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汽车用TWIP钢的力学性能与微观组织
文档格式:PDF 文档大小:442.68KB 文档页数:5
采用热轧、冷轧及退火处理等工艺,对成分为25Mn-3Si-3Al的TWIP钢进行了试制,研究了钢板的力学性能、微观组织及其断裂机制,并采用X射线测定了钢板的晶体学织构.实验结果表明钢板拉伸时发生典型的延性断裂;拉伸前的组织为伴有大量退火孪晶的奥氏体;在拉伸过程中退火孪晶转变成形变孪晶,使产品的强度和塑性提高;退火过程中形成的织构组分有利于塑性变形
分段空场嗣后充填法采场结构参数AHP-Fuzzy优化
文档格式:PDF 文档大小:268.3KB 文档页数:5
针对分段空场嗣后充填采矿法实际工程中存在的诸多模糊信息,综合考虑了矿山安全、经济和技术等因素,并利用层次分析法(AHP)建立了方案优化综合评判体系.运用模糊数学方法对各个方案参数进行优选,对定性和定量指标权重进行评价,最终由模糊矩阵选出最优方案参数,从而实现安全、高效地开采
基于神经网络的高炉异常炉况判断专家系统
文档格式:PDF 文档大小:455.74KB 文档页数:5
采用反向传播网络作为推理机,构造了高炉异常炉况判断专家系统,该系统具有良好的自学习功能和联想记忆功能.系统采用离线学习方式,在线运行时,可将高炉操作实绩存入知识库,作为进一步学习的样本,从而提高了系统精度和联想能力
兰州理工大学:《系统仿真技术》PPT讲义课件_第5章 采样控制系统仿真
文档格式:PPT 文档大小:334.5KB 文档页数:18
从数字仿真的建模方法学角度来看,虽 然采样控制系统有它自身的特点,但与 连续系统没有本质的区别,因而一般将 其归类为连续系统仿真
中国地质大学:《资源信息系统》第四章 地矿属性数据库子系统的设计与应用(4.3)地矿资源属性数据库系统的应用
文档格式:PPT 文档大小:3.51MB 文档页数:35
一、周口店野外属性数据采集系统 用于直接在野外地质现场用便携式计算机采集观测到的数据
屏幕编辑程序Y—edit的研制
文档格式:PDF 文档大小:775.3KB 文档页数:11
编辑程序是计算机系统中基本应用软件包之一。文章论述了北京钢铁学院软件开发室研制成功的屏幕编辑程序Y—edit的主要设计思想和结构特点Y—edit是在Unix操作系统支持下,用C语言编写的,具有很好的可移植性。采用终端虚拟化的方法,Y—edit可以在任何终端使用。定义了控制命令和对应控制键的语法,给用户提供了自己定义控制命令和对应控制键的便利。采用GaP工作区域结构和简化控制命令。以提高响应速度。通过研制Y—edit,为设计系统应用程序提供了成功的经验
对水雾化Si-Mn钢粉采用树脂涂层进行脱氧的研究
文档格式:PDF 文档大小:491.25KB 文档页数:6
本文用热力学原理分析了Si-Mn氧化物还原的热力学条件,并根据其热力学分析结果,对水雾化Si-Mn钢粉采用热塑性树脂涂层,在高纯氮气氛中进行脱氧的新工艺研究。使水雾文Si-Mn钢粉在1280℃,1330℃温度下保温120分钟后,其含氧量由3060P.P.M左右降至300P.P.M以下。同时测定了在还原脱氧过程中,不同的树脂用量与还原后钢粉中含氧量之间的关系。解决了含Si Mn等难还原元素水雾化钢粉非真空脱氧问题
青岛远洋船员职业学院(青岛远洋船员学院):《船舶柴油机》课程教学资源(PPT课件)第七章 柴油机特性(7.1)概述
文档格式:PPT 文档大小:363KB 文档页数:5
一.船舶柴油机的工况 1、发电机工况 转速不变而功率随时变化的柴油机工况。电力传动柴油主机和发电柴油机采用. 2、螺旋桨工况 功率随转速三次方而变化的柴油机工况。直接驱动螺旋桨的柴油主机采用
中山大学岭南学院:《国际贸易》课程教学课件(双语版)Chapter 11 Economic Globalization & WTO
文档格式:PDF 文档大小:464.31KB 文档页数:59
各国经济是相互联系并相互影响的。“国际传递”、“相互依赖”、“经 济全球化”等便是对这种相互联系和相互影响的描述和探讨。 在国际经济中,各国存在着使本国利益最大化的动机,为了这一目 标,各国可能在对外经济关系方面采取相应的政策措施,例如关税 保护、限制资本流动、对外倾销等,这些措施在使本国利益最大化 时却会损害别国的利益。进而导致别国也采取同样的政策,结果是 相互的政策效果抵销,世界的福利下降,对各国都没有好处。如果 进行国际经济政策协调,可以减少这种损失
基于定量关联规则树的分类及回归预测算法
文档格式:PDF 文档大小:340.78KB 文档页数:7
为了解决基于Apriori的分类关联规则算法挖掘数值型数据时效率和准确率偏低的问题,提出基于定量关联规则树的分类及回归预测算法.采用改进的定量关联规则算法挖掘数值型数据生成关联规则库,并基于关联规则树结构实现分类及回归预测.研究结果表明:改进的Apriori定量关联规则挖掘算法提高了分类预测的准确率并降低了计算复杂度;而采用关联规则树结构可使分类与回归预测时间明显加快,提高了样本匹配学习的速度
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