顶底复吹转炉内锰矿直接合金化的动力学模型

考虑转炉内锰的还原反应速率,建立了项底复吹转炉吹炼过程中锰矿还原的动力学模型.该模型不仅可以预测终点锰含量,还可以计算[Mn]含量随吹炼时间的变化情况,模型计算值和实测值吻合良好.结果表明,在冶炼单脱硫铁水的操作条件下如果要使锰的收得率达到50%,终点[C]含量应在0.12%以上或渣量小于40 kg/t.降低供氧强度、提高复吹转炉底部供气强度能提高锰的收得率.高品位锰矿有利于提高锰矿合金化的效果.锰矿应在转炉冶炼的初期加入有利,可以延长锰矿的还原时间;加入时间越晚,随着锰矿加入量的增多,合金化的效果越差.     

Ni53Mn22Ga25磁性形状记忆合金的相变内耗

研究了Ni53Mn22Ga25磁性记忆合金在190～390K温度范围的内耗行为。结果表明．当合金发生正、逆马氏体相变时出现明显的内耗峰,并伴随模量变化出现极小值。马氏体相变后继续降温。在215K附近出现新的内耗峰,模量明显增高。合金在居里温度发生顺磁及铁磁正反转变时．内耗及模量均不发生变化。对上述现象进行了分析和讨论。     

高炉下部气体动力学条件与产量优化

 从高炉下部气体动力学条件出发，建立了反映高炉重要操作参数和最大产量之间对应关系的产量优化模型。模型计算结果表明，炉腹和死料堆焦炭的平均粒度增加5 mm，产量约提高20%；渣比下降100 kg/t，产量约提高8%；炉渣粘度下降01 Pa·s，产量约提高4%；炉顶压力增加50 kPa，产量约提高6%；富氧增加1%或提高风温100 ℃，产量约提高2%。如果维持合适的理论燃烧温度不变，高煤比时提高富氧率对产量提高的作用比煤比小时更大。结合合理的上部调剂手段，提高未燃煤粉在炉内的利用率，在大喷煤比下将大型高炉的利用系数提高到30 t/(m3·d)的水平是完全可能的。     

基于Matlab的电力系统中发电机稳定性控制的研究

互联电网的传输能力和安全运行与电力系统稳定性密切相关,提高电力系统的稳定性一直是电网发展的重点.论文基于Matlab构建电网的仿真模型,模拟调速系统和励磁系统对发电机的控制作用.仿真结果表明,调速系统和励磁系统能对电力系统中的发电机进行有效的稳定控制,为实现抑制低频振荡,进一步提高电力系统的稳定性奠定了基础.     

城市易发生次生灾害目标的防护

易发生次生灾害目标的生存状况对战争进程结局和战后恢复有着重大的影响.灾害目标的防护,对于保护城市居民的生命和财产安全、维护城市战时秩序,夺取防空袭斗争胜利,具有十分重要的意义.     

Al/Ni粉末复合材料冲击反应细观机制

为阐明含能结构材料冲击反应机理,开展以Al/Ni粉末复合材料为代表的含能结构材料冲击反应细观模拟研究。基于Al/Ni粉末复合材料的扫描电镜照片建立细观有限元模型,并结合Mie-Grüneisen状态方程描述Al/Ni粉末复合材料冲击压缩行为。在此基础上,基于反应扩散模型建立考虑多组分固相反应的Al/Ni粉末复合材料冲击反应细观模型,分析细观尺度上物质输运过程、冲击反应演化规律及冲击波传播特性。研究结果表明：Al/Ni粉末复合材料在冲击压缩速度(即粒子速度)为400 m/s时仅发生了微弱的化学反应,且化学反应程度随着冲击压缩速度的增大的加剧;化学反应最初发生于Al-Ni界面处,然后垂直于界面发展;冲击反应将引起材料冲击温度和压力的增高,同时对冲击波的传播起到强化作用。     

稀土对CuZnAl形状记忆合金力学性能的影响

用电子拉伸试验机对含微量稀土Ｙ及Ｎｄ的与不含稀土的ＣｕＺｎＡｌ合金淬火态试样进行了拉伸试验对比。结果表明，微量稀土元素可以明显提高材料的抗拉强度和延伸率，同时保持原有的形状记忆效应。金相分析表明，晶粒尺寸略有降低。用扫描电镜观察了试样的断口形貌，发现含稀土试样属于韧性断裂，不会稀土的试样呈现沿晶断口形貌。     

La0.65Mg0.35Nix (x =3.0~3.5)储氢合金电极自放电性能研究

系统地研究了La0.65Mg0.35Nix(x=3.0～3.5)储氢合金电极的自放电性能。结果表明,随着Ni含量的增加,合金电极最大放电容量从350.6mAh·g-1(x=3.0)增加到351.2mAh·g-1(x=3.1),然后减小到244.1mAh·g-1(x=3.5)。72h自放电的容量保持率从77.7%(x=3.0)增加到79.5%(x=3.1),然后又降低到63.5%(x=3.5)。说明适中的Ni含量有利于降低合金电极的自放电率。通过测量合金电极的P-C-T曲线和合金的腐蚀曲线分析了合金电极自放电性能的变化规律。     

战术地地导弹爆高延时方案计算与分析

提出用摄动制导原理延时控制爆高的新方案。在末修结束时，由弹上机计算延时修正量，通过延时控制爆高，数值计算表明，该方案可以大大减小主动段各种干扰带来的误差     

电视录象图象的分类与检索

本文对现有的电视图象分类算法和检索算法作了的分析，并在图象分类方面提出了一种自适应分类算法；在检索方面提出了一种基于颜色的样本与非样本学习相结合的方法。自适应分类算法的计算量与相邻帧间的变化量成正比；对纡绝大多数相邻帧，只要计算数目极小的区域就可完成分类工作。实验证明，本文提出的分类与检索方法在速度与精度上均有明显的提高。