高炉煤气净化技术在锰铁高炉上的应用

武进铁合金厂是冶金部45家地方骨干铁合金企业之一,目前工厂已拥有一台60m~3高炉,具有年产锰铁1.7万t,利用矿渣生产水泥18万t,余热发电1300万kwh的生产能力。该厂在锰铁高炉上应用煤气干法除尘技术比较早,是取得效果较好的单位之一。1981年7月在28m~3的小高炉上试运行,1991年2月又在60m~3高炉上获得成功,各项经济技术指示考核中,居全国高炉锰铁同行前列。     

新型CO_2－树脂粘结剂的研究

介绍了制芯用新型ＣＯ２－树脂粘结剂，该粘结剂以聚丙烯酸钠为基，吹ＣＯ２气直接硬化，不需使用粉状固化剂。研究了各种原料配比和合成工艺对树脂粘度和树脂砂抗压强度的影响。     

2－重自补图论（Ⅲ）──计数理论

文中解决了２－重自补图的计数问题，获得了具有ｐ个顶点的２－重自补图的数目是其中Ｚ（Ａ）表示置换群Ａ的圈指标，Ｓ￣（２）＿ｐ表示ｐ次对称群的对群．     

拦焦车脱轨原因分析与防范

介绍了安钢焦化厂拦焦车因设计、操作等原因造成的脱轨事故及处理方法 ,提出了防范措施 ,为其它焦化厂提供了事故处理与防范的经验     

呋喃树脂-磺酸自硬砂导致球铁件表层组织异常的原因

本实验研究查明,当用甲苯磺酸作催化剂的呋喃树脂自硬砂生产稀土镁球铁件时,通常在其铸件表层出现异常组织.提出导致异常组织产生的原因,是由于甲苯磺酸在铁水浇注和凝固过程中,受热作用分解出SO2气体,并吸附在铸件的表面离解成硫原子后扩散进入铸件表层一定深度,同时同其中的Mg、RE和Mn反应形成硫化物,从而使石墨球化和稳定珠光体的有效元素含量不足,导致铸件表层出现异常组织,并显著降低试件的冲击值(低约44%).     

Pollard p-1因子分解的DNA计算机算法

如何有效地对大整数进行因子分解是数学上的一个难题.给出了基于分子生物技术的因子分解问题的DNA计算机算法.算法以Pollard p-1算法为基础,利用DNA分子生物操作完成加、减、乘、除运算,实现平方-乘以及欧几里德算法,产生并得到最终解.基于分子生物学的实验表明,该算法是可行和有效的.     

自然图像中混叠的概率模型

我们为建立自然图像中混叠的概率模型提供了一个数学框架。假设：(1)图像是由三维物体的二维投影轮廓组成．(2)在简化条件下．我们推导出自然图像的一种解析概率密度函数。已经证明．这种解析表达式可以很好地比配观测到的密度函数(直方图)。我们首先推导图像像素的边缘概率密度函数，然后推广到多维边缘概率密度函数，最后提出了几种改进措施。     

离散时间反馈神经网络的渐近行为研究

Hopfield神经网络是一类应用非常成功的人工神经网络模型，它是研究这个反馈神经网络的基础．该文主要研究离散时间、连续状态的反馈神经网络，它是Hopfield神经网络的推广．众所周知，研究反馈神经网络的稳定性不仅被认为是神经网络最基本、最主要的问题之一，同时也是神经网络各种应用的基础．文中主要研究离散时间反馈神经网络的稳定性，给出了连接权矩阵非对称的并且输入-输出函数是一般的S-函数的新的渐近收敛性条件及相应的收敛性结论．所获结果不仅推广了一些已有的结论，而且为反馈神经网络的应用提供了一定的理论基础．     

Kernel-kNN: 基于信息能度量的核k-最近邻算法

提出一种核k最近邻算法. 首先给出用于最近邻学习的信息能度量方法, 该方法克服了高维数据不便于用传统距离度量表示的困难, 提高了数据间类别相似性和距离的一致性. 在此基础上, 将传统的kNN扩展为非线性形式, 并采用半正定规划学习全局最优的度量矩阵. 算法主要特点是: 能较好地适用于高维数据, 并有效提升kNN 的分类性能. 多个数据集的实验和分析表明, 本文的Kernel-kNN算法与传统的kNN算法比较, 在低维数据上, 分类准确率相当; 在高维数据上, 分类性能有明显提高.     

轴向应变作用下含腐蚀缺陷X80管道氢渗透的有限元分析

目的 研究在役天然气管道掺氢输送条件下氢原子在管道腐蚀缺陷处的扩散和分布情况及应变对腐蚀缺陷处氢扩散行为的影响。方法 利用COMSOL软件,将固体力学模型和扩散模型相结合,建立了基于有限元的氢原子扩散渗透模型,研究了在纵向拉伸应变作用下X80钢制管道不同尺寸腐蚀缺陷处氢原子的分布情况。结果 在没有拉伸应变的情况下,氢原子一旦进入管道内,在浓度梯度的驱动下,沿径向梯度扩散到管道内。当在管道上施加应变时,氢原子的扩散受到静水应力的驱动。氢原子在腐蚀缺陷处的最大浓度超过了进入管道的氢原子初始浓度。结论 氢原子在腐蚀缺陷处聚集。此外,施加的拉伸应变也影响氢原子聚集的位置,随着缺陷长度的减小和深度的增大,在内壁腐蚀缺陷处,更多的氢原子会集中在缺陷中心和尖端。