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31.
温度控制Fe基合金带纳米微晶生长技术的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
研究了Fe73.0CuNb1.5V2Si13.5B9非晶带经不同温度(480℃、510℃、540℃、570℃)退火而长成的纳米微晶薄带的软磁特性,发现540℃是其最佳退火温度,经该温度退火可获得最高的巨磁阻抗效应。 相似文献
32.
邱黎樟 《西南石油学院学报》1991,(1)
西南石油学院完成的“XSY型地层流体分析仪和流体高压物性装置ZL—W型传压工作介质”成果,于10月25日至27日在四川南充西南石油学院通过了由中国石油天然气总公司新技术公司组织的鉴定。 与会期间,来自总公司新技术公司,海洋石油研究中心,北京勘探院、华北油田、 相似文献
33.
以包头第二热电厂三期扩建工程2×300MW直接空冷机组1号机组空冷岛施工安装为例,总结了空冷岛施工过程中的质量控制要点。 相似文献
34.
35.
全面分析了电力市场交易的典型模式,即联营交易模式,总结了联营交易模式下输电阻塞管理原则。提出了一种新的阻塞管理模型,即通过序内少出力补偿、序外多出力补偿、安全裕度利用率的设置,得到以阻塞费用最小和线路安全运行为双目标的阻塞管理模型。考虑电力市场中的主要约束条件,得到既保证电力系统经济性又满足电力系统安全性的较优的阻塞管理方案。这种模型的显著优点是能够较为精确地确定发电计划,同时提供节点电价等经济信息,并且在双目标模型转化为单目标约束规划模型时操作简便。最后在求解模型时采用了SFEC算法,该算法针对电力市场实行实时结算的特点,达到了计算效率和效果的平衡。通过实例计算,表明模型的正确性及算法的合理性。 相似文献
36.
目的研究蠕变对层板胶合木拱的稳定承载力的影响规律.方法通过建立层板胶合木的蠕变本构模型,推导应力-应变的迭代计算公式,结合ABAQUS有限元软件,编制描述胶合本蠕变行为的用户材料子程序UMAT,提出判断拱发生蠕变屈曲的双重条件,用有限元法分析不同跨度、矢跨比和截面规格的层板胶合木拱的蠕变屈曲特性.结果得到了层板胶合木拱的荷载水平与蠕变屈曲临界时间呈指数衰减的关系.当荷载水平为40%时,蠕变屈曲临界时间接近15N;当荷载水平为35%时,蠕变屈曲临界时间增大到接近60N;蠕变屈曲承载力-临界时间曲线在35%的荷载水平处出现一条水平渐进线,荷载水平在35%以下,木拱不会发生蠕变屈曲.结论层板胶合木拱蠕变屈曲临界时间只与荷载水平相关,不受跨度、矢跨比和截面规格的影响.胶合木拱的长期稳定荷载为瞬时稳定荷载的35%. 相似文献
37.
对同济大学强震监测台在汶川地震中测得的地震记录进行频谱特性分析,以同济大学教学科研综合楼为研究对象,应用通用有限元软件建立计算模型,分析了该结构在这一实测地震记录作用下的响应特点,并将其与调幅后的El Centro波、Taft波和上海人工波作用下的计算结果进行了对比分析,同时探讨了远震对深覆盖场地上高层建筑的影响。结果表明:尽管汶川地震同济波的峰值加速度很小,但是2~3.5s的长周期分量卓越性却十分突出,共振效应造成长周期的高层建筑地震反应明显。 相似文献
38.
邱黎樟 《西南石油学院学报》1999,(3)
四川省科委于1999年7月6日在成都主持召开了《四川科技年鉴》工作会议,参加会议的有省内各地洲科委、高校、科研院所等单位70多名代表。会上,《四川科技年鉴》编辑部主任向心意总结了98年科技年鉴汇编工作情况;省科技促进发展中心副主任张勇布置了1999年科技年鉴的编写工作及要求。四川省科委副主任谭开林对编写科技年鉴的重要性发表了讲话。在会上,省科委领导对我院科研处提供的1998年科技年鉴给予了表扬,并将我院提供的1998年科技年鉴作为省高校编写1999年科技年鉴的范本发给代表。科研处高工邱黎樟同志根… 相似文献
39.
By combining the AdaBoost modular locality preserving projection(AMLPP) algorithm and the locally linear regression(LLR) algorithm,a novel pose-invariant algorithm is proposed to realize high-accuracy face recognition under different poses.In the training stage of this algorithm,the AMLPP is employed to select the crucial frontal blocks and construct effective strong classifier.According to the selected frontal blocks and the corresponding non-frontal blocks,LLR is then applied to learn the linear mappings which will be used to convert the non-frontal blocks to visual frontal blocks.During the testing of the learned linear mappings,when a non-frontal face image is inputted,the non-frontal blocks corresponding to the selected frontal blocks are extracted and converted to the visual frontal blocks.The generated virtual frontal blocks are finally fed into the strong classifier constructed by AMLPP to realize accurate and efficient face recognition.Our algorithm is experimentally compared with other pose-invariant face recognition algorithms based on the Bosphorus database.The results show a significant improvement with our proposed algorithm. 相似文献
40.