热轧带钢超快速冷却过程的温度控制策略

针对热轧带钢超快速冷却过程温度控制,通过建立带钢冷却过程中的空冷、水冷温降模型,采用前馈、反馈与自适应相结合的温度控制策略,提高带钢的中间温度和卷取温度的控制精度,并应用于热轧带钢生产线。应用效果表明,带钢轧后温度控制达到了较高的精度,并有效地提高了带钢的力学性能。     

GH720Li合金长期时效过程中γ'相演变规律

研究GH720Li合金经标准热处理(1105℃,4 h→油冷﹢650℃,24 h→空冷﹢760℃,16 h→空冷)后分别在720℃时效0~5000 h和800℃时效0~1000 h后γ'强化相的演变规律. 合金在720℃,5000 h时效后一次γ'相的尺寸、形态以及数量基本不发生变化;在720℃,200 h时效后,二次γ'相发生明显粗化;500 h后出现不均匀长大. 相应地,500 h前硬度下降速率大, 500 h后趋于平稳. 在800℃,500 h时效后,一次γ'相发生粗化;800℃,100 h时效后,二次γ'相发生明显粗化且不均匀长大. 500 h前硬度下降斜率很大,500 h后硬度仍有明显下降趋势. 720℃及800℃时二次γ'相粗化行为是以扩散控制的粗化机制为主导. γ'相平均半径与时效时间满足立方根关系,符合L-S-W ( Lifshiz-Slyozov-Wanger)理论.     

一种改进的最大一致性点云几何基元拟合算法

基于MCMD_Z(maximum consistency with minimum distance and robust Z-score)算法思想,提出了一种稳健的且适用于平面、二次曲面(球、圆柱、圆锥)基元高精度拟合算法.算法依据距离和最小准则,从含有粗差的点集中选取最佳点子集拟合可靠模型初值,并采用稳健Z分数方法循环剔除粗差;对剔除粗差后的保留点集采用加权最小二乘迭代方法拟合.实验表明,对粗差含量较高的点云数据,该算法均能有效剔除粗差、拟合出高精度的几何基元.     

基于粗集约简的索引枚举选择方法

依据可索引列构造原子配置及其候选空间,针对候选配置提出了一种基于粗集约简的分层估算方法.首先通过对关系型联机分析的查询执行语法分析,生成索引集的原子配置,使得其中的索引列均被高代价算子访问.然后利用约简迭代构造彼此不可替代的索引集,以有效缩减待考察空间.最后基于索引的数量约束,使用枚举代价估算消除了当前层中代价最大的索引.利用约简的特性,该方法在保证索引有效性的前提下,有效降低了代价估算的复杂度.实验验证在付出中等规模的估算代价后,约简分层的枚举方法显著提高了枚举估算的效率.     

基于粗集理论的简易就业情况VB查询系统

知识的简易表述和传递对我们这个社会有着举足轻重的作用,粗集理论的研究更为社会的进步产生了非同小可的影响;我们要运用粗集的优点,把复杂的信息简单明了化,但同时也要保证事实的完备性。文章中运用粗集的基本知识,简化了一个就业情况调查表,把化简出来的结果用Vb制作成一个系统,方便人们根据自己的情况预测就业情况。     

粗区域生成与二重粗积分

以函数单向S-粗集的上、下近似生成的函数为基础,提出了粗区域的概念,进而提出基于函数单向S-粗集的二重粗积分的概念,研究其性质得出了二重粗积分是普通二重积分、一元粗积分的推广。而且由于它具有双向动态特性,为研究能量输出状态变化等实际问题提供了一个有效的工具。     

基于S-粗集信息的隐藏与还原

运用S-粗集的属性颗粒特征对信息进行加密,并验证了它的合理性,从而达到信息的保密性,成为一种更为有效的加密方法。     

β-粗积分

基于文献[1]提出的F-粗积分概念,引入迁移信度β,提出在迁移信度β条件下的β-粗积分,讨论F-粗积分与β-粗积分的关系,证明β-粗积分是F-粗积分的推广,F-粗积分是β-粗积分的特例。     

-↑F-粗积分的面积覆盖度-边界厚度特征

函数单向S-粗集对偶生成的-↑F-粗积分是一个积分对．基于-↑F-粗积分引入面积覆盖度和边界厚度概念,讨论了-↑F-粗积分面积覆盖度和边界厚度的特征与最值,并给出其动态变化规律．这两个概念把对-↑F-粗积分的讨论由定性过渡到定量．     

旋流-静态微泡浮选柱浮选某难选钼矿的试验研究

针对某地高氧化率、微细粒不均匀嵌布、易泥化的难选钼矿石,提出粗细粒级分级分选新工艺,即原矿经破磨后将其中粒度小于0．020mm的微细粒级部分利用水力旋流器分离出来,采用高效、节能的微细粒分选设备旋流一静态微泡浮选柱进行分选,解决了该钼矿中微细粒级钼金属回收问题。以煤油为捕收剂,松醇油为起泡剂,水玻璃为分散剂和脉石矿物抑制剂,考察给料量、循环泵工作压力、药剂用量等因素对浮选指标的影响。分别采用一粗二精一扫和一粗二精2种工艺流程对平均钼含量为0．181％的原矿进行连选试验。研究结果表明：采用粗细粒级分级分选、细粒浮选柱回收的工艺流程可获得精矿品位为24．64％,回收率为54．33％的钼精矿,并简化了工艺流程。