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第一章.仪器分析引论 第四章 原子发射光谱法 原子发射光谱法 光学引论 第五章 原子吸收光谱法 第七章 红外和拉曼光谱法 第九章核磁共振波谱 第九章核磁共振波谱法 电化学分析 第十一章 电位分析法与ISE 第十三章 伏安法与极谱法 第十六章 气相色谱 第十七章 高效液相色谱
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分别采用X射线衍射、金相显微镜、原子力显微镜和透射电镜等组织表征手段以及室温拉伸和热膨胀系数测试等性能测试方法,对比研究了高温退火、低温时效处理对冷拔Fe-Ni合金丝微观组织演变、拉伸强度以及热膨胀系数的影响.研究结果表明:原始丝材强度高,但是室温热膨胀系数较大;而950℃退火导致晶粒粗化以及位错密度降低,虽然室温热膨胀系数低,但强度不足.相比之下,500℃较低温度的时效处理,能获得最优的强度/热膨胀系数组合(1189 MPa/0.2×10-6℃-1).对Fe-Ni合金丝相应的强化机制以及热膨胀系数的影响因素分别进行了讨论分析,分析结果表明:细晶强化与位错强化是该合金丝的主要强化机制,而热膨胀系数则主要受溶质原子-位错交互作用影响.揭示出,合适的热处理工艺选择对于Fe-Ni合金丝力学性能/热膨胀性能优化具有重要意义
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自动控制原理的网络版内容以胡寿松教授主编 的第四版“自动控制原理”为基础,以 PowerPoint2000和 MATLAB66.5为工具,以帮助 教师更好地讲好自控、帮助学生更好地学好自控 为目的而制作的
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研究了不同体积分数原位合成SiC颗粒增强MoSi2基复合材料在900℃空气中1000 h的长期氧化行为.复合材料氧化1000 h后,均未发生pest现象.6种材料都表现出优异的氧化抗力,原位合成的复合材料的氧化抗力好于传统的通过热压商用MoSi2粉末和SiC粉末混合物制备的复合材料(外加复合材料).复合材料氧化膜表层为连续致密的α-SiO2(α-石英),下层为Mo5Si3,复合材料的氧化过程不仅是O2与MoSi2的作用,SiC也同时发生了氧化.材料900℃下发生硅的选择性氧化,正是这种硅的选择性氧化在MoSi2的表面自发形成一层致密的SiO2保护膜,使材料表现出优异的长期氧化抗力
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采用水热法和还原氮化法合成了菊花状形貌的氮化钛(TiN)纳米材料,并将其与还原氧化石墨烯(rGO)水热复合制备了氮化钛–还原氧化石墨烯(TiN-rGO)复合材料。利用扫描电镜、X射线衍射、X射线光电子能谱等测试方法对材料的形貌和物相进行了表征和分析。结果表明,TiN-rGO复合材料很好地保持了TiN菊花状的三维结构和rGO透明褶皱的形貌,且层状的rGO均匀地包覆在了菊花状的TiN的周围。用TiN-rGO复合材料修饰玻碳电极(GCE)制得了TiN-rGO/GCE电化学传感器,用于测定人体中的生物小分子DA和UA。由于复合材料中TiN和rGO的协同效应,构建的电化学传感器表现出了优秀的电化学性能。检测结果表明:TiN-rGO/GCE传感器对DA和UA的检测限分别为0.11和0.12 μmol·L?1,线性范围分别为0.5~210 μmol·L?1和5~350 μmol·L?1,且具有良好的抗干扰性、重现性和稳定性,且成功应用于人体内真实样品的DA和UA检测
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本章要求重点掌握税收概念、分类及形式 特征;掌握税收术语、税收原则和税负转 嫁及归属的基本知识;掌握拉弗曲线的原 理及其经济意义
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烹饪原料购进以后,一般不能立即用 于烹调,必须进行各种加工,因而加工是 烹调工作的第一道工序,也是原料从购进 到烹调必须的一个准备阶段。加工好坏直 接关系到菜肴的色香味形,也关系到原料 的损耗,关系到食者的营养和健康
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5.4常用的氧化还原滴定法 5.4.1高锰酸钾法 5.4.2重铬酸钾法 5.4.3碘量法 5.4.4溴酸钾法及铈量法
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5.4常用的氧化还原滴定法 5.4.1高锰酸钾法 5.4.2重铬酸钾法 5.4.3碘量法 5.4.4溴酸钾法及铈量法
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利用背散射电子衍射技术对高速冲击前后高锰钢样品强制剪切区域的晶粒进行准原位观察,分析了剪切区域不同位置晶粒的相变情况,并借助有限元模拟及受力计算对不同晶粒相变程度差异的原因做了进一步分析.结果表明,在高速变形下,应力应变水平、奥氏体取向及晶粒间的相互作用共同影响TRIP行为:应力应变水平越高,相变程度越大;由于帽型样中剪切应力的存在,相比于近〈111〉取向奥氏体,近〈100〉和近〈110〉取向奥氏体相变程度更大,近〈110〉取向相变程度最大.具有有利取向的奥氏体,晶粒尺寸越大,其相变行为受周围晶粒影响越小,越容易充分相变;具有有利取向的长条状奥氏体晶粒,若其两侧晶粒难相变,则该晶粒相变将受到束缚;带有尖角的晶粒,变形时应力集中难以释放,易发生相变;当晶粒的孪生分力大于滑移,但其最大和次大的孪生分力相差不大,可能导致在这两个方向孪生互相竞争,反而不易相变.高速变形时体心马氏体多在晶界应力集中处产生,很少在晶粒内部大量产生,形态多为细片状,变体选择强
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