本文采用偏光、反光及高温显微镜的研究方法为主,并配合x射线分析和扫描电子显微镜分析等研究方法,较详细地研究了包钢高炉炉瘤中的矿物组成及其显微结构的特征。研究表明:(1)在包钢炉瘤中存在有大量的钾、钠硅铝酸盐矿物,如钾霞石(K2O·Al2O3·2SiO2)、白榴石(K2O·AlO3·4SiO2)、斜长石(Na2O·Al2·6SiO2-CaO·Al2O3·2SiO2)、氟云母(KAl3Si3O10F2-K(Fe,Mg)3AlSi3O10F2)等,还有氟硅钾石(K2SiF6)、冰晶石（Na3AlF6）、枪晶石（3Ca0·2SiO2·CaF2）萤石（CaF2）、碳酸钾（K2CO3）硅酸钾K2SiO3)、硅铝酸钾（K2O·Al2O3·SiO2）及氟化钾（KF）、氟化钠（NaF）等。研究认为钾、钠碱金属在炉内的循环富集,是高炉结瘤的根本原因。（2）除钾、钠碱金属在炉内循环富集外,同时还存在着氟的循环富集,研究认为氟对高炉炉瘤的生成起到一定的促进作用。（3）通过对高炉炉瘤以及高炉终渣矿物组成的研究证明,防止高炉结瘤最根本的措施是减少入炉原料中的碱金属含量。在当前入炉原料条件下,采用低碱度酸渣冶炼,以利在高炉终渣中生成碱金属硅酸盐矿物,提高终渣排碱率,减少碱金属在炉内的富集,已为当前生产中防止结瘤的有效措施

通过单矿物浮选试验、光学显微镜分析、E-DLVO理论计算、团聚动力学分析等研究了油酸钠浮选体系下赤铁矿浮选过程中的自载体作用。单矿物浮选试验表明，粗粒赤铁矿（?106 + 45 μm）的可浮性较好，当油酸钠用量超过15 mg·L?1时，回收率可达到90%以上，而细粒赤铁矿（?18 μm）的浮选回收率、浮选速率则较低；当粗?细赤铁矿中粗粒和细粒的质量近似相等时，粗粒的“自载体”效果最强，浮选回收率增加的也最明显，但粗粒过量则会导致粗粒对细粒赤铁矿浮选的强化作用减弱。光学显微镜分析和E-DLVO理论计算表明，粗?细赤铁矿颗粒间的相互作用能高于细粒赤铁矿间的相互作用能，与细粒赤铁矿相比，粗?细赤铁矿间更容易发生团聚，这也是粗粒能够强化细粒赤铁矿浮选（自载体作用）的主要原因。但过量的粗粒赤铁矿会增强其浮选过程中的“磨削、剪切”作用，导致粗粒的“自载体”效果减弱，浮选回收率降低

对纯钛(TA1)和铝锂合金(AL1420)异质单搭自冲铆接头进行静力学实验和疲劳实验研究,通过三参数经验公式采用S-N曲线拟合法绘制接头的S-N曲线,分析接头的疲劳性能;采用扫描电子显微镜对接头疲劳断口进行观测,研究接头的微观疲劳失效机理.结果表明:接头的静力学性能与疲劳性能不具有一致性,TA1-AL1420(TA)接头静力学性能更优,但其疲劳性能比AL1420-TA1(AT)接头差;TA接头疲劳失效形式为下板断裂,疲劳裂纹萌生于靠近铆钉脚处的板材区域,随后沿着板宽方向扩展,最终导致下板完全断裂.AT接头在短寿命区因铆钉断裂失效,铆钉的断口属于脆性疲劳断裂;在中长寿命区出现铆钉断裂和下板断裂的混合失效形式,疲劳裂纹从下板一端萌生,沿着板宽向另一端方向扩展,导致下板断裂失效

3.4运动学的两类基本问题(习题课)(续) 一、已知质点运动方程,求任一时刻的速度、加速度 (微分法);

采用化学分析、X射线衍射（XRD）、光学显微镜、扫描电子显微镜（SEM）和能谱（EDS）等方法，研究了金川镍沉降渣的矿物组成、结构、嵌布特征、主要有价成分Fe、Ni、Cu、Co的分布等工艺矿物学性质.结果表明，金川镍沉降渣主要由铁镁橄榄石和玻璃质组成，并含少量的铜镍铁硫化物、辉铜矿、磁铁矿等；沉降渣的结构单一，微细粒的铜镍铁硫化物呈星散状无规律分散在硅酸盐基质中；铁主要存在于铁镁橄榄石内，镍和铜主要赋存在铜镍铁硫化物中，钴没有独立矿物存在，主要以类质同象形式赋存在其他矿物中.镍渣中有价成分的回收可考虑用深度还原法或湿法冶金工艺

在前面九章学习的基础上,通过本章十个阶段的练习,一定能逐步掌握 Verilog hdl设计的 要点。我们可以先理解样板模块中每一条语句的作用,然后对样板模块进行综合前和综合后 仿真,再独立完成每一阶段规定的练习。当十个阶段的练习做完后,便可以开始设计一些简 单的逻辑电路和系统。很快我们就能过渡到设计相当复杂的数字逻辑系统。当然,复杂的数 字逻辑系统的设计和验证,不但需要系统结构的知识和经验的积累,还需要了解更多的语法 现象和掌握高级的 Verilog hdl系统任务,以及与C语言模块接口的方法(即PLI),这些已 超出的本书的范围。有兴趣的同学可以阅读 Verilog语法参考资料和有关文献,自己学习, 我们将在下一本书中介绍 Verilog较高级的用法

通过本章学习,应达到以下学习目的:了解和熟悉产品生 产流程和生产管理的基本要求;正确理解成本费用的涵义 和成本计算的意义;掌握成本计算的基本方法

为了更加快捷、高效地判定边坡稳定与否，基于机器学习，融合主成分分析法（PCA）、参数调整、影响因素权重分析等，建立了一种边坡安全稳定性评价体系。研究发现，运用PCA可以在保留80%数据原信息的前提下将输入变量维度从六维降至三维，但此时模型效果有所下降；随机森林及梯度提升(XGBoost) 两种学习算法均可搭建有效的边坡安全稳定性评估模型，通过对其预测效果的对比分析，确定XGBoost为最佳评价模型。与此同时，采取卡方检验、F检验以及互信息法3种相关性检验手段，并通过计算评价因子的重要程度且加以可视化展示，明确了容重、坡高、内摩擦角以及内聚力4个内在因素的重要性，最终将评估结果与实际结合提出了边坡安全防护措施

深锥浓密机的面积或占地大小主要由其固体通量决定。通过量筒静态沉降实验，计算得到深锥浓密机固体通量，分析了絮凝剂单耗、料浆浓度对深锥浓密机固体通量的影响，得到了两种因素对深锥浓密机固体通量的影响规律。结果表明，尾矿在5～30 g·t?1的絮凝剂单耗下，基本呈现二次函数关系；料浆的固相质量分数为6%～26%时，固体通量呈现先增大后减小的趋势，与实验所得的规律相契合。通过对絮凝剂单耗和料浆浓度耦合效应下的固体通量方程回归分析，得到三者之间的数学关系，进而确定二者对固体通量的贡献为：料浆浓度>絮凝剂单耗。结合絮凝剂及料浆浓度对固体通量的影响分析，总结了絮凝剂单耗和料浆浓度贡献值不同的原因。最后，结合单因素和耦合条件下的数学方程，对深锥浓密机的设计和运行提出工程建议。在深锥浓密机运行过程中，需要优先保证料浆浓度，其次是絮凝剂单耗

为了深入探讨胶磷矿难选的具体原因，采用化学分析、X射线衍射以及矿物自动分析系统（AMICS）测试手段对云南某胶磷矿浮选给料进行了系统深入的工艺矿物学研究，探索了该矿样难浮选分离的内在机理。结果表明：该样品中磷主要以氟磷灰石形式存在，其脉石矿物以白云石和石英为主。氟磷灰石的嵌布粒度较细，主要分布于10～75 μm的粒度范围，其单体解离度为59.17%。除了以单体的形式存在以外，氟磷灰石主要与白云石、石英连生，连生体的质量分数分别为26.23%和9.92%。而白云石和石英的单体解离度相对较低，分别为46.82%和39.10%。进行了粗选脱镁、一粗两扫脱硅的闭路流程浮选试验，获得了精矿P2O5品位为29.75%、P2O5回收率为81.95%，SiO2品位为12.63%的浮选指标。结合工艺矿物学分析结果，指出该浮选样品中胶磷矿嵌布粒度细、难以获得较好的解离度、泥化严重是浮选难于获得更好指标的主要原因