1 概述 2 多自由度机械系统的动力学分析 3 单自由度机械系统的动力学分析 4 机械的速度波动及其调节 5 飞轮设计

何谓过程装备？ 何谓制造工艺？ 1.1 课程介绍 1.2 研究对象与任务 1.3 主要特点和学习方法 所研究的主要对象是什么？ 为什么要学这门课程？★ 学这门课程的目的？★ 本课程的主要特点是什么？ ★ 如何学好这门课程？ 学习本课程的重点和难点？ 2.1 基本概念 2.2 工件的安装 2.2.1 安装的概念 2.2.2 工件的安装方式 2.2.3 工件六点定位原则 2.2.4 工件六点定位讨论

根据强紫外线辐射空气可产生臭氧的原理,将经紫外辐射后的空气通入热天平与煤粉发生燃烧反应,采用热分析方法研究臭氧对煤粉燃烧的影响.实验表明紫外辐射空气得到的少量臭氧使煤粉燃烧的失重和放热时间提前.对煤粉燃烧的动力学进行分析,结果显示臭氧使煤粉燃烧反应的活化能降低.紫外线激发高温氧气产生氧原子的热力学计算结果表明:温度越高,氧分子越容易被紫外线激发为氧原子.提出了使用强紫外线辐射热风促进高炉喷煤燃烧的设想

我们上网的人都有这样的经验,将浏览器 的显示字体变大或变小,网页中的文本也会随着发生改变。实际上好的网页却不会发生这种现象,无论我们怎样改变浏 览器的显示字体大小,网页中的文本保 持着原有外观,这就是CSS样式的作用 。有了CSS样式,我们可以快速准确保 页面的布局与外观在各种浏览器中保持致

第一节GPS控制网的技术设计 1、精度等级 精度的主要指标是基线长度中误差1b 《全球定位系统(GPS)测量规范)》2001分六个等级 《全球定位系统城市测量规程》1997分二等、三等、四等、一级和二 级等五个等级。 2、基准设计 （1)坐标系:WGS-84、北京54/80,地方独立坐标系 （2)位置基准、方位基准、尺度基准

1、最佳接收理论 在随机干扰存在的情况下如何最好地接收数字 信号呢?研究和解决这个问题的理论称为最佳接收 理论。它把近代数学的概率论和数理统计应用到信 号接收的领域,从而在理论上可实现信号接收的最 佳化,这为通信系统更加完善的设计开辟了道路。 最佳接收理论所研究的是有随机干扰存在的情 况,在一定的准则下,经过系统的、定量的推导, 给出最佳接收机的结构,并证明最佳接收机的性能 达到性能的极限

3.1 指令系统概述 3.2 指令格式 3.3 指令系统的寻址方式 3.4 8051指令系统分类介绍 3.4.1 数据传送类指令 3.4.2 算术运算类指令 3.4.3 逻辑操作类指令 3.4.4 控制跳转类指令 3.4.5 位操作类指令 3.5 8051指令系统汇总 3.6 某些指令的说明 3.7 8051汇编语言程序设计基础 3.7.1 编程语言概述 3.7.2 汇编语言语句和格式 3.7.3 伪指令 3.7.4 汇编语言源程序的汇编 3.8 8051汇编语言程序设计举例 3.8.1 子程序的设计 3.8.2 查表程序设计 3.8.3 分支转移程序设计 3.8.4 循环程序设计

设D是以点A,1),B(-1),C(-1,-1)的三角形,则 √x2+3y2+1)si(xy)+2dy=(A)(中) (A)4.(B)2.(C)1.(D)0 2.设球体x2+y2+z2≤2az(a>0)中每点的质量密度与该点 到坐标原点的距离的平方成反比,则该球体的质量M与质心x坐标X为 (中) (A)M=2ka, X X=-a (C)M=2kma, x=la. (D) M=kma, x=Ia 3.设D={(x,y)∈R2x2+y221>0,f(x,y)在D上连续,在D内可微, f(0,0)=1,D的正向边界为C1。若f(x,y)在D上满足方程 afaf 1 ∫(x,y)

基于国内转底炉直接还原炼铁在起步阶段亟待解决的热工系统问题，分别以系统分析、热模拟实验和数值模拟为手段，对转底炉分段热工参数进行了研究.建立了转底炉冶金模型和热模型（涉及变量83个、参数20个），模拟计算结果表明，每生产1t金属化球团，需铁精粉1213kg，消耗煤粉283kg、煤气615kg.基于转底炉分区域系统分析，分别进行了预热段、加热段、还原段条件下的热模拟实验研究，确定出不同工况下（nC：nO=0.8~1.2）含碳球团于各段的实时还原进度，并依据含碳球团自还原吸热与热工参数的匹配，确定出各段燃料供应参数.使用Fluent模拟软件对分段热工参数进行了验证，结果表明分段热工参数设计合理，能有效实现转底炉的分段职能，为转底炉的优化设计提供了基础

《人工智能导论》为计算机科学技术专业和软件工程专业的一门选修课，其目的是使学生初步了解人工智能的基本原理，初步学习和掌握人工智能的基本技术，以便拓宽知识面，并为进一步学习和应用奠定基础。本课程的具体要求为： 1. 了解人工智能的基本概念、分支领域及其发展概况； 2. 理解知识表示及其推理的基本原理，掌握其基本技术； 3. 理解基于搜索的问题求解基本原理，掌握其基本技术； 4. 理解机器学习、知识发现的基本原理；初步掌握其基本方法； 5. 学会一种人工智能程序语言，掌握简单的智能程序设计方法； 6. 能综合运用所学知识，设计实现一个小型专家系统。 教学重点、难点： 1. 搜索与问题求解； 2. 知识表示及其推理； 3. 机器学习与知识发现； 4. 专家系统原理与设计