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1.
采用半定量等级评定方法,研究了炉膛温度变化对定向凝固Al-0.6%Cu和Al-2.0%Cu两种合金热裂倾向的影响。定向凝固冷却曲线的测量和热裂形式的凝固分析表明:定向凝固过程中合金的不可补缩长度对热裂纹的形成有重要影响。 相似文献
2.
研究表明.在FL108作捕收剂条件下,硫酸铝强烈抑制金红石而使磷灰石上浮,采用“FL108+Al2(SO4)3”的浮选药剂制度,可实现两矿物的分离。通过分析Al3+和金红石表面Ti4+、磷灰石表面Ca2+的水解特性,还阐述了Al2(SO4)3的选择抑制机理。 相似文献
3.
Calcined kaolin/TiO2 composite particle material (CK/TCPM) was prepared with TiO2 coating on the surfaces of calcined kaolin particles by the mechano-chemical method. X-ray diffraction (XRD) and scanning
electron microscope (SEM) were used to investigate the microstructures and morphologies, respectively. The mechanism of the
mechano-chemical reaction between calcined kaolin and TiO2 was studied by infrared spectra (IR). The results show that TiO2 coats evenly on the surfaces of calcined kaolin particles by Si-O-Ti and Al-O-Ti bonds on their interfaces. The hiding power
and whiteness of CK/TCPM are 17.12 g/m2 and 95.7%, respectively, presenting its similarity to TiO2 in pigment properties. 相似文献
4.
化学成分对定向凝固Al—Cu合金热裂倾向的影响 总被引:2,自引:0,他引:2
本文提出了热裂倾向评定的半定量等级标准,并进行了不同成分Al-Cu合金定向凝固热裂试验。理论计算与试验结果比较,证实了化学成分对定向凝固合金热裂倾向的影响符合凝固过程的收缩补偿理论,以及柱晶组织对形成晶间搭桥的影响。 相似文献
5.
6.
丁浩 《数字社区&智能家居》2013,(7):1527-1528
ASP作为一种服务器端脚本的编写环境,可以用来创建和运行动态网页或Web应用程序,它所提供的一些内置对象使得服务器端脚本功能更强。session是ASP的一个重要对象,可以用来在页面间传递参数。然而,session失效导致参数传递失败这一问题,在Web应用程序开发中普遍存在,使万千开发者头痛。该文介绍了如何将session对象与cookie对象联合使用以解决session失效的方法。 相似文献
7.
Internet上的个性化信息服务 总被引:28,自引:0,他引:28
在浩如烟海的混乱的信息世界中,人们逐渐迷失了方向。于是开始寻找一种有效的方式,以带领人们在信息海洋中确认正确的方向,充分利用这些宝贵的资源。个性化信息服务是一个非常好的出路。在张扬个性,倡导创造性的现代信息社会,个性化服务更是倍受人们的关注和青睐。那么究竟什么是个性化信息服务呢?对于这个概念,我们通过逐层的分析,对其进行揭示。一、个性化信息服务的概念 “某某化”是指使事物具有某种属性或某种趋势。因此,个性化的含义是使事物具有个性,或使其个性凸显。这里包含了两层含义,其一,个性是需要经过培养而逐步… 相似文献
8.
步态识别在身份识别领域具有重要的研究意义。随着技术的发展,步态识别的研究热点正从二维(2D)转向三维(3D)。与图像固有的2D信息相比,用视觉技术还原的3D信息能更有效地预测人员的身份。在2D视觉领域中,由于受到物体遮挡、视角变化等因素的影响,传统的步态识别方法在实际应用中难以取得理想的识别性能。基于人体3D重建和人体3D姿态估计等3D人体技术,近年来的研究在3D步态识别领域取得了一系列进展。本文介绍了3D步态识别方法,探讨了基于3D步态的身份识别领域的研究现状、优势与不足;总结了主要的3D步态数据集;讨论了3D识别方法与2D识别方法的对比;提出了3D身份识别领域未来潜在的研究方向,包括3D数据集的采集和整理、2D 和 3D 数据的多模态融合等。 相似文献
9.
准确预测风电机组各项指标对准确管控机组和调控电网的供需有着重要意义. 预测指标任务可抽象为风电时间序列预测任务. 目前时间序列预测模型主要采用深度学习模型, 但是风电时间序列具有较强的波动性和随机性, 导致绝大部分模型不能较好挖掘风电时间序列的复杂演化特性. 为解决上述问题, 提出了一种基于渐进式分解架构的风电时间序列预测方法, 该方法首先应用神经网络池化分解方法将复杂的依赖关系简化并应用注意力机制学习长期趋势, 然后运用多变量融合捕捉模块增强了网络整体的多变量关联挖掘能力, 最后, 融合趋势项和周期项对风电时间序列做出准确的预测. 实验结果表明, 该方法在风电时间序列的多步预测中均方误差相比基线模型至高可提升24%, 在多尺度预测长度下表现出预测性能稳定提升的同时, 计算效率显著优于同类模型. 相似文献
10.