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基于流场模拟的综放面自燃危险区域划分及预测
文档格式:PDF 文档大小:674.48KB 文档页数:4
通过对采空区渗流场的数值模拟,得到采空区渗流速度及氧气体积分数的分布.结合实验测得的煤自燃发火期和自燃临界参数,对采空区\三带\进行划分,并得到了采空区不自燃的工作面最小推进度.该方法计算量比模拟采空区煤自燃全过程少得多,预测精度却能够满足实际防灭火需要
用热激发电流法研究金刚石薄膜中的陷阱
文档格式:PDF 文档大小:462.68KB 文档页数:5
对微波等离子体化学气相沉积(MPCVD)的硅衬底金刚石薄膜,做了在液氮温区注入载流子,升温测其电流-温度关系的实验.观察到as-grown样品有明显的热激发电流峰.重复实验时,峰基本消失.经氢等离子体在~900℃处理2.5h后,再重复实验,该峰又出现.推断热激发电流峰是由硅衬底金刚石薄膜内氢致陷阱中的载流子撤空引起的.这些能级在金刚石禁带中的陷阱是可以通过适当热处理消除的
《世界上最伟大的推销员》第四十章 成功誓言之十
文档格式:DOC 文档大小:25KB 文档页数:1
我许诺…… 我宣布…… 我发誓……绝不忘记万能的主赐予了我最好的礼物,那便是祈祷。无论胜利还是挫折,爱还是心碎, 狂喜还是痛苦,赞许还是拒绝,成功还是失败,我总能在祈祷中点燃心中的信念。这种信念带着我 穿越疑惑的迷雾,走出空空荡荡的黑暗,跨越布满疾病与痛苦的荆棘之路,免受危险的诱惑
西安电子科技大学:《微波技术基础》课程教学资源(PPT课件讲稿)第25章 介质格林函数法(Ⅱ)
文档格式:PPT 文档大小:363KB 文档页数:26
微带情况:可以看成是由空气、介质和导体三个区域。 中心导体带电荷q,这是由于加正压所致,所以只需 加三层介质的Green函数即可
徐州工程学院:《网页制作与网站建设》讲义
文档格式:DOCX 文档大小:279.38KB 文档页数:156
随着 Internet的不断普及,网络上的站点越来越多,内容也越来越 丰富,由此带来的是网页设计与制作的工作量空前加大,涉及的技术也 越来越复杂。在课程设计、毕业设计及将来走向工作单位,网页设计与 制作应是一项非常实用的技术。目前人们已不满足于通过W浏览器在 网上查询和浏览信息,开始试着设计自己的b主页特别是最近,在 网上发布商品信息、介绍企业、用户调查网上购物等需求越来越多, 掌握Web主页的设计方法和技巧,成为人们渴望掌握的一种技能
《电磁学》第二章 导体周围的静电场(2.2)电容和电容器
文档格式:DOC 文档大小:4.66MB 文档页数:12
一、孤立导体的电容 1、定义 静电平衡时,孤立导体表面电荷分布由其几何形状唯一确定,带一定电量q的孤 立导体其外部空间的电场E、电势U导亦完全确定。据电势叠加原理,当其电量增加若 干倍时,则U也将增加若干倍,即 q=CU,或C=9 此比例系数C即孤立导体的电容量
复旦大学:《固体物理学》课程f教学资源(讲稿)第21讲 Bloch电子动力学
文档格式:PDF 文档大小:230.33KB 文档页数:6
1. 准经典电子的动量、坐标和速度 2. Bloch电子的平均速度 3. 准经典运动方程 4. 能带中电子的运动 5. 有效质量 6. 空穴的概念
电子科技大学:《半导体物理》课程教学资源(试卷习题)半导体题解
文档格式:DOC 文档大小:232.5KB 文档页数:22
第一篇 习题 半导体中的电子状态 1-1、 什么叫本征激发?温度越高,本征激发的载流子越多,为什么?试定性说明之。 1-2、 试定性说明 Ge、Si 的禁带宽度具有负温度系数的原因。 1-3、 试指出空穴的主要特征
《Photoshop7.0》实验教程(讲稿)前言
文档格式:PDF 文档大小:13KB 文档页数:1
Photoshop 作为图形图像处理领域的顶级专业软件,近几年来不断更新,而每一次升级 都可以为用户提供更为广阔的编辑空间和更为友好的环境,为选择它的使用者带来不同的激 动,从而也使 Photoshop 在图形图像处理领域一直保持着领先地位。 最新发布的 Photoshop 7.0 增加了一系列新的功能,更利于用户方便的编辑、管理数字 图片。例如,新增了“修复工具”可自动修复图片的划伤或其它缺陷;而“文件浏览器”以 极小的图像来显示文件夹内所有图片的详细信息,使用户以最快的速度找到所需图片;
基于减法聚类的带钢厚度数据驱动建模
文档格式:PDF 文档大小:878.12KB 文档页数:8
针对轧钢生产中大批过程数据没有被用于提高厚度质量的现象,提出了一种基于减法聚类的带钢厚度数据驱动在线建模方法.首先通过减法聚类将输入空间划分为一些小的局部空间,在每个局部空间中用最小二乘支持向量机建立子模型,子模型加权输出作为带钢厚度的离线模型;然后当在线数据不断增加时,通过在线减法聚类算法实时调整局部空间,子模型的参数采用最小二乘支持向量机的递推算法进行相应的在线辨识,子模型的预测输出作为模型的最后输出.实验结果表明,该方法具有良好的预测精度和较强的在线学习能力
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