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121.
122.
氧化添加量对M80S20激光涂敷层的显微组织和摩擦学性能的影响 总被引:4,自引:4,他引:4
通过金相分析,扫描电子显微镜分析和透射电子显微镜分析,以及在无润滑条件下的摩擦磨损对比试验研究,考虑了稀土氧化物CeO2添加量对(Fe,Cr,Ni,W,Mo)80(B,Si,C)20铁基非晶自熔合金粉末喷涂-激光重熔涂敷层的显微组织和摩擦磨损性能的影响。 相似文献
123.
氧化锆增韧莫来石复相陶瓷的摩擦磨损行为与磨损机制 总被引:4,自引:4,他引:4
研究了氧化锆增韧莫来石得相陶瓷(ZTM)与氧化铝陶瓷摩擦副在室温至400℃干摩擦下的摩擦磨损行为与机制。研究表明:ZTM陶瓷的磨损率随温度的升高而逐渐降低;室温下ZTM陶瓷的磨损机制以微观切削和微观断裂为主;随着温度的升高,ZTM陶瓷中的玻璃相具有微观润滑作用,其磨损机制转变为微观断裂和晶粒剥落为主;偶件氧化铝的磨损机制主要是脆性断裂及晶粒剥落。 相似文献
124.
亚甲基蓝和环丙沙星是水体中2种污染物, 对生态环境有潜在危害. 本文以市政剩余活性污泥为原料, 氯化锌为活化剂热解制备污泥基吸附剂, 研究盐酸酸洗浓度、氯化锌浓度、热解温度、热解时间等对污泥基吸附剂吸附水中亚甲基蓝和环丙沙星性能的影响. 结果表明 (1)污泥基吸附剂对亚甲基蓝的吸附性能随盐酸酸洗浓度的增大而增加, 对环丙沙星的吸附性能则随盐酸酸洗浓度的增大呈先降后增趋势, 两者均在1.500mol·L-1盐酸浓度下取得最优值. (2)污泥基吸附剂对亚甲基蓝和环丙沙星的吸附性能随氯化锌浓度和热解温度的增加呈先升后降趋势, 在氯化锌浓度为4.0mol·L-1、热解温度为500℃时有最优值; 随着热解时间的延长, 污泥基吸附剂对亚甲基蓝和环丙沙星的吸附性能分别在500℃热解70min和80min时有最优值. (3)污泥基吸附剂的最佳制备条件为 氯化锌4.0mol·L-1活化2h、500℃热解70min和80min、1.500mol·L-1盐酸酸洗; 以此制得的污泥基吸附剂对亚甲基蓝和环丙沙星的去除率分别为97.7%和96.4%, 平衡吸附量分别为97.9mg·g-1和3.9mg·g-1, 且污泥基吸附剂对亚甲基蓝和环丙沙星的吸附过程均符合准二级动力学方程. 相似文献
125.
研究了2-氯苯甲醛(CBZD)与苯肼的衍生化反应,在pH 1.0的乙醇/水溶液中,2-氯苯甲醛与苯肼形成荧光希夫碱,研究了希夫碱的荧光性质,希夫碱的荧光激发波长eλx=552.0 nm,发射波长eλm=299.2 nm.其荧光强度与2-氯苯甲醛浓度在0~120μg.L-1范围内呈线性关系,检出限为0.2μg.L-1。方法应用于矿泉水、自来水、生理盐水、葡萄糖注射液中2-氯苯甲醛的测定。 相似文献
126.
该文研究R3上的可压缩Navier-Stokes-Korteweg方程组的Cauchy问题.通过选取特殊的Korteweg张量,证明了该方程组在某类大初值下存在整体解.这里的"大"是指初始速度和初始涡度的第三分量的L∞范数都可以任意大. 相似文献
127.
128.
原子与单模场相互作用中克尔效应与斯塔克效应的统一处理 总被引:11,自引:0,他引:11
处理了包含克尔效应和斯塔克效应的原子与场相互作用模型。由于在其有效哈密顿中作了旋转波近似,两种效应的影响可以归结为对原子与场失谐的改变,这种失谐变化依赖于一个系统的守恒量。研究表明,克尔效应和斯塔克效应在一定条件下是等价的。研究了当场的初态为宏观可区分量子迭加态时,光子的反聚束效应。探讨了在广义的克尔介质中原子与场相互作用模型的求解。 相似文献
129.
基于叶绿素荧光光谱分析的稻瘟病害预测模型 总被引:3,自引:0,他引:3
为了实现稻瘟病的快速、准确和无损检测,力求构建稻瘟病害预测模型。根据水稻叶片相对病害面积将稻瘟病划分为3个等级,通过激光诱导法采集不同病害等级的活体水稻叶片叶绿素荧光光谱。选取502~830 nm波段激光诱导叶绿素荧光光谱(LICF)作为研究对象,利用Savitzky-Golay平滑法(SG)和一阶导数变换(FDT)对光谱信息进行预处理,通过主成分分析(PCA)方法获取经SG-FDT预处理后光谱的特征向量,根据累积贡献率和方差选取前3个主成分进行分析。将试验样本分为建模样本和检验样本,以稻瘟病害等级为预测指标,利用建模样本的133片叶片的光谱和病害信息分别结合判别分析(DA)、多类逻辑回归分析(MLRA)和多层感知器(MLP)建立稻瘟病的预测模型,利用检验样本的89片叶片的光谱和病害信息对所建模型进行预测检验,完成对PCA-DA、PCA-MLRA和PCA-MLP的对比寻优。结果表明,PCA-DA,PCA-MLRA和PCA-MLP模型均能完成对稻瘟病害的预测,但PCA-MLP模型的平均预测准确率能够达到91.7%,相比PCA-DA和PCA-MLRA模型,在稻瘟病害3个等级上均具有较好的分类和预测能力。 相似文献
130.