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在以高纯红柱石和活性Al2O3细粉为主要原料的试样中,分别加入0、3%、6%、9%和12%的SiC细粉(粒度<0.088mm),试样经1600℃3h烧成后,用XRD、SEM等方法分析试样的相组成和显微结构,并检测试样的体积密度、显气孔率、抗折强度、烧成线膨胀率、抗热震性及蠕变率等,研究了添加SiC细粉对高纯度红柱石基材料的矿物组成、显微结构、烧结状况以及抗热震性与抗蠕变性的影响。结果表明:适量SiC细粉的加入能提高材料中的莫来石含量,促进基质中莫来石晶体的生长,改善材料的组织结构并促进材料的烧结,改善其抗热震性和抗蠕变性;SiC细粉在高纯红柱石基材料中的加入量以6%~9%为宜。 相似文献
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近些年粮食供应链安全问题频发,为减少食源性风险威胁,风险预警正逐渐成为强化粮食食品安全体系的有力保障。但现有风险预警方法在面对多源异构非结构化食品数据时,存在预警准确率低、人工成本高等局限问题。本文在分析全国26个省份的大量抽检数据及关联信息基础上,建立了基于深度置信网络(deep belief network,DBN)-多类模糊支持向量机(multiclass fuzzy support vector machine,MFSVM)的风险分级预警模型,先对海量粮食供应链抽检数据进行嵌入编码和归一化处理,获得结构化食品数据;将其输入到DBN模型进行高维度特征提取,自适应地挖掘供应链中各危害因素间风险变化及内在关联概率,最后将高维特征输入到优化的MFSVM进行训练,实现供应链中各主要危害物风险分级预警。对比实验结果表明,DBN-MFSVM模型在粮食抽检数据上具有更好鲁棒性和泛化性,其准确率达到98.44%,运行时间85 s,可快速识别出粮食供应链中危害物风险程度和优先次序,为监管部门制定有针对性的抽检策略、确立优先监管领域和分配风险监管资源提供科学依据。 相似文献
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研究了二步气压烧结氮化硅材料的显微结构。观察到其存在着区域性差异。试样边部的βSi3N4晶体粒径大于试样中部。慢速升温使区域性差异更为严重。这种差异可能与Si3N4的“主动”氧化行为有关 相似文献
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