对含磷高强IF钢中MnS夹杂物控制进行了分析。通过对含磷高强IF钢中添加稀土进行对比试验，借助扫描电镜等设备对铸坯1/8、1/2、7/8厚度方向的试样以及热轧、冷轧、连退工序的带钢试样进行了夹杂物统计及二维形貌的观测对比，并对铸坯试样中小样电解的夹杂物及轧制各工序试样中原貌提取的夹杂物进行三维形貌的观测对比。结果表明：铸坯中心MnS夹杂物数量分布明显大于铸坯近表面，稀土的加入，先与钢中S相结合，并在凝固过程中较MnS提前析出，生成了小尺寸的球状夹杂物，可明显降低铸坯各位置MnS夹杂物的尺寸及数量；未加稀土钢在带钢轧制各工序中MnS夹杂物尺寸为10 μm左右，且具有遗传性，在轧制过程中压延变长，但没有碎化弥散。加入稀土后形成了S–O–Ce类夹杂物，形态呈球形，尺寸为2～5 μm，且独立弥散分布，不会对带钢组织连续性造成影响，有利于产品各相关性能

水体中污染物的迁移与转化包括物理输移过程，化学转化过程和生物降解过程

为了实现冶炼过程中对炉渣成分的实时预测，给电弧炉炼钢过程中加料等工艺操作提供帮助，对影响炉内炉渣成分的因素（炉内反应、加料与流渣）进行了研究，构建了电弧炉炼钢炉渣成分实时预报模型。结果显示，该模型能够实时预测炉内炉渣质量和成分变化，预报炉内铁元素氧化状况，可为冶炼过程中添加辅料与流渣等工艺操作提供指导作用。通过与现场炉渣取样检测结果进行对比，得到炉渣中CaO、SiO2和FeO实测成分与模型预测成分的平均相对误差分别为12.66%、11.17%和19.16%

一、等温过程 特征T常量

建立了摩擦系数非对称性的轧制过程模型，并与某热轧机传动系统的垂直?水平?扭转结构模型相结合，建立了结构?过程相耦合的动力学模型。利用稳定性准则确定了摩擦系数非对称作用下轧机系统的稳定域，分析了摩擦系数的非对称性对轧机系统振动特性和稳定性的影响规律。通过仿真分析表明，摩擦系数的非对称性对系统的稳定性有显著的影响，随着非对称程度的不同，系统会出现稳定域、水平失稳域和水平扭转失稳域，不同程度的非对称性会造成不同的振动形态。通过对某热轧厂现场测试，得到了轧机系统的振动信号，验证了仿真分析的正确性，同时指出轧制集装箱板和普板（Q235）时的变形抗力不同引起稳定域的差异，从而使得在摩擦系数的非对称程度一样时，轧制集装箱板时落在了水平失稳域，系统出现了明显的水平振动；轧制普板（Q235）时落在了稳定域，系统没有明显的振动

基于国内某厂齿轮钢小方坯连铸生产过程，利用ProCAST软件建立移动切片模型，能够高效模拟连铸过程中的宏观偏析，模型分别模拟研究了不同过热度、二冷水量和拉坯速度等对宏观偏析的影响。模拟结果与碳偏析检测结果吻合良好，验证了移动切片模型模拟连铸坯宏观偏析的准确性。由于溶质浮力的影响，内弧侧的宏观偏析强于外弧侧。随着过热度的增加，铸坯中心碳偏析度从1.06增加至1.15。过热度控制在25 ℃范围内，可以保证铸坯的宏观碳偏析度控制在1.10范围内。随着连铸二冷水量的增加，铸坯中心偏析改善程度较小，铸坯中心碳偏析度从1.16降低至1.13。随着拉坯速度的增加，铸坯中心偏析呈现加重的趋势，铸坯中心碳偏析度由1.14增加至1.21，拉坯速度控制在1.4 m·min–1范围内，可保证铸坯中心碳偏析度低于1.15

食品为微生物提供了一个理想的营养源 而且食品的 pH值一般都在微生物生长所需 pH 范围内 食品在收获 生产 流通和加工过程中受到来自土壤 空气和水生微生物的污染 肉禽肠道内存在大量微生物 在屠宰过程中很容易污染胴体表面 一些看似健康的动物 其 肝 肾 淋 巴结和脾中都可能隐藏着许多微生物 这些微生物和那些屠宰过程中污染的微生 物能通过循环系统转移到骨骼肌中 在食品流通渠道中 胴体和分割块需要进一步加工成便 于零售的分割块食品

综述了黄铁矿在选矿过程中有关的电化学行为及工作机理，重点讨论了黄铁矿结构特性、溶液中氧化、金属离子作用和抑制剂对黄铁矿电化学行为的影响；此外，还讨论了磨矿过程中电偶相互作用、研磨介质形状、介质材料和研磨气氛对研磨中黄铁矿电化学行为的影响。其中黄铁矿晶体结构的不同对黄铁矿表面的氧化具有较大影响，从而间接的影响黄铁矿的可浮性，半导体性质对黄铁矿的导电率具有显著的影响；同时适度的氧化有利于黄铁矿的无捕收剂浮选，而强烈的还原电位或氧化电位会抑制黄铁矿的浮选；电位的增加，对铜活化黄铁矿有不利影响，主要原因是电位增加导致活化Cu+的浓度降低，同时黄铁矿表面被铁氧化物覆盖阻碍了铜离子的吸附。抑制剂的加入可以直接参与捕收剂与黄铁矿之间的氧化还原反应，从而抑制黄铁矿的浮选；同时磨矿介质及气氛条件的不同也会影响黄铁矿电化学行为

针对标准无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter, UKF) 算法本身存在着因状态误差协方差矩阵无法实现Cholesky分解而导致滤波发散的隐患，以及在电池状态估计过程中由离线标定的电池等效模型参数而造成的累积误差的问题，本文发展了一种平方根无迹卡尔曼滤波(Square-root unscented Kalman filter, SR-UKF)算法，并设计了一种电池状态联合估计策略。首先快速SR-UKF算法通过对观测方程进行准线性化处理，降低了每次无迹变换时的计算开销；然后在迭代过程中，用状态误差协方差矩阵的平方根代替状态误差协方差矩阵，该平方根是由QR分解与 Cholesky因子的一阶更新得到，解决了UKF 算法迭代过程中可能由计算累积误差引起状态误差协方差矩阵负定而导致滤波结果发散的问题，保证了电池荷电状态(State of charge，SOC)在线滚动估计的数值稳定性；最后采用联合估计策略，对电池等效模型参数进行实时辨识，保证了电池等效模型的准确性与有效性，从而提高了电池SOC的估计精度。仿真对比结果验证了快速SR-UKF算法以及电池状态联合估计策略的可行性与鲁棒性

一、《化工原理》的内容、特点及研究方法： 流体动力过程（流体输送、沉降、过滤、搅拌、固定床、流化床）内容 传热过程 （传热、蒸发）传质过程 （吸收、精馏、萃取、干燥、结晶、吸附）