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基于C4AF可以提高水泥基材料的抗蚀性,以高铁低钙水泥熟料为研究对象,掺入不同含量的CuO,通过对熟料及其水化产物进行X射线衍射(XRD)、水化热、抗压强度、非蒸发水含量和固化氯离子能力等测试,探究Cu2+对高铁低钙水泥熟料水化性能与氯离子吸附固化能力的影响.结果发现,适量CuO的掺入促进了高铁低钙水泥熟料中C4AF的生成,降低了熟料液相的粘度,有利于C3S的晶粒生长,有利于提高高铁低钙水泥熟料的水化活性和固化氯离子能力,最佳掺量为0.2 wt%. 相似文献
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本文研究了不同的热焖压力和时间对钢渣活性的影响和钢渣的不同掺量对水泥性能的影响.热焖工艺主要改善的是钢渣的膨胀性,熟料的7 d膨胀率为0.034%,未热焖的钢渣掺入15%和35%时膨胀率分别增加155.9%和311.8%,而1 MPa 1 h热焖后,相比于未热焖的情况,钢渣掺入15%和35%时分别降低77.0%、89.3%,钢渣掺量25%时,其3 d、7 d、28 d 抗压强度分别增加8. 0 MPa、3.6 MPa、2.7 Mpa,分别提高21.1% 、11. 3% 、6. 1%. 相似文献
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随着网络建设以及信息化教学方法在高校教学过程中的应用普及,越来越多的高校使用在线巡课系统对教师的教学过程进行跟踪和管理,以便发现课堂教学中的亮点、问题和不足。文章提出的在线巡课系统,基于声源定位的技术,对传统的在线巡课系统做出了改进,解决了已有巡课系统中“只闻其声,不见其人”的问题,能够更直观地跟踪到教师的教学过程,包括教学行为以及师生互动过程,有效提升教务人员巡课效果和体验感受。 相似文献
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针对软件缺陷预测时缺陷数据集中存在的类别分布不平衡问题,结合上采样算法SMOTE与Edited Nearest Neighbor (ENN) 数据清洗策略,提出了一种基于启发式BP神经网络算法的软件缺陷预测模型。模型中采用上采样算法SMOTE增加少数类样本以改善项目中的数据不平衡状况,并针对采样后数据噪声问题进行ENN数据清洗,结合基于启发式学习的模拟退火算法改进四层BP神经网络后建立分类预测模型,在AEEEM数据库上使用交叉验证对提出的方案进行性能评估,结果表明所提出的算法能够有效提高模型在预测类不平衡数据时的分类准确度。 相似文献
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《电子技术与软件工程》2015,(1)
通过分析DS18B20的感温原理及一线总线的驱动原理,设计出了一个具有适当下拉及上拉速率的驱动电路,延长了一线总线测温传输距离,消除了终端反射影响,实现了利用DS18B20进行温度自动监测,为冻结施工中的温度监测提供了一种有效的在线测量方法。 相似文献