超低碳钢常用于生产汽车面板等表面质量要求较高的产品.连铸坯皮下的钩状坯壳很容易捕集夹杂物导致冷轧钢板表面出现翘皮、亮/暗线等缺陷,对产品质量具有严重危害.采用数值模拟分析了钩状坯壳的形成和演变过程.将计算的初生坯壳形状制作成物理模型,模拟了夹杂物在凝固前沿被捕集的过程,并对凝固钩区域不同位置的夹杂物的受力特征进行了分析.结果表明,凝固钩在弯月面中形成以后,不会直接湮没进坯壳内,而是要经历熔化、变粗、生长、湮没等逐步演变的过程.数值模型预测拉速1.3 m·min-1条件下最终存留在坯壳中的凝固钩深度约为2.5 mm,这与实际观察到的钩状坯壳的尺寸基本一致.模拟得到的钩状坯壳形貌与铸坯表层和漏钢坯壳的金相特征较为接近.夹杂物最容易在凝固钩下表面被捕集,不容易在凝固钩上表面被捕集,特别是对尺寸相对较大的夹杂物.但是溢流发生时,靠近弯月面处的夹杂物可能随着钢流进入到初生凝固钩上部而被快速冷却的钢液包裹.两道凝固钩之间的坯壳由于其凝固前沿处于垂直分布,小于100 μm夹杂物可能被捕集而大尺寸夹杂物不易被捕集

自从拉瓦锡1789年列出世界上第一张正确的元素表格以来,整整200年间,人类在 寻找物质基元一一元素的过程中,尽管有过很多激动人心的时刻,但对元素家族来说, 每增加一个新的成员,都让人类经历一番漫长的等待,而且越是往后,新元素出现的机 会就越少。这实际上是在暗示人们,元素并不是可以无休止地“发现”下去的。就像是 一个金矿,你今天可能会挖出一块很大的金子来,而后天,再后天,你就可能一点金子 都挖不出来,因为它压根儿就没有金子了认识到这一点,并不容易,因为在我们的脑 子里,存在着某种强磁般的力量,凡是遇到这类问题,它时刻把你引到认识论的“怪 圈”上去

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%

第三节语用行为 一、语用行为的含义 在交际过程中,人们使用语言传递信息,为此必须开口说话或拿笔写字 ,总是为了达到各种不同的目的,并希望自己的话对听话人产生某种影响, 这一切都表明使用语言是一个涉及到行为活动的过程,对这些过程中的有关 行为概而称之,就是语用行为,也叫言语行为

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

传统湿法炼锌工艺采用纯铝板作为阴极,但随着锌精矿品位的降低,电解液中杂质离子含量增大,造成阴极腐蚀消耗增加.本文以铝锰合金为研究对象,研究锰作为添加元素,与铝形成良好铝锰合金阴极材料的电化学行为,进一步提高铝阴极的耐蚀性和电催化活性.采用交流阻抗、阴极极化曲线、恒电流极化曲线、塔菲尔曲线等分析方法,探讨不同Mn元素含量对铝锰合金在40℃恒温条件,Zn2+ 65 g·L-1和H2SO4 150 g·L-1溶液中电化学行为的影响.研究结果表明:相比纯铝电极,添加Mn元素的铝锰合金电极的耐蚀性普遍提高,腐蚀电流均减小;随着Mn含量的增加,腐蚀电流逐步降低,腐蚀电位与Mn含量增加无明显变化规律;当Mn质量分数为1.5%时腐蚀电流达最低(1.11 mA·cm-2),腐蚀电位最小(-1.0954 V);零电势下,表观电流密度i0受Mn元素的添加影响显著,i0随Mn含量增加呈现出先增大后减小的趋势,在Mn质量分数1.5%时达到最大值3.7462×10-16 mA·cm-2,远大于纯铝电极4.8027×10-33 mA·cm-2,整体变化幅度明显,电极的电催化活性得到提高;不同电流密度下的析氢过电位和纯铝电极的整体接近,电化学过程均为电化学传质步骤控制.综合考虑电极材料的耐蚀性和电催化活性,含Mn质量分数1.5%的铝锰合金可作为理想的电积锌阴极使用

pH是微生物代谢的综合反映,又影响代谢的进 行,所以是十分重要的参数。 发酵过程中pH是不断变化的,通过观察pH变 化规律可以了解发酵的正常与否

教学目标:通过本章的学习,理解和掌握教学的概念、教学过程的本质和规律、教学原 则、教学方法、教学工作的基本环节、教学模式等内容,能运用教学过程的规律解释说明 有关教学实践的具体问题

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