利用电子背散射衍射技术(EBSD)、扫描电镜(SEM)分析了低温取向硅钢常化工艺、渗氮工艺对常化组织、再结晶组织与抑制剂的影响, 对比研究了常化冷却速率、渗氮温度和渗氮量对再结晶组织、织构和磁性能的影响规律.结果表明, 常化冷却速率越快, 一次再结晶晶粒尺寸越小.常化冷却速率较慢时, 高温渗氮的样品一次再结晶晶粒尺寸偏大, 使二次再结晶驱动力降低, 二次再结晶温度提高, 且渗氮量低, 追加抑制剂不足, 最终二次再结晶不完善.高温渗氮与低温渗氮导致脱碳板中抑制剂尺寸不同, 高温渗氮表层抑制剂与次表层抑制剂尺寸基本无差异, 低温渗氮表层抑制剂尺寸比次表层抑制剂尺寸大.低温渗氮且渗氮量低的样品虽然二次再结晶较完善, 但由于其常化温度低、常化冷却速率快, 一次再结晶晶粒尺寸小, 二次再结晶开始温度稍早, 黄铜取向晶粒出现, 最终磁性差.渗氮量较高的高温渗氮和低温渗氮样品虽都能基本完成二次再结晶, 但磁性存在差异, 磁性差的原因是高温渗氮样品的最终退火板中出现较多的偏{210} < 001>取向晶粒

一、向量距离(V-D)算法 （1)向量距离算法的两个基本要素 在向量距离算法中有两个基本的要素:一个向量,另一个为距离。这两个要素构成了动态路由表的基本元素结构

控制系统中常见的三种数学模型形式： 1、外部描述：把系统的输出量与输入量之间的关系 把系统的输出量与输入量之间的关系 用数学方式表达出来，称之为输入 用数学方式表达出来，称之为输入—输出描述，或外 输出描述，或外 部描述，例如微分方程式、传递函数和差分方程。 部描述，例如微分方程式、传递函数和差分方程。 2、内部描述：不仅可以描述系统的输入、输出之 ：不仅可以描述系统的输入、输出之 间的关系，而且还可以描述系统的内部特性，称之 间的关系，而且还可以描述系统的内部特性，称之 为状态变量描述，或内部描述，适用于多输入、多 为状态变量描述，或内部描述，适用于多输入、多 输出系统，也适用于时变系统、非线性系统和随机 输出系统，也适用于时变系统、非线性系统和随机 控制系统。 3、方块图表示： 方块图表示：用比较直观的方块图模型来进行描 用比较直观的方块图模型来进行描 述

首先证明张量展开的一般公式,其次将张量展开的一般公式应用到Stark效应中。计算出电四极矩张量的哈密顿算符的矩阵元,并计算出原子在外电场中能级位移量,计算结果与曾给出的一种标准的计算方法的结果相一致

电弧炉炼钢以废钢为基本原料，熔清后磷含量波动大，且受炉型结构限制，反应动力学条件差，深脱磷困难；全废钢冶炼熔清碳含量低，熔池内C–O反应缺乏，气泡产生数量少；且吹氧强化搅拌造成渣中FeO含量高、钢液易过氧化。电弧炉熔池内气–固喷吹冶炼新工艺，通过向熔池内部直接喷射石灰粉或碳粉，有效解决上述问题。本文通过数值模拟和水力学模拟实验研究了金属熔池内埋入式气体喷吹和气–固喷吹的冲击特征规律。熔池内射流水平和竖直冲击深度随气体喷吹流量增加而增加，而当气体喷吹流量一定时，随着喷枪安装角度的增大，熔池内射流竖直冲击深度增加，而水平冲击深度减少。同时发现，粉剂颗粒提高了气体射流的冲击动能，增加了气体射流的冲击穿透深度

针对EAF-LF(VD)-VC工艺生产的大型船用S34MnV曲拐探伤不合的问题,分别在电炉还原期、LF-VD精炼期、浇注和锻造后钢锭取样对钢中夹杂物进行了研究.结果表明,精炼期间大于15μm的夹杂物比例波动在1.65%~10.34%之间;钢锭横截面上凝固前沿的柱状晶截获夹杂物的几率不同,帽口中心部位大型夹杂物含量少于边部试样夹杂物含量为5.81mg/10kg;钢锭尾部中心部位夹杂物含量高于边部试样夹杂物含量为25.9mg/10kg;锻造钢锭中夹杂物富集严重,其中尾部DS类夹杂达到了4级以上.钢锭锻造后尾部含有大型夹杂物聚集部分不能完全切除是目前导致产品探伤不合的一个主要原因

第一节 现金流量及其构成 一、现金流量 二、现金流量的构成 三、固定资产折旧 四、成本费用的构成（自学内容） 第二节 资金等值计算 一、资金的时间价值 二、资金的等值计算 三、定差数列的等值计算公式 四、实际利率与名义利率 第三节 习题课

研究了Fe-Ga合金中Ga原子对合金的平均原子磁矩的影响.Fe中掺入Ga原子后,并不是简单的“稀释”作用.与纯Fe的原子磁矩相比,Fe-Ga合金中平均原子磁矩减小的同时,在低Ga含量范围,Fe原子的磁矩随Ga含量的增加而增大;当Ga含量大于17%(原子分数)时,Fe原子磁矩随着Ga含量的增大而减小

第一节 现金流量及其构成 一、现金流量 二、现金流量的构成 三、固定资产折旧 四、成本费用的构成（自学内容） 第二节 资金等值计算 一、资金的时间价值 二、资金的等值计算 三、定差数列的等值计算公式 四、实际利率与名义利率

在基于独立分量分析的人耳识别方法研究基础上,提出复合结构分类器的人耳识别通用模型.该模型首先根据人耳的几何特征对人耳进行粗分类;然后应用独立分量分析的方法提取代数特征,支持向量机进行细分类,最后给出分类结果.这与人类由粗到细的识别过程是相符合的,能够克服单一独立分量分析识别方法的特征提取时间过长、特征数过多的缺点,同时避免了归一化过程中丢失比例结构特征的问题.实验结果表明,该模型取得了较高的识别率,尤其适用于规模大的复杂人耳库