两种TGS晶体在低温下的热电和介电性

测量了TGS、ATGSP两种晶体在室温至20K温度范围内的介电常数K_(22)和热电系数p_2。这两种参数都随温度降低而单调下降,不显示相变的迹象。在此范围内的任一温度,ATGSP的热电系数p_2和优值p_2/K_(22)均较TGS的大。优值p_2/K_(22)随温度下降而减小,与自发极化的温度特性不相一致。     

热带钢轧机板形综合控制技术开发

为了改善热带钢轧机的板形控制性能、提高产品的板形质量、降低生产消耗,针对工作辊可轴向窜动的热带钢轧机,在大量有限元模拟基础上开发了特殊的工作辊辊形技术和支持辊辊形技术及相应的板形控制模型,包括过程控制系统(L2级)的板形设定控制模型和基础自动化系统(L1级)的弯辊力前馈控制模型、凸度反馈控制模型及平坦度反馈控制模型.在经历离线模型建立、在线编程和调试等诸多复杂过程后,辊形技术及板形控制模型在工业宽带钢热轧机上进行了长期、稳定的应用.生产实践表明,采用这些板形控制技术后,凸度偏差控制在±18 μm的比例超过93%,平坦度偏差控制在±25 IU的比例超过94%,同时实现了自由规程轧制.     

单机平整机轧辊的磨损及其对板形的影响

分析了单机架平整机轧辊的实际辊形、磨损状况,并通过运用有限元模型计算辊缝曲线的2次和4次分量研究了辊形对板形的影响.结果表明,工作辊磨损较轻,对辊形影响不大,但原始辊形与目标辊形差别较大,是产生l/4浪板形缺陷的因素之一;支持辊局部磨损较严重,但这种不均匀磨损对板形影响较小,在整个服役期内对板形的作用基本不变.     

基于机器学习的工模具钢硬度预测

硬度是工模具钢性能的一个重要指标.本文通过机器学习中的层次聚类和LASSO回归方法,给出了工模具钢硬度-成分关系的解析表达式.层次聚类将79种牌号工模具钢的合金元素成分-硬度数据集按欧式距离分为了4簇,其中高铬钢和低铬钢两簇包含了几乎所有的数据.然后我们对高铬钢和低铬钢两簇数据分别进行LASSO回归,画出LASSO路径,并利用留一法交叉验证得到具有最佳泛化预测能力的成分-硬度的解析公式.之后引入电负性、原子半径变化率、价电子数、电子亲合能和第一电离能等原子尺度的特征,重新进行LASSO回归,得到了新的硬度公式.结果显示机器学习方法可以成功预报工模具钢的硬度.同时,使用原子尺度的特征为钢铁材料的性能研究提供了新的思路.     

基于小基线集时序干涉雷达分析武汉中心城区地表沉降时空特征

利用2015—2016年期间获取的15景Sentinel-1A TOPS SAR影像,采用小基线集时序干涉雷达(interferometric syn-thetic aperture radar,InSAR)分析方法,研究了武汉中心城区的地表沉降特征,分析并建立了该地区地表沉降与城市建设、降雨量和长江水位变化等因素的关...     

5-取代-4-羟基苯甲氨基-3-巯基-1,2,4-三唑的无溶剂合成

在无溶剂条件下,由羟基苯甲醛,5-取代-3-巯基-4-氨基-1,2,4-三唑,对甲苯磺酸经过室温研磨合成了5-取代-4-羟基苯亚甲氨基-3-巯基-1,2,4-三唑,此化合物再经硼氢化钠还原得到5-取代-4-羟基苯甲氨基-3-巯基-1,2,4-三唑衍生物.其结构分别用IR,NMR和MS进行了表征.此方法具有反应条件温和,操作简单,产率高等优点,是一种有效合成5-取代-4-羟基苯甲氨基-3-巯基-1,2,4-三唑衍生物的新方法.     

浅析建筑设计企业的市场营销及管理应用

＂市场营销学＂的实质是供求关系的管理,它是一门研究如何通过有效的供求关系管理模式,实现供求双方共同赢利的学科。我国规模比较大的建筑设计单位,多数属于国有企业管理的事业单位。在目前市场竞争日益激烈的环境下,如何适应市场需求,保持稳定发展,更是摆在企业面前的一项严峻课题。而随着我国改革开放的日渐深入,市场营销理论在中国特色的社会主义市场经济环境下的研究和应用也有了十分迅速的发展,特别是对于社会主义市场经济体制给企业市场营销带来的挑战,已经日益引起人们的广泛重视。     

鸳鸯溪漂流记

漂流是个有趣的游乐项日。去年暑假,妈妈带我亲身体验了一番。经过一夜的汽车颠簸,我们来到了位于湖北京山县绿林镇的鸳鸯溪。     

电力企业集约化检修管理探讨

检修管理模式创新是电力企业管理流程再造的重点,通过分析电力企业原有检修模式的弊端,对集约化检修管理模式进行了探讨,提出集约化检修管理是提升检修质量,保障电网安全稳定运行的有效途径。     

基于深度学习神经网络和量子遗传算法的柔性作业车间动态调度

针对柔性作业车间动态调度问题构建以平均延期惩罚、能耗、偏差度为目标的动态调度优化模型,提出一种基于深度Q学习神经网络的量子遗传算法。首先搭建基于动态事件扰动和周期性重调度的学习环境,利用深度Q学习神经网络算法,建立环境■行为评价神经网络模型作为优化模型的适应度函数。然后利用改进的量子遗传算法求解动态调度优化模型。该算法设计了基于工序编码和设备编码的多层编码解码方案;制定了基于适应度的动态调整旋转角策略,提高了种群的收敛速度;结合基于Tent映射的混沌搜索算法,以跳出局部最优解。最后通过测试算例验证了环境-行为评价神经网络模型的鲁棒性和对环境的适应性,以及优化算法的有效性。