排序方式: 共有56条查询结果,搜索用时 0 毫秒
1.
2.
3.
4.
LF炉精炼渣的成分是影响LF精炼是否达到目标的重要因素,而转炉渣成分获得是确定LF精炼渣成分的关键因素。基于神经网络有利于解决非线性问题的特点,构建了适合解决上述问题的联级预报模型。采用VB 6. 0进行编程,应用克服BP神经网络缺陷的小波神经网络,建立了联级小波神经网络。经研究分析确定,第1级网络结构为8×10×5,第2级网络结构为13×12×6,其中联级中的隐含层传递函数都为Morlet型函数,输出层传递函数都为S型函数。采用800炉数据进行模型训练,30炉数据现场验证表明,预报结果中32. 2%炉次的绝对值相对误差在5%以内,86. 1%炉次的绝对值相对误差在20%以内,最小绝对值相对误差为0,最大绝对值相对误差为33. 5%。该模型预测精度较高,可以满足实际生产中对精炼渣成分预报精度的要求。 相似文献
5.
将低合金耐磨钢淬火样品在200~600℃进行不同温度回火,采用透射电镜(TEM)和电子探针分析仪(EPMA)研究淬火与回火样品中碳的偏聚与碳化物析出特征。结果表明:碳的偏聚位置和碳化物形态、大小、类型及分布情况在不同样品中存在差异;淬火马氏体板条间存在宽为20~60 nm的残留奥氏体薄膜,250℃回火时开始在原位置分解成连续分布的碳化物;淬火样品中碳在非晶界位置发生轻微偏聚,回火温度升高后易向晶界及其它界面附近偏聚;200℃回火样品中发现细片状或条状ε碳化物,宽10~20 nm,长80~150 nm,在300℃回火后被θ渗碳体代替;350℃以上,碳化物逐渐粗化成为棒状或球状,500~600℃回火后球状碳化物逐步占主导地位。此外,马氏体板条局部存在少量相变孪晶。 相似文献
6.
7.
8.
试谈古建筑火灾特点及灭火对策 总被引:3,自引:0,他引:3
我省各地都有一些寺院、庵堂、藏书阁、名人故居之类的古建筑和古村落,它们都是前人留下的珍贵历史文化遗产,成为我们受益无穷的宝贵财富。保护好这些古建筑,利在今世,功在千秋。由于古建筑的结构特殊,极易发生火灾;而一旦发生火灾,又很难施救。针对这一情况,本刊特向读者推荐《试谈古建筑火灾特点及灭火对策》一文,并希望各级消防部门把古建筑的保护作为消防工作的重中之重,制定种种预案加以演练,以期万一发生火灾能做到临危不乱,最大限度地减少火灾损失,使本地的古建筑至少在我们这一代人手里不要毁于火灾。 相似文献
9.
10.