针对镜铁矿精粉成球性及可烧性差的特点,采用分流预成型强化制粒工艺对进口镜铁矿精粉制粒及烧结性能开展研究.与常规制粒工艺烧结指标相比,采用分流造球强化制粒烧结工艺,焦粉配比从4.85%降至4.20%,利用系数从1.44 t·m-2·h-1提高至1.71 t·m-2·h-1,转鼓强度从57.60%提高至63.80%,固体燃耗从76.46 kg·t-1降至65.24 kg·t-1;采用分流辊压预成型强化制粒烧结工艺,焦粉配加量从4.85%降至4.70%,利用系数从1.44 t·m-2·h-1提高至1.64 t·m-2·h-1,转鼓强度及固体燃耗基本不变.因此,分流预成型强化制粒工艺较常规制粒工艺能显著改善镜铁矿烧结性能.其作用机理为:镜铁精矿经分流预成型后能改善混合料的透气性,降低焦粉配比,提高烧结料层氧位,生成更多的铁酸钙及赤铁矿,所得成品烧结矿结晶完善,矿物之间胶结紧密,内部气孔由不规则大孔变为总体分布较为均匀且大小适中的规则球形,改善了烧结矿的强度和还原性

采用夹杂物原貌分析、扫描电镜和能谱分析、氧氮分析等手段系统分析了IF钢铸坯全厚度方向的洁净度变化及夹杂物分布规律.铸坯厚度方向全氧（T.O）和N质量分数平均值均为17×10-6.内、外弧表层1/16内T.O、N均高于平均值5%~10%,存在夹杂物聚集带;内弧1/4至外弧1/4区域T.O、N水平低于平均值5%~10%;表层1/16至1/4区域接近平均水平.共统计夹杂物963个,夹杂物平均粒径5.7μm,〈5μm占60%,〈10μm占90%;Al2O3夹杂主要存在表层5 mm内,尺寸在2~10μm;TiN-Al2O3和TiN粒子主要在距离表层5~80 mm,尺寸随深度增加而增大;TiN-TiS和TiS夹杂主要在距离表面80~130 mm,尺寸1~5μm.从铸坯表层到中心主要夹杂物的分布依次是Al2O3、Al2O3-TiN、TiN、TiN-TiS、TiS和MnS

外研版（三起）（2012）小学英语五年级下册Module 10 Unit 1 Where are you going$%Module 10 Unit 1 Where are you going$%习题(1)

研究了铸轧AZ31镁合金的高温拉伸性能和变形机制.在300~450℃条件下,分别以恒定拉伸速率10-3 s-1和10-2 s-1进行拉伸至失效试验,在真实应变率为2×10-4~2×10-2 s-1的范围内进行变应变率拉伸试验.当拉伸速率为10-2s-1时,试样在400℃和450℃的延伸率均超过100%;当拉伸速率为10-3 s-1时,试样在400℃和450℃的延伸率均超过200%,该条件下的应力指数n≈3,蠕变激活能Q=148.77 kJ·mol-1,变形机制为溶质牵制位错蠕变和晶界滑移的协调机制.通过光学金相显微镜和扫描电子显微镜观察显示试样断口处存在由于发生动态再结晶和晶粒长大而形成的粗大晶粒,断裂形式为空洞长大并连接导致的韧性断裂

外研版（三起）（2012）小学英语五年级下册Module 1 Unit 2 She didn't have a television.Module 1 Unit 2 She didn't have a television.教案(1)

人教版高中生物必修1第4章第1节 物质跨膜运输的实例习题(1)

为了研究工艺参数对连续流化床内铁矿粉还原效果的影响规律,建立了两级连续流化床内氧化铁还原及煤气氧化耦合动力学模型.R1级流化床主要为FeO的还原,采用优质煤气作为还原剂,FeO来自R2级反应器;R2级流化床主要将Fe2O3还原到FeO,Fe2O3来自预热的R3流化床反应器,还原气来自R1还原尾气.模型主要计算结果与文献吻合.并以此为模型研究了矿粉粒度、流化床内压力等参数对流化床还原效果的影响.为了取得矿粉平均金属化率不小于85%、煤气利用率不低于38%和气矿比950~1050 m3·t-1的还原效果,流化床应满足如下工艺条件:矿粉平均粒度1.5 mm以下,流化床温度780~800℃,煤气还原势不低于93%,惰性气体体积分数小于5%,R1流化床内煤气平均压力3.5×105~4.0×105 Pa,停留时间的倒数ug/H=1.0~1.1 s-1,R1流化床矿粉平均停留时间30 min,R2流化床矿粉平均停留时间20 min

高质量睡眠与儿童的身体发育、认知功能、学习和注意力密切相关，由于儿童睡眠障碍的早期症状不明显，需要进行长期监测，因此急需找到一种适用于儿童睡眠监测，且能够提前预防和诊断此类疾病的方法。多导睡眠图(Polysomnography，PSG)是临床指南推荐的睡眠障碍基本检测方法，通过观察PSG各睡眠期间的变化和规律，对睡眠质量评估和睡眠障碍识别具有基础作用。本文对儿童睡眠分期进行了研究，利用多导睡眠图记录的单通道脑电信号，在Alexnet的基础上，用一维卷积代替二维卷积，提出一种1D-CNN结构，由5个卷积层、3个池化层和3个全连接层组成，并在1D-CNN中添加了批量归一化层（Batch normalization layer），保持卷积核的大小保持不变。针对数据集少的情况，采用了重叠的方法对数据集进行了扩充。实验结果表明，该模型儿童睡眠分期的准确率为84.3%。通过北京市儿童医院的PSG数据获得的归一化混淆矩阵，可以看出，Wake、N2、N3和REM期睡眠的分类性能很好。对于N1期睡眠，存在将N1期睡眠被误分类为Wake、N2和REM期睡眠的情况，因此以后的工作应重点提升N1期睡眠的准确性。总体而言，对于基于带有睡眠阶段标记的单通道EEG的自动睡眠分期，本文提出的1D-CNN模型可以实现针对于儿童的自动睡眠分期。在未来的工作中，仍需要研究开发更适合于儿童的睡眠分期策略，在更大数据量的基础上进行实验

第二章3线性方程组的理论课题 3.1.1齐次线性方程组的基础解系 对于齐次线性方程组 ax1+a12x2+…+anxn=0 Ja12x1+a22x2++ =0, ……… amx+am2x2+…+=0 令 (a1)(a1 a22 a1= a2,a2= ,…,an= am2/ amn 则上述方程组即为

人教版高中生物必修1第3章第1节 细胞膜――系统的边界教案(1)