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本方法确定了用NaF-K2TiF6熔体中的TiO2通过熔盐电解法探究直接电解TiO2制备金属钛的可行性。首先通过比较不同摩尔比NaF-K2TiF6体系中的初晶温度,并采用Leco氧分析法测定了TiO2在NaF-K2TiF6体系中的溶解度(饱和浓度),选择较为合适的熔盐体系,并通过恒流电解法研究了四价钛的电还原行为。结果表明在830℃时摩尔比为1.5∶1时TiO2在熔盐体系中的饱和浓度为10.2%,并对该熔盐体系进行热力学计算,发现当以活性炭作为阳极时钛的氧化物相较于氟化物的理论分解电压低,即氧化物会优先反应,通过恒流电解实验发现在电解温度为830℃,阴极电流密度为1 A/cm2时可以得到金属钛,其中TiO2的还原机理可能是通过TiO2→TiO→Ti2O→Ti三步还原反应还原为金属钛。 相似文献
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针对传统钢板表面缺陷检测方法效果差、缺陷定位不准确等问题,提出一种基于改进RetinaNet-GHM的深度学习检测算法。首先,引入路径聚合特征金字塔网络融合浅层和深层语义信息,提升网络对小目标的检测效果;然后,使用GHMC和GHMR损失函数对缺陷进行分类和定位;最后,引入高斯形式的软化非极大值抑制算法,提高检测精度。实验结果表明,改进的RetinaNet-GHM算法的平均精度均值为76.7%,裂纹、夹杂、斑块、麻点、压入氧化铁皮以及划痕六类缺陷的平均精度分别为45.2%、88.2%、94.2%、86.1%、65.1%和87.4%。通过与其他经典算法相比,改进的RetinaNet-GHM算法具有较好的检测效果 相似文献
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