研究了五种具有不同反应性的焦炭对高炉块状带含铁炉料还原的影响规律,并对料层的压差、CO体积分数以及含铁炉料的还原程度进行了分析.当炉内通入的原始气体中CO体积分数(仅考虑CO和CO2)为72.22%时,随着焦炭反应性的增强,焦炭气化速率加快,含铁炉料颗粒周围的CO体积分数升高,含铁炉料的还原度依次增高,还原度从使用低活性焦炭时的33.18%增大到使用高活性焦炭时的53.83%;而当原始气体成分中CO体积分数为66.67%时(低于900℃还原FeO的平衡气相体积分数),使用高反应性焦炭也可还原出金属铁.由此可见,适当增加入炉焦炭的反应性,可促进焦炭与含铁炉料间的耦合反应,提升料层CO体积分数,提高含铁炉料进入软熔带区域的金属化率

系统分析国内外利用GLAS数据,以及GLAS和其他卫星测高数据、光学遥感数据联合反演湖泊物理参数方面的研究进展,探讨了该数据在湖泊应用中的关键技术和难点,如GLAS数据的精度评价、湖泊脚印点自动提取等,分析了目前研究中存在的问题,以期对我国即将发射的高分七号测绘卫星在水文方面的应用提供参考

讨论了广义二阶流体的脉冲泊肃叶流动,引入黎曼-刘维尔分数阶微分建立本构方程,结合不可压缩流体时间分数阶动量方程,得到控制方程.利用傅里叶正弦变换和分数阶拉普拉斯变换,获得流体速度解析解.利用Stehfest算法对结果进行数值模拟,通过图像讨论了分数阶参数以及延迟时间对流动的影响.结果表明速度过冲现象主要取决于动量方程的时间分数阶参数

采用扫描电镜、X射线能谱仪以及扫描电镜配置的夹杂物自动扫描统计软件(INCAFeature)表征了Fe-Mn-C(-Al)系TWIP钢中夹杂物的成分、形貌和数量,考察了Al质量分数在0.002%~1.590%的四种TWIP钢中夹杂物的特征和Al含量对AlN析出行为的影响.并在此基础上,采用了适合TWIP钢中高锰高铝特点的热力学参数对AlN夹杂物进行了系统的热力学分析.研究表明,在含有相似N质量分数(0.0078%~0.0100%)的TWIP钢中,当钢中Al质量分数升高至0.75%时,AlN夹杂物开始在钢中析出,并在MnS(Se)-Al2 O3上局部析出形成MnS(Se)-Al2 O3-AlN复合夹杂;当Al质量分数升高至1.07%时,热力学计算表明AlN已经可以在TWIP钢液相中形成,经不断长大后在MnS(Se)夹杂物表面局部析出形成MnS(Se)-AlN复合夹杂物;在Al质量分数为1.59%的TWIP钢中,AlN的平衡析出温度比其液相线温度高出42℃,在液相中形成的AlN可以作为异质核心,MnS(Se)夹杂在其表面包裹形成MnS(Se)-AlN复合夹杂物.另外,在Fe-18.21% Mn-0.64% C-1.59% Al体系的TWIP钢中,AlN在液相中析出所需的最低氮的质量分数仅为0.0043%.因此,在TWIP钢的冶炼过程中,应尽可能的降低钢中的氮含量,避免生成过量的AlN夹杂

高斯C.F.17~155 德国数学家和物理学家.1777年4月30日生于德国布伦瑞 克, 幼时家境贫困,聪敏异常,受一贵族资助才进学校受教育.1795 ~1789年在哥廷根大学学习,1799年获博士学位.1870年任哥 廷根大学数学教授和哥廷根天文台台长,直到逝世.1833年和 物理学家WE韦伯共同建立地磁观测台,组织磁学学会以联 系全世界的地磁台站网1855年2月23日在哥廷根逝世 高斯长期从事数学并将数学应用于物理学、天文学和大地 测

辛钦,A..(1894~1959) 苏联数学家与数学教育家现代概率论的奠基者之一在分析 学、数论及概率论对统计力学的应用方面有重要贡献 辛钦1894年7月生于莫斯科1959年11月卒于莫斯科他 1916年毕业于莫斯科大学并先后在本校及苏联科学院捷克 洛夫数学研究所工作,1927年成为教授,1939年当选为苏联 科

通过热模拟实验、光学金相及透射电镜分析观察，研究了奥氏体化条件、变形温度、变形速率、变形量以及道次间隔时间对曲轴用非调质钢C38N2轧制道次间的静态再结晶体积分数和残余应变率的影响规律.实验结果表明：随着变形温度的升高、变形速率的增大、变形量的增大或道次间间隔时间的增长，静态再结晶的体积分数逐渐升高，道次的残余应变率逐渐降低；原始奥氏体晶粒尺寸增大，静态再结晶体积分数降低，但变化不大；在1250℃以下，随着奥氏体化温度的升高，静态再结晶体积分数降低不明显，但在1250℃以上，奥氏体化温度的升高明显降低了静态再结晶体积分数.通过线性拟合以及最小二乘法，得到静态再结晶体积分数与不同变形工艺参数之间关系的数学模型；对已有残余应变率数学模型进行修正，得到含有应变速率项的残余应变率数学模型，拟合度较好

费马P.(1601~1665) 法国数学家1601年8月生于法国南部博蒙-德洛马涅,1665 年卒于卡斯特尔他利用公务之余钻研数学在数论、解析几 何学、概率论等方面都有重大贡献,被誉为“业余数学家之 王

前面讨论了参数的点估计,它是用样本算出的一个值去估计未知参数即点估计值仅仅 是未知参数的一个近似值,它没有给出这个近似值的误差范围 例如,在估计某湖泊中鱼的数量的问题中,若根据一个实际样本,利用最大似然估计法 估计出鱼的数量为50000条,这种估计结果使用起来把握不大实际上鱼的数量的真值可 能大于50000条,也可能小于50000条且可能偏差较大 若能给出一个估计区间,让我们能较大把握地(其程度可用概率来度量之)相信鱼的数量 的真值被含在这个区间内,这样的估计显然更有实用价值

人教版初中数学七年级第一章 有理数1.3 有理数的加减法教案(9)