用分截面组合测力辊测量了无润滑、无张力条件下冷轧合金铝带的法向应力p与切向应力τ。试验结果表明按比值τ/p定义的\摩擦系数\f的值与分布形态不仅取决于轧辊轧件的接触表面条件,还与塑性变形的条件(如l/$\\bar h$、ε等)有关。在其他条件不变时,f、fmax、f值随l/$\\bar h$增加而增大。为了深入认识影响f变化的原因,引入了界面摩擦水平f*。f与f*之差反映了变形几何条件等因素的影响。沿接触弧上f的分布具有由入、出口的较高值下降到中性点为零的总趋势,而且下降的速率是变化的。一般具有\快速下降——平缓变化——快速下降\的形式,其中平缓变化段随l/$\\bar h$增加而增大。在统计分析试验结果的基础上给出了接触弧上f分布的模型,将它用于压力分布与轧制力的计算,可以提高计算精度,使理论更加严密。轧件与轧辊接触界面上的正应力p、切向摩擦力τ以及摩擦系数f(由f=τ/p所定义)的分布规律是重要的边界条件。在冷轧薄板的条件下,由于变形一般比较均匀,数学力学的初等解析解的假设条件与实际情况比较接近,这时所取用的边界条件对轧制压力P、应力状态系数n;以及前滑Sh等项理论解的精度有很大的影响。尽管已经进行了很多关于边界条件的研究工作,但关于界面上摩擦规律的认识还不很清楚。因此迄今为止的理沦计算仍基于一些简化的边界条件假设上,使计算的结果与实际的偏离较大。本工作的重点是对冷带轧制接触界面上的摩擦规律作一些探讨

11.1概率极限状态设计法及其在《公路桥规》中的应用 11.1.1概率极限状态设计法的概念 以“公路桥梁可靠度”研究为基础,把影响结构可靠性的各主要因素均视为不确定的随机性变 量,从荷载和结构抗力(包括材料性能、几何参数和计算模式不定性)两个方面进行调查、实测、 试验及统计分析,运用统计数学的方法寻求各随机变量的统计特性(统计参数和概率分布类型),确 定失效概率(或目标可靠指标),再从失效概率出发,通过优化分析或直接从各基本变量的概率分布 中求得设计所需要的各相关参数。这种以调查统计分析和对结构可靠性分析为依据而建立的极限状 态设计,称为概率极限状态设计法

象富里哀级数,富里哀变换以及它们离散时间相应部分构成了信号处理的基础。为了 便于这类问题的分析, MATLAB提供了函数fff fft2 fftshift这类函数集执行一 维和二维离散富里哀变换及其逆变换。这些函数允许人们完成很多信号处理任务。除此之外, 还可在可选的信号处理工具箱中得到其他扩展的信号处理工具。 因为信号处理包含如此广泛的领域,甚至要说明用 MATLAB中离散富里哀变换函数可 解决的这类小问题,就超出了本书的范围。因此,这里将只介绍用函数fft近似连续时间信 号的富里哀变换的一个例子

从精准设计的角度出发,将产能和时间节奏的匹配以及投资效益等指标作为目标函数,提出了全板带型钢厂转炉-连铸区段单条生产线炉机匹配的多目标规划数学模型,并采用同样的方法,在单条生产线模型的基础上,建立了全板带型钢厂多条生产线转炉-连铸区段炉机匹配的多目标数学规划模型.通过改进后的分层序列法给出了所建模型的求解方法,并采用JAVA语言,借助Eclipse软件,运用面向对象的编程方法对模型进行了求解.最后利用此模型验证了首钢京唐钢铁联合有限责任公司炼钢车间的设计是较优的设计方案

A题DNA序列分类 2000年6月,人类基因组计划中DNA全序列草图完成,预计2001年可以完成精确的全序列图,此 后人类将拥有一本记录着自身生老病死及遗传进化的全部信息的“天书”。这本大自然写成的“天书”是 由4个字符A,T,C,G按一定顺序排成的长约30亿的序列,其中没有“断句”也没有标点符号,除了 这4个字符表示4种碱基以外,人们对它包含的“内容”知之甚少,难以读懂。破译这部世界上最巨量 信息的“天书”是二十一世纪最重要的任务之一。在这个目标中,研究DNA全序列具有什么结构,由这 4个字符排成的看似随机的序列中隐藏着什么规律,又是解读这部天书的基础,是生物信息学

3.1机电系统的数学模型及其转换方法 机电系统计算机仿真与辅助设计是建立在机电系统数学模型基础之上的。对于 各类机电系统,利用仿真手段对其进行分析与设计,首先就需要建立相应的系统数 学模型,此后,就需要研究如何将系统的数学模型转变为适合于计算机进行分析计 算的仿真模型,即数值算法模型。在此基础上,即可通过对数学模型的求解分析, 实现对系统动静态特性的分析与设计

在设计的不同阶段采用适当的描述手段， 精确地、无二义性地定义和描述设计目标的功 能和性能，是设计工作正确实施的依据。 数字系统设计中常用的描述工具有：方框 图、流程图、ASM图和MDS图

1、了解DAC、ADC的分类及主要参数; 2、掌握集成D/A转换器芯片DAC0832的应用 3、掌握集成A/D转换器芯片ADC0809的应用  第1、2学时：A/D转换集成芯片及其应用  第3、4学时：D/A转换集成芯片及其应用

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油气资源大数据智能平台的总体框架应以数据资源为基础、大数据平台算力为支撑、人工智能算法为核心，面向油气行业生产需求，构建集勘探、开发、生产数据于一体的油气数据资源池，通过数据清洗与融合提升数据质量，整合物理模拟与数据挖掘等手段，实现服务功能模块化，并在PC端、管控大屏、手机移动APP等多维平台实现智能监测、预警与展示。通过对深度学习等人工智能方法在油气工业领域的应用案例分析，表明其具有较好的应用前景。未来石油公司应与科研院所通力合作，挖掘石油工业数据的巨大潜能，实现降本增效，建设全新的智能油气工业生态圈，完成产业升级