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1.
本试验通过改变铜渣比表面积和激发剂用量并以10%、20%、30%的掺量掺入硅酸盐水泥制成水泥胶砂试件,在硫酸盐溶液中侵蚀一定龄期,研究不同性状的铜渣水泥试件抗蚀性能的变化规律。同时利用XRD衍射试验对试件侵蚀产物进行分析。试验结果表明:铜渣活性被激发后,与水泥水化产物Ca(OH)2发生化学反应,生成的水化硅酸钙可提高水泥基材料的抗硫酸盐侵蚀性能;而激发剂Na_2SO_4的引入,可直接增加水泥基内部的硫酸根离子的浓度,对水泥基的抗硫酸盐性能有不利影响。  相似文献   
2.
探究不锈钢渣尾泥-矿渣对水泥水化性能的影响,既可解决废渣利用率低且污染环境问题,又能促进建材行业向绿色发展.首先研究了3种原材料的矿物组成和粒度组成,再将两种废渣复掺到水泥熟料中,发现当不锈钢渣尾泥掺量在10% ~20%,矿渣掺量在10% ~30%,两者任比例复掺到水泥熟料中,28 d抗压强度均超过了42.5 MPa.综合热分析定量发现两种废渣能相互激发活性,早期水化反应不明显,后期逐渐增强.微观分析发现试样水化产物主要是未水化的C2 S、C3 S和Ca(OH)2,少量的C-S-H凝胶和AFt晶体,并且后期Ca(OH)2的含量是影响强度的主要因素.  相似文献   
3.
黄小青  陶伟 《科技信息》2007,(13):23-23
今天,全球进入数字化、网络化的信息时代。计算机应用渗透到各行各业,互联网技术的发展、电子商务的兴起,它进入人们的工作、学习、生活各个领域,无孔不入、无处不有。不仅工厂、企业、商店、机关、学校、医院大量使用计算机,电脑还进入了千家万户,成为一种家用电  相似文献   
4.
通过取材于经济学、人口统计学、市场营销学和生态学等不同领域的例子 ,归纳并比较指数增长模型和Logistic增长模型在增长方式上表现出来的特征 ,阐释他们紧密相关的内在机理 ,并揭示了他们在应用上灵活的开放性 .对于更好地利用这两个模型是很有帮助的 .  相似文献   
5.
提出了一种基于奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)的均值聚类单通道盲源分离算法.首先将单通道信号利用SVD分解,依据中值准则进行滤波去除噪声分量,然后在去除噪声分量对应的特征值基础上,根据剩余SVD特征值重构对应分量信号作为盲源分离观测信号.将重构分量信号进行短时傅立叶变换(Short Time Fourier Transform,STFT)进行稀疏化处理,利用散点图判别源信号数目,最后采用均值聚类方法估计混合矩阵,以估计混合矩阵求逆作为分离矩阵实现单通道信号的盲源分离.利用计算机仿真结果证明了算法的有效性.  相似文献   
6.
以回收的聚对苯二甲酸乙二醇酯(PET)为原料,制备乙酸酐封端的对苯型不饱和聚酯,并测定其力学性能和耐化学腐蚀性能。通过优化制备不饱和聚酯的醇解、酯化、混合和固化的工艺参数,得到了力学性质与常规不饱和聚酯相近,且具优良耐水和耐化学腐蚀性能的不饱和树脂。  相似文献   
7.
盲源分离(Blind Signal Separation,BSS)技术在工程上具有广泛应用.典型的BSS算法均存在不确定性问题,即幅度不确定性和顺序不确定.作为BSS的技术瓶颈问题,BSS的不确定性问题在某些工程领域制约BSS方法的推广应用.文中基于线性瞬时BSS混合模型,分析了BSS不确定性问题产生的根源,并对其不确定性原因进行分类,然后针对分离模型的幅度不确定性和顺序不确定问题,对目前已有的解决方法进行了总结分析.最后文中介绍了BSS不确定性问题研究的方向和潜在的应用领域,为该问题的后续研究提出了新思路.  相似文献   
8.
文章通过多体动力学分析,得到SF33900自卸车A型架的前横拉杆和前牵引节头的受力大小和方向,选择其中最恶劣的一种工况载荷施加于A型架有限元模型上,用有限元方法计算出A型架应力,与实验测试的A型架应力相比较,应力误差在允许的范围之内,验证了有限元模型的准确性;在此模型的基础上建立拓扑优化模型,用拓扑优化模型在应力约束下进行多工况拓扑优化,优化后的A型架应力分布均匀,质量减轻6.9%,最大应力减小17.8%。  相似文献   
9.
指数增长模型和Logistic增长模型的比较   总被引:2,自引:0,他引:2  
通过取材于经济学、人口统计学、市场营销学和生态学等不同领域的例子,归纳并比较指数增长模型和Logistic增长模型在增长方式上表现出来的特征,阐释他们紧密相关的内在机理,并揭示了他们在应用上灵活的开放性,对于更好地利用这两个模型是很有帮助的。  相似文献   
10.
合成增香剂乳酸乙酯新方法(Ⅱ)   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文报道一种金属卤化物酸性催化剂MXn,用于催化合成增香剂乳酸乙酯。反应温度68~78℃,酯化时间2~2.5小时,产率65~71%,含量≥99%。  相似文献   
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