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本章学习要求: 了解定容热效应(qv)的测量原理。熟悉qv的实验计算方法。 了解状态函数、反应进度、标准状态的概念和热化学定律。理解等压热效应与反应焓变的关系、等容热效应与热力学能变的关系。 掌握标准摩尔反应焓变的近似计算。 了解能源的概况,燃料的热值和可持续发展战略。 1.1 反应热的测量 1.2 反应热的理论计算 1.3 常见能源及其有效与清洁利用 1.4 清洁能源与可持续发展
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1.学习以粗食盐和碳酸氢铵为原料,利用复分解反应制备碳酸氢钠的原理和方法。 2.学习水浴加热、减压过滤、冷却、结晶、固液分离等基本操作
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(一)、课程的性质地位和任务: 动物遗传学是农业院校中动物科学本科专业的专业基础课。动物遗 传与生物化学、细胞生物学、动物学、育种学、繁殖学、生物进化等学科 关系密切。是本专业学生的必修课程,也是学好育种和繁殖学的前期科 学,而且对于学生的在生物技术等相关领域的进一步深入学习不可缺少的 理论基础知识。同时也为科研和实践能力的提高和加强提供实验手段,锻 炼学生的思维和创新能力
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以电炉镍铁渣和普通高炉渣为主要原料,采用Petrurgic一步法制备了微晶玻璃,并结合力学性能测试,对样品进行了X射线衍射(XRD)、扫描电镜(SEM)等分析,讨论了电炉镍铁渣和普通高炉渣配比、Mg2+含量以及晶核剂TiO2对成品微观结构及性能的影响规律.结果表明:将熔渣冷却至900℃结晶和650℃退火,能够制备出性能优良的微晶玻璃.当Mg2+含量增加且析出晶体为单一辉石族矿物时,微晶玻璃具有较高的力学性能.电炉镍铁渣或Mg2+含量增加,会导致其辉石族矿物含量增加,当两种渣混合掺量达到90%(镍铁渣质量分数50%,高炉渣质量分数为40%)且外掺2% MgO时,所制备微晶玻璃结构致密,仅含有单一辉石族矿物,包括透辉石、普通辉石和斜顽辉石,从而具有最优的力学性能,其抗折强度达210 MPa,抗压强度达1162 MPa.电炉镍铁渣或者MgO含量进一步增加,会导致镁橄榄石析出,此时微晶玻璃的力学性能显著下降.TiO2含量的增加不改变微晶玻璃晶体种类,合适掺入TiO2(本实验为质量分数2%)能够增强透辉石含量,提升性能;但过量掺入会抑制晶体生长,导致其性能下降
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实验五 常用及新型刀具试切对比实验 实验六 车削中心试切实验 实验七 数控铣、加工中心试切实验(一) 实验八 数控铣、加工中心试切实验(二) 实验九 电加工试切实验
文档格式:PDF 文档大小:698.67KB 文档页数:10
针对高强度带钢表面粗糙度的特殊要求和控制难题,采取批量工业生产实验和数理统计的方法,研究高强度带钢表面粗糙度的轧制转印及变化规律,以及轧机工作辊表面粗糙度的变化规律.确定了高强度带钢表面微观形貌由末机架决定,分别建立了高强度带钢表面粗糙度预测模型、轧制转印率模型和轧机工作辊表面粗糙度预测模型.比较了高强度带钢与普通强度带钢的轧制转印行为.研究结果可用于工业生产过程中预测高强度带钢表面粗糙度,合理安排冷轧轧制顺序和轧制计划,以及预测确定工作辊上下机时间节点
文档格式:DOC 文档大小:9.33MB 文档页数:400
本书是教育部“高等师范教育面向21世纪教学内容和课程体系改革计划”(简称“高师教学改革计划”)立项项目《高等师范公共心理学课程整体改革的研究与实践》(编号JS075B)研究成果之一,同时也是安徽省教育厅高校教学研究项目《高等师范公共必修心理学课程整体改革实验研究》成果之一,作为教育部规划的“面向21世纪课程教材”,必须面向21世纪的教育发展,为培养21世纪的一代新人服务
文档格式:PDF 文档大小:604.39KB 文档页数:8
本文简述了在φ90/φ200×200四辊冷轧机上进行的实验研究,测定了异步轧制时前滑、压力和力矩等参数,提出了异步轧制时搓轧区的实验确定方法。判明了张力、变形量等因素对异步轧制压力和力矩的影响,并与普通轧制作了对比,可为选择合适的异步轧制工艺和设备提供依据。实际应用表明,异步轧制可以取得降低轧制压力,增加延伸等生产效果,冷轧带钢的异步轧制是有发展前景的
文档格式:PDF 文档大小:746.39KB 文档页数:6
介绍了含砷低品位硫化铜矿柱浸实验研究方法、装置和结果.实验在八根有机玻璃柱浸系统中进行,考察了细菌种类、矿石粒度、供氧条件及浸出周期等参数对浸出率的影响.结果表明,在-12mm粒度下,采用Z08090-O菌株浸出,浸出167d,铜浸出率为80.75%.对含大量黄铁矿且耗酸脉石少的矿石,酸的累积降低了采用普通驯化浸矿菌的铜浸出率,但采用激光诱变获得的耐低pH值浸矿菌,能够保持高效的铜浸出率
文档格式:PDF 文档大小:449.46KB 文档页数:6
针对传统最小二乘多项式板形模式识别方法鲁棒性差、各分项物理意义不明确,以及普通BP(back propagation)识别法精度低等问题,选用勒让德多项式作为板形基本模式,提出一种基于二叉树型分层BP的板形模式识别并行计算模型.该模型通过逐层细化预测范围并选用多个神经网络进行递推.实验结果表明,采用此方法不仅增强了系统的抗干扰能力,而且提高了系统的识别精度
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