粉体颗粒粒度对粉末冶金法制备泡沫铝材料的影响

采用自制的Al-Si合金粉末为原料,将粒度为d<74μm,74μm相似文献   

一种分立式全自动生化分析仪的研制

在成功研制了流动式全自动生化分析仪的基础上,进行了分立式全自动生化分析仪的研制开发。该仪器采用平像场光学系统,波长范围340 nm~800 nm,实际测试速度达到300次测试/小时。利用PC机作为主控计算机,采用分布式多CPU硬件控制,使用VB 6.0开发平台作为编程工具,实现了对仪器自动测量的全程控制。     

超声波条件下合成小粒度4A沸石

在超声波条件下进行了小粒度4A沸石的合成,考察了晶化温度、晶化时间及超声波功率对产品合成的影响,确定了适宜的工艺条件,并对产品进行了XRD,SEM和离子交换性能表征.超声波条件下合成的4A沸石产品钙离子交换容量为359 mg/g,镁离子交换容量为186 mg/g,白度为95,平均粒度为2.54 μm,其性能明显优于传统水热法制得的产品.     

面向多用途的数学概念知识分层表示方法

着重介绍NKIMath中数学概念的知识表示方法.首先给出了NKIMath知识系统的体系结构,分析了获取数学知识的不同用途.在次基础上给出了一种融合了本体、框架和逻辑综合的知识表示方法,将知识分为谓词逻辑层、知识描述层和概念关系层,不同层次可以满足不同用途的需求,详细给出了数学概念知识表示的基本模式以及参数表示形式.NKIMath可以很容易地实现与W3C推荐的数学文档标注语言OMDoc之间的相互转换,同时在知识表示的多粒度、多语言版本知识自动生成等方面优于OMDoc.     

一种用于动态光散射测量的虚拟数字相关仪

根据数字相关的基本原理, 利用高速数据采集卡和实验室虚拟仪器工程平台LabVIEW, 设计开发用于动态光散射测量的数字相关仪. 利用该数字相关仪对动态光散射实测数据进行分析处理, 给出散射光强的时间自相关函数曲线, 反演计算了颗粒粒度, 并与已知粒度进行比较, 得到较好的测试结果.      

微米级液滴喷雾粒径谱的测量参数标定及其敏感性研究

液滴喷雾粒径谱可用于衡量喷雾雾化质量和雾化特性.测量喷雾液滴粒径分布的方法主要分为机械、电子和光学三类,其中以激光粒度仪为代表的光学方法的测量精度相对较高,被广泛用于液滴喷雾、固态粉尘等微粒的粒度分布测量.激光粒度仪测量结果受到测量参数的影响较大,值得深入研究.本文采用分体式激光粒度仪测量雾化液滴的粒径分布,主要研究了激光粒度仪在测量喷雾液滴粒度中的参数标定及敏感性问题.通过比较分析喷雾方向与粒度仪激光束不同夹角、喷口位置与激光束的不同垂直距离、喷口位置与粒度仪接收端的不同距离粒度测量结果,量化了上述三种不同测量参数对喷雾液滴的粒度分布测量结果的影响.研究认为,对微米级液滴喷雾粒径测量,建议选择自由分布模型对喷雾粒径进行拟合;喷雾方向应该垂直于激光束或略有偏转,偏转角度小于30°;建议喷口放置在激光束周围10cm范围内;粒度仪的接收端不宜距离样品太远,控制在20cm以内;V90的稳定性较差,不建议作为喷雾粒度的衡量特征,而建议采用稳定性较高的V10或V50.本研究有利于提高分体式激光粒度仪测量数据的质量.     

蒸发结晶系统传热传质规律的研究

工业蒸发结晶是一个复杂的多相传热与传质过程,其传热传质规律直接决定着晶体的成核和生长,并最终决定产品的粒度分布。根据双步结晶理论,对蒸发结晶的成核和生长动力学进行分析,建立了成核和生长的理论模型。该模型准确描述了蒸发结晶的生长规律,对其中参数的求取和分析可以确定结晶的控制步骤。研究以氯碱工业中烧碱提纯单元NaCl蒸发结晶为例,通过对模型参数的求取,分析NaCl蒸发结晶过程的控制步骤。结果显示,在高温和低流速下,NaCl结晶受扩散过程控制。从而以扩散控制理论为基础,建立了NaCl蒸发结晶的传质传热模型。综合考虑了温度、流速、过饱和度、晶体粒度对结晶粒度分布的影响规律,建立了涵盖各个参数的数学模型。结合粒数衡算,进行了模型计算,得到结晶粒度与操作参数的关系。模型计算结果与实际结果吻合良好,表明该模型可以很好地表示蒸发结晶过程中各操作参数对结晶粒度分布的影响规律。     

利用红外碳硫分析仪测定锰铁中的碳

锰铁分低碳、中碳、高碳三种,通过尝试用红外碳硫仪测定,不仅时间短,熔融完全,而且分析结果稳定.     

坑口选矸工艺技术研究

对嘉乐泉煤矿原煤筛分实验报告、煤矸机械强度试验数据以及矿井上、下原煤运输系统的分析,结合当前较为常用、分选效果较好的3种排矸工艺(选择性破碎选矸、动筛跳汰机排矸、重介浅槽排矸)进行深入研究,充分剖析其优缺点以及最终产品指标,并结合该矿8#、9#煤配采情况进行最终产品灰分比对,为坑口选矸工艺选择提供了可靠的理论依据.     

基于一致性和知识粒度的半监督特征选择方法

针对数据标注的代价昂贵和半监督学习难以直接处理高维数据，其包含的冗余特征往往导致分类模型效果不理想问题。为了解决上述问题，根据粒计算模型，提出基于一致性和知识粒度的半监督特征选择方法。利用正域的依赖度去度量有标记样本的一致性，同时采用知识粒度对未标记样本去评价特征对样本空间的可区分性，由此结合数据分布情况构造了一种基于线性融合的特征重要性方法。在此基础上，设计了面向半监督数据的特征选择方法。最后，通过实例分析和与当前四种半监督特征选择方法对比进一步验证了本文方法在半监督数据中的有效性和可行性。