碳脱氧在钢包顶渣改质中的应用

 为了进一步降低夹杂物缺陷并提高产品质量,基于碳脱氧进行了钢包顶渣改质的研究。冷轧产品的生产工艺为铁水预处理→转炉→RH精炼→连铸,为减少钢中夹杂物质量分数,需要进行钢包顶渣改质,同时降低钢包顶渣TFe质量分数。采用粒碳部分替代铝渣球的方法进行基于碳脱氧工艺的钢包顶渣改质,试验结果表明,顶渣改质效果良好,在顶渣TFe质量分数、中间包钢水游离氧明显降低的同时铸坯中Al₂O₃夹杂物得到优化;“30 kg粒渣+铝渣球”工艺降低生产成本5.16元/t(钢)。     

最新专利

<正>抗菌安全吸湿速干面料及其制备方法(申请号CN201410528076申请日2014.10.09申请人武汉爱帝高级服饰有限公司)该发明公开了一种抗菌安全吸湿速干面料及其制备方法。该面料由第一纱线、第二纱线以及第三纱线编织而成。其中:第一纱线为纯棉纤维纱线或者为棉纤维型混纺纱线,所述棉纤维型混纺纱线为棉纤维与麻纤维、聚酯纤维、聚丙     

全尾砂和废石联合胶结充填体最佳配比及应用

针对红岭铅锌矿分级充填骨料来源不足、地表废石堆积污染环境的情况,提出将该矿选厂产生的全尾砂和地表废石作为充填骨料的联合胶结充填方案。分别测试了全尾砂和地表废石的物理化学性质,验证了碎石和全尾砂作为联合充填骨料的可行性。通过充填配比试验,分析了不同配比全尾砂废石充填体强度特性,得出了最佳充填配比。结果表明,充填试块的强度随灰砂比减小而减小,随养护龄期增加呈增大趋势,随充填料浆质量浓度增大而增大,最佳配比为: 胶结充填灰砂比1∶8、普通充填灰砂比1∶12,全尾砂∶废石配比4∶6,质量浓度78%。根据研究结果,在红岭铅锌矿进行了全尾砂废石充填技术工业应用,证实该技术可行。     

全电动注塑机研究进展及在汽配电子行业中的应用

介绍了全电动注塑机的特色，综述了国内外全电动注塑机在精密注塑、智能注塑、高效注塑和绿色注塑方面的研究进展，并对全电动注塑机在汽配电子行业中的应用作了简单介绍。对双电机同步控制技术的逐渐成熟为全电动注塑机实现大型化提供了助力，全电动注塑机高效、精密、智能、节能、环保的优势在汽配电子行业显示了很好的应用前景。     

公路桥梁施工中的质量控制分析

质量是公路桥梁运行的命脉,也是公路桥梁工程施工效果最基本的考核标准。因为它直接承载着公路交通的安全服务品质。在此重点阐释质量控制的定义内涵,并对施工准备阶段、工程建设过程中及结尾验收过程三个时期的质量把关和监测分析作详细阐述,进而确保公路桥梁建设品质,最大限度地提高工程建设效益。     

基于FCM燃料的商业压水堆中子学分析

全陶瓷微封装(Fully Ceramic Microencapsulated,FCM)燃料是一种将三结构同向性型(Tri-structural isotropic,TRISO)燃料颗粒弥散于SiC基质的先进燃料,具有良好的包容裂变产物的能力,能有效地改善核燃料在严重事故下保持结构完整性的能力,有利于降低核电站发生大量放射性物质泄漏的风险,是耐事故燃料(Accident Tolerant Fuel,ATF)的主要研究方向之一。与传统UO_2陶瓷芯块燃料相比,FCM燃料的U装量较少,且燃料基体采用SiC,慢化能力较好,可能导致FCM燃料应用于商业压水堆时寿期初慢化剂温度系数为正,不能满足堆芯的固有安全性。本文以标准AFA3G 17×17栅格形式的UO_2-Zr合金燃料组件为参照对象,采用中核集团自主研发的NESTOR软件,分析了17×17和13×13两种栅格形式的FCM燃料(UN核芯)组件的中子学特性,评价了由13×13栅格形式的FCM燃料(UN核芯)组成反应堆堆芯的总体物理特性。研究表明:含钆可燃毒物的13×13栅格形式的FCM燃料(UN核芯)组件可满足欠慢化要求,13×13栅格形式的FCM燃料(UN核芯)用于大型商业压水堆堆芯的慢化剂温度系数可以为负,首循环堆芯可达到与参照堆芯接近的燃耗深度与循环长度,能初步满足商业压水堆堆芯的固有安全性和经济性的要求。     

有关当前光纤通信的发展趋势及应用分析

光纤通信因为有着通信容量大、传输距离长以及抗干扰能力等等一系列非常明显的优势,是当前主流的通信传输方式。当前,光纤通信在广播电视、电力通信以及军事等领域之中获得了非常广泛的应用。本文结合光纤通信的应用现状,对其未来的发展趋势进行了展望。     

大柳煤矿6.5m大采高自动化工作面的设备选型配套

针对大柳煤矿现有的采煤工艺和装备效率低、人员劳动强度大等问题,结合国内一次采全高采煤工艺及其装备的应用情况,对现有采煤工艺和装备进行了自动化技术改造。通过论证6.5 m一次采全高采煤方法的可行性,对采煤机、液压支架、刮板输送机等关键技术进行了分析,并对矿井现有的通风、供配电、提升运输等系统进行了校核,提出了一次采全高工作面参数及其设备配套参数,经技术改造后,该套装备能够满足安全生产的要求。     

改进HSR-FCN的服装图像识别分类算法研究

目前网络上的服装图像数量增长迅猛，对于大量服装图像实现智能分类的需求日益增加。将基于区域的全卷积网络（Region-Based Fully Convolutional Networks，R-FCN）引入到服装图像识别中，针对服装图像分类中网络训练时间长、形变服装图像识别率低的问题，提出一种新颖的改进框架HSR-FCN。新框架将R-FCN中的区域建议网络和HyperNet网络相融合，改变图片特征学习方式，使得HSR-FCN可以在更短的训练时间内达到更高的准确率。在模型中引入了空间转换网络，对输入服装图像和特征图进行了空间变换及对齐，加强了对多角度服装和形变服装的特征学习。实验结果表明，改进后的HSR-FCN模型有效地加强了对形变服装图像的学习，且在训练时间更短的情况下，比原来的网络模型R-FCN平均准确率提高了大约3个百分点，达到96.69%。