钢帘线和切割丝用钢夹杂物控制技术的进展

综述了钢帘线和切割丝用钢"BOF-LF精炼-连续浇铸"工艺过程中夹杂物的控制技术。冶炼过程中通常采用Si—Mn脱氧,严格控制钢液中的Als及低碱度（CaO/SiO₂≤1.0）渣系精炼等措施实现钢中夹杂物塑性化。生产实践表明,夹杂物塑性化并不完全等于低熔点化,一些厂家切割丝用盘条中MnO—SiO₂-Al₂O₃系夹杂并未控制在低熔点区域,但轧制过程变形良好;生产过程中应避免由耐火材料引起的硬质外来夹杂;浇铸所涉及的Al₂O₃质耐火材料改用非Al₂O₃质材料可有效降低盘条拉拔过程中的断丝率。     

加强高职学生生命意识教育的必要性与有效途径

随着经济的快速发展和转型升级,高等职业教育已成为高等教育的重要组成部分。分析了高职学生的生理和心理规律,探讨加强高职学生生命意识教育的重要意义和必要性。在理论研究的基础上,对高职学生生命意识教育的有效途径进行了探索。     

钙处理对高碳铝镇静钢中夹杂物的影响

 为了研究高碳含硫铝镇静钢中夹杂物的控制策略,利用ASPEX自动扫描电镜研究了钙处理对高碳铝镇静钢中夹杂物形貌、成分等特征的影响。结果表明,钙处理后夹杂物并未由LF精炼结束时的MgO·Al2O3转变为低熔点钙铝酸盐,而是转变为[x(MgO·Al2O3)·(1－x)CaS]复杂成分体系,夹杂物中MgO/Al2O3的质量比维持在1[∶]3不变。原因在于,钢液中[w([S])/w(T[O])]比较高,导致钙主要与硫结合生成CaS,而较少参与MgO·Al2O3的改性;精炼渣碱度低使得钙无法还原MgO。在此基础上对钙处理时夹杂物的生成与转变机理进行了讨论。     

微水电项目可行性评价指标体系研究

微水电作为小型可再生能源项目逐渐被关注,但其定量可行性评价研究甚少.本文基于层次分析法,建立了由目标层、子目标层、准则层、指标层和指标因子层构成的微水电项目可行性评价递阶层次结构.提出了资源技术可开发性、工程技术可行性、动能指标、被替代能源节约、温室气体减少等17个量化指标,既反映了微水电开发利用的特点,又体现了微水电对社会发展和生态环境的作用.以29个易于获取和量化的指标因子对指标赋值,解决了定性指标的量化问题.通过工程实例和敏感性分析验证了所建指标体系的合理性,为微水电开发利用决策提供参考.     

智能变电站网络安全防护应用研究

近年来,随着乌克兰电网遭受网络攻击等一系列事件的发生,变电站网络安全面临着一系列新挑战。目前变电站智能设备种类繁多,面临越趋严峻的非法访问、操作越权及数据篡改等内部网络威胁。因此,提出变电站智能设备的多维度网络安全防护机制,引入多级身份认证、分布式权限验、逆向矩阵等网络加固机制,解决常见的网络攻击问题。在不影响传输效率及性能的基础上确保智能设备网络访问与控制的安全性、可靠性及健壮性。     

宝珠寺水电站大坝变形观测3~#倒垂孔事故处理方案优选

文章就宝珠寺水电站大坝变形观测 3#倒垂孔事故处理方案进行对比分析 ,并最终确定最优方案进行处理 ,取得了良好的效果。     

软交换技术在铁通公司的应用实践

一、引言 铁通公司作为新进入电信市场的运营商,在电信市场中求生存、求发展是我们的基本目标,分析当前电信市场,尽管话音收入是电信收入的主要成分,但也看到,ARPU值的下降,使得话音收入遭遇了极大的挑战。铁通公司的业务种类与其他电信运营商相比,类型单一,市场空间狭小,没有竞争优势。在这样的情况下,铁通公司对新技术和新业务的实践是非常的重视和渴望。而软交换技术提供的差异化、多业务的能力,吸引铁通公司希望利用新技术的优势,在窄小的市场空间中找到扩大市场份额的突破口,吸引新的用户,创造新的价值,找到新的利润增长点。     

基于UG的注塑模抽芯机构智能化设计

基于人机交互设计抽芯机构头部的过程,利用UG三维造型软件提供的相关功能,通过获取倒扣区域面、确定脱模方向、得到定位点和定位矩阵、判断头部类型、调入头部以及修剪头部等一系列算法流程,开发注塑模抽芯机构。该模块能快速布局斜顶与滑块头部位置、自动计算头部尺寸、支持通用斜顶与企业专用斜顶以及为后续抽芯机构体的设计提供支持,极大提高了注塑模设计效率。     

在噪声情况下远程制备四比特团簇态

本文采用团簇态作为量子信道,讨论了4种噪声对远程制备四比特团簇态的影响.首先分析在理想情况下,制备者Alice利用团簇态作为量子信道,通过构造巧妙的测量基,帮助接收者Bob获取所需制备的目标四比特团簇态;然后讨论在4种噪声影响下远程制备四比特团簇态,且利用保真度来描述输出态与输入态之间的接近程度.发现不同类型的噪声对远程量子态制备的影响程度不同.尤其相位噪声,在远程量子制备四比特团簇态的过程中,系统的保真度不受待制备量子态的相位因素的影响,然而其他3种噪声都受待制备量子态的相位因素的影响.     

基于局部均值的广义散度差无监督鉴别分析

为了将局部信息有效地运用到特征抽取并提高算法的鲁棒性,同时考虑到在人脸识别应用中出现的高维小样本问题,提出了一种基于局部均值的广义散度差无监督鉴别分析。该方法利用样本的非局部均值散度与倍的局部均值散度之差作为鉴别函数,不仅保留了样本分布的局部信息,而且避免了局部均值散度可能奇异的问题,并给出了算法的识别率随模型参数变化的曲线。YALE和FERET人脸数据库上的实验结果表明了该方法的有效性。