时性要求。基于该轨迹规划方法的特点,使其不仅适用于实时轨迹规划,还可为未来智慧矿山的智能管控与优化调度提供底层约束。多组算例验证了该方法的有效性和优越性
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基于K均值聚类法对转炉出钢过程的合金损耗进行了研究,分析了影响合金损耗的关键因素,并将其分为3个聚类,得到转炉出钢合金损耗最低的工艺模式。在此基础上,开发了基于PCA-BP神经网络和混合整数线性规划的合金减量化智能控制系统,并以某炼钢厂为例进行了实际应用。通过对模型进行在线运行,验证了模型的准确性和实用性。使用该模型后,提高了合金化钢液成分准确度,减少由传统人工经验计算配料造成的成本浪费和成分超标等情况,优化了合金配料方案,降低了炼钢合金化成本,不同钢种铁合金加入总成本降低5.95%~14.74%,平均降幅11.72%
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近年来,无人机入侵的事件经常发生,无人机跌落碰撞的事件也屡见不鲜,在人群密集的地方容易引发安全事故,所以无人机监测是目前安防领域的研究热点。虽然目前有很多种无人机监测方案,但大多成本高昂,实施困难。在5G背景下,针对此问题提出了一种利用城市已有的监控网络去获取数据的方法,基于深度学习的算法进行无人机目标检测,进而识别无人机,并追踪定位无人机。该方法采用改进的YOLOv3模型检测视频帧中是否存在无人机,YOLOv3算法是YOLO(You only look once,一次到位)系列的第三代版本,属于one-stage目标检测算法这一类,在速度上相对于two-stage类型的算法有着明显的优势。YOLOv3输出视频帧中存在的无人机的位置信息。根据位置信息用PID(Proportion integration differentiation,比例积分微分)算法调节摄像头的中心朝向追踪无人机,再由多个摄像头的参数解算出无人机的实际坐标,从而实现定位。本文通过拍摄无人机飞行的照片、从互联网上搜索下载等方式构建了数据集,并且使用labelImg工具对图片中的无人机进行了标注,数据集按照无人机的旋翼数量进行了分类。实验中采用按旋翼数量分类后的数据集对检测模型进行训练,训练后的模型在测试集上能达到83.24%的准确率和88.15%的召回率,在配备NVIDIA GTX 1060的计算机上能达到每秒20帧的速度,可实现实时追踪
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