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1.
使用实验轧机旁冷却装置配合轧机进行轧制实验,研究轧制道次间不同冷却工艺对特厚钢板组织和性能的影响规律.研究结果表明:采用道次间冷却工艺可以在全厚度方向获得组织细化及强韧性提高效果,采用强冷道次间冷却实验钢1/4处晶粒尺寸可细化至10μm,强度为376MPa,-40℃冲击功为169J;心部晶粒尺寸可细化至15μm,强度为360MPa,-40℃冲击功为123J.本工艺可形成470μm厚表层细晶层,晶粒尺寸可细化至5μm;粗轧道次间插入冷却工艺轧制钢板强度和冲击韧性优于中间坯冷却工艺;随冷却强度增加,钢板内部组织明显细化且强度大幅提高. 相似文献
2.
本文介绍了常规的无约束平差与近代的秩亏自由网平差,并用这两种方法对某城市的GPS监测网的测量数据进行处理,对各种方法解算的结果进行了对比分析,得出两种方法在精度、未知参数的改正数和基线向量的改正数上存在差异,并对其使用条件提出建议. 相似文献
3.
热容是金属材料的一个重要物理量,在此介绍一种用DSC测定热容的方法.以锌粉为样品,测定了不同温度下的热容,回归出了热容与温度的关系,并用积分法对实验温度范围内热容实验曲线和理论曲线之间的符合程度进行了比较. 相似文献
4.
5.
6.
7.
讨论了具有相同1值点的亚纯函数的唯一性问题,对具有相同1值点的两个亚纯函数及其它们的各阶导数的唯一性问题结合亏值理论得到了几个定理,推广和改进了前人的有关结果。 相似文献
8.
本文结合工程施工测量,讨论了公路桥梁施工控制网的测量精度。实践表明:该方法运用恰当,数据准确性高,确保了桥轴线与路线中线连接的平顺与连续。 相似文献
9.
基于变神经网络的非线性最小方差预测控制器 总被引:1,自引:0,他引:1
提出基于变神经网络学习动态系统参数的最小方差预测控制器。其目的是通过在线学习 ,使控制器(MVPC)能适应被控对象参数变化和非确定性。提出的变神经网络由两部分组成 ,一部分是线性神经网络 (LNN) ,作为被控对象局部线性动态模型 ,另一部分是多层交叉回归神经网络 (DRNN) ,它近似为非线性动态模型。由于引进递推最小方差算法 ,本控制器运算速度相当快。仿真结果表明所提方法对非线性系统自适应控制是有效的 相似文献
10.