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利用连续退火试验机研究了连续退火工艺对电镀锡板组织和性能的影响.结果表明,在660 ~ 740℃退火温度范围内,随退火温度升高,晶粒尺寸逐渐增大,硬度降低.以24℃/s加热速率升温时,在达到700℃退火温度前,再结晶过程已基本完成,且退火5s后,继续延长退火时间至45 s过程中晶粒长大速率减缓,硬度变化不明显.过时效处理对电镀锡板力学性能有较大影响.随过时效开始温度的变化,固溶强化和析出强化呈相互竞争关系.过时效开始温度由480℃降低到350℃过程中,钢板的硬度和强度呈现先减小后增大的趋势,伸长率在过时效开始温度为400℃时开始降低.纳米级的Fe3C伴随过时效开始温度的降低而大量析出,且弥散分布在铁素体基体内,对钢板的强度有较大影响. 相似文献
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分析了自耦调压移相变压器的电压、电流、磁势相量的关系,得到了各参数间的代数关系及各绕组的磁势平衡关系. 相似文献
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局域网ARP网络欺骗型病毒的分析与防治 总被引:2,自引:0,他引:2
针对目前局域网络频繁受到ARP网络欺骗型病毒侵袭,网络应用受到极大影响的现状,详细分析ARP型病毒工作机制,提出解决方法,为大家在实际工作中提供参考。 相似文献
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为了减少电潜泵井电流卡片工况识别分析时的人为误差,建立了使用实时电流数据的基于机器学习的工况诊断模型。首先使用特征工程的方法,对电潜泵运行过程中的电流数据提取特征值;其次使用主成分分析法对特征值进行无监督降维聚类,并将聚类后的结果与实际工况进行对比证明聚类的有效性;然后使用降维后的带标签数据,建立逻辑回归模型;最后将未经训练的数据代入模型并进行误差分析。对A油田56口电潜泵井高密度实时电流数据进行了基于机器学习完整流程的工况诊断,结果表明,该模型在降低计算复杂度的同时,成功实现了正常工况、泵抽空、过载停泵、频繁短周期运行等4种常见工况的分类识别,诊断准确度、精确度、召回率均在80%以上,F1分数85%,达到了期望的分类效果,证明了应用机器学习方法,使用实时电流数据对电潜泵工况诊断的可行性和可靠性。 相似文献