材质的组合与表情 目的: 在实际创作和运用中材料并不 是单一出现的,而是几种材质的组 合呈现出不一样的视觉效果。也能 给人不同的心理传达。那我们就要 在这一课题中解决这一问题

一、两个同方向同频率简谐运动的合成 二、多个同方向同频率简谐运动的合成

本族特征氧化态+4 四川攀枝花钒钛铁矿(FeTiO33)探明储量约15亿吨。钛是未来的钢铁:质轻,抗腐蚀,硬度大,是宇航、航海、化工设备等的理想材料。钛能与骨骼肌肉生长在一起,称为“生物金属”。钛合金还有记忆功能(Ti-Ni合金)、超导功能(Nb-Ti合金)和储氢功能(Ti-Mn、Ti-Fe等)

利用光学显微镜、透射电子显微镜、显微硬度计和万能拉伸试验机等分析手段，表征了Al−Zn−Mg−Cu−Zr−(Sc)合金搅拌摩擦焊（FSW）接头的显微组织和性能，探究了Sc元素对改善超高强Al−Zn−Mg−Cu−Zr合金焊接性能的作用机制

1.(补充习题)判断以下公式对是否可合一若可合一,则求出最一般的合一 (3)P(f(x),y),P(y,f(b)) 解:令O=,S={p(f(x),y),P(y,f(b))} ①差异集为{f(x),y},做替换{f(x)/y},则 1=0of(x)y}={f(x)/y} S1 =S, ={P((x), f (x), P( f(x),(b)); ②差异集为{x,b},做替换{b/x},则

针对目前锂离子电池寿命预测结果不准确的问题，提出了一种多模态分解的锂离子电池组合预测模型，从而学习锂离子电池退化过程的微小变化。该方法在单一长短期记忆（LSTM）预测模型的基础上，采用了自适应噪声完全集成的经验模态分解(CEEMDAN)算法将锂电池容量分为主退化趋势和若干局部退化趋势，然后使用长短期记忆神经网络（LSTMNN）算法分别对所分解的若干退化数据进行寿命预测，最后将若干预测结果进行有效集成。结果表明，所提出的CEEMDAN?LSTM锂离子电池组合预测模型最大平均绝对百分比误差不超过1.5%，平均相对误差在3%以内，且优于其他预测模型

探究了菌渣的水热液化转换成生物油燃料的过程。结果表明，抗生素菌渣在260 ℃、保留时间是135 min时，获得最大的生物油产率（28.01%）。通过6种不同的催化剂进行催化，加入催化剂后，生物油产率最大的是Na2CO3（36.06%）和NaOH（36.31%）。碱催化的生物油的含氮化合物的质量分数在41.16%～49.74%之间，而酸催化产生的生物油含氮化合物的量在57.62%～59.32%之间。通过调节催化剂Na2CO3、NaOH的添加量发现，在投加量为8%时，生物油含氮量均最低，Na2CO3和NaOH催化产生的生物油组分的含氮化合物质量分数分别为29.12%和35.67%。在催化剂投加量为10%时，对氧的脱除效果都最好，分别为32.12%和29.02%，此时产生的生物油的热值达到最大（达到33.3220和34.7320 MJ?kg?1）

1. 组合变形的概念 组合变形——杆件在外力作用下，同时产生两种或两种以上基本变形的情况

第一节 蛋白质合成体系的重要组成部分 第二节 蛋白质的合成过程 第三节 蛋白质合成后的运送

一、定义 二、代数表示 三、确定对合的条件 四、对合不变元素