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131.
不同去叶强度对羊草群落特征影响的研究 总被引:3,自引:1,他引:2
通过30%,50%,60%,80%去叶强度的试验研究,表明:7月份,不同去叶强度下群落的地上部生物量没有明显差异,8月份,30%,50%,60%的去叶处理,也没有明显差异,但80%处理的生物量却明显减少,9月份,各处理间地上部生物量差异很大,60%和80%的处理,生物量均低于30%和50%的处理7-9月份,随着去叶强度的增大,群落去叶的总收获量增加,枯落物的积累量逐渐减少,10月份,50%,60% 相似文献
132.
朱龙英 《盐城工学院学报(自然科学版)》1996,9(4):46-47
<正>螺栓联接的强度计算,尤其是承受轴向工作载荷的紧螺栓联接的强度计算是"螺纹联接"一章的重点.要进行强度计算,必须先求出其受力的大小,而受轴向工作载荷的紧螺栓联接的受力与变形的关系则是该章的难点.由于螺栓和被联接件的实际变形是人的肉眼所见不到的, 相似文献
133.
微量元素及热处理对ZL107组织和性能的影响 总被引:2,自引:0,他引:2
ZL107合金具有良好的铸造性能和较高的力学性能,应用非常广泛,但目前还不能满足现代工程结构中大型、复杂、高强度重要铸件的要求.实验在原有成分的基础上,通过添加微量合金元素、混合稀土变质和选择合理的热处理工艺来进一步提高ZL107的综合力学性能.实验结果表明,改进后的合金经过金属型浇注、T5处理后的力学性能:σb为324.2 MPa,δ5为4.1%,HBS为102,比原ZL107合金分别提高了19.7%、46.4%和8.0%.改进后的ZL107合金不但具有较高的强度和硬度,而且具有良好的塑性,有望成为大型、复杂、高强度结构铸铝件的优选合金之一. 相似文献
134.
TSCR工艺生产IF钢相变及组织演变规律 总被引:1,自引:0,他引:1
采用Gleeble-1500热模拟试验机,研究了薄板坯连铸连轧工艺条件下(TSCR)无间隙原子钢(IF钢)的动态连续冷却转变规律,并分析了其组织演变规律.研究表明:Ti-IF钢的相变开始温度随着冷却速度的增大而下降,即Ar3降低,有利于低温终轧,并获得性能良好的IF钢.同时IF钢的硬度值随着冷却速度的增大而增大,冷却速度从1℃/s变化到30℃/s时,HRB从53.4增加到68.3,即其强度随冷却速度增大而增加. 相似文献
135.
针对训练径向基函数(RBF)神经网络均衡器的随机梯度算法(SG)中,神经网络的结构是指定的并且所用训练样本较长的问题,引入进化规划思想,用进化规划方法确定径向基函数神经网络的结构,用基于最小均方(LMS)误差准则的自适应算法调整神经元到输出端的连接权重.蒙特卡洛仿真表明,用这种方法确定的均衡器可以达到与SG算法相同的性能,而所用训练样本很少,网络结构不需要事先指定. 相似文献
136.
依据荧光发射谱谱线强度正比于激发态粒子数原理,通过测量不同激发态能级所发射荧光谱线的相对强度,对Ne气脉冲电晕放电等离子体平均电子温度随峰值电压、样品气压的变化以及有效电子温度的时间行为进行了实验研究.结果表明,平均电子温度随放电峰值电压、样品气压均呈现近线性的变化趋势;而有效电子温度随时间变化先于脉冲电晕放电电流的变化. 相似文献
137.
混合气体介质阻挡放电中的电子激发温度 总被引:1,自引:0,他引:1
采用光谱法,研究大气压下氩气/空气介质阻挡放电中电子激发温度随空气含量的变化.放电装置为水电极介质阻挡放电装置,通过氩原子763.51nm(2P6→1S5)和772.42nm(2P2→1S3)两条谱线相对强度之比计算电子激发温度.实验结果表明:当空气的体积分数为10%~60%时,电子激发温度随空气含量的增加而减小. 相似文献
138.
以不同强度的芒刺静电场作用于体外培养的肿瘤细胞和正常细胞,通过MTT比色法检测电场处理后细胞的增殖能力,研究了芒刺静电场对细胞增殖的影响规律.结果表明不同电场辐照强度对细胞增殖能力有不同程度的影响.电场对人肝癌细胞SMMC7721增殖有抑制作用,但对小鼠黑色素瘤细胞B16、Lewis肺癌细胞和非洲绿猴肾细胞Cos7则有促进和抑制两方面的效应.对于同一参数的电场,不同细胞对其响应也不同,电场辐照强度与细胞对其响应呈振荡型关系. 相似文献
139.
应用微波吸收相相敏介电谱技术测量吸附染料J-聚集体的立方体氯化银微晶中光电子的衰减特性,从而研究染料对氯化银微中光电子的影响.研究表明:在紫外光照射吸附机染料J-聚集体的氯化银时,染料能够加快光电子的衰减;光电子的变化规律与吸附染料浓度有关;说明染料增加了氯化银微晶中的隙间银离子浓度.可见光照射吸附有机染料的氯化银时,染料能够将染料激发态的光电子转移到氯化银中;显著地增加了氯化银微晶中的光电子强度;染料起到了敏化氯化银的作用. 相似文献
140.
提出了利用Mahalanobis距离进行人脸表情识别的方法.首先将待分类的图像样本集进行坐标变换,使得变换以后类间离散度尽可能大而类内离散度尽可能小,即使变换以后的Fisher准则函数取得极大值,在新的坐标下求每个待分类样本到各类均值向量的Mahalanobis距离,从而将待分类的样本归到Mahalanobis距离最小的类中去,通过实验得到了平均80.25%的识别率. 相似文献