第1节 CAD/CAM技术特点 第2节 Master CAM的车削编程 第3节 Master CAM的铣削编程

铰接式车辆的路径跟踪控制是矿山自动化领域中的关键技术，而数学模型和路径跟踪控制方法是铰接式车辆路径跟踪控制中的两项重要研究内容。在数学模型研究中，铰接式车辆的无侧滑经典运动学模型较为适合作为低速路径跟踪控制的参考模型，而有侧滑运动学模型作为参考模型时则可能导致侧滑加剧。此外基于牛顿–欧拉法建立的铰接式车辆四自由度动力学模型原则上满足路径跟踪控制的需求，但是还需要解决当前的四自由度模型无法同时反映瞬态转向特性和稳态转向特性的问题。在路径跟踪控制方法研究中，反馈线性化控制、最优控制、滑模控制等无前馈信息的控制方法无法有效解决铰接式车辆跟踪存在较大幅度曲率突变的参考路径时误差较大的问题，前馈–反馈控制可以用于解决上述问题，但是在参考路径具有不同幅度的曲率突变时需要解决自动调整预瞄距离的问题，而模型预测控制，尤其是非线性模型预测控制，可以更加有效地利用前馈信息，且不需要考虑预瞄距离的设置，从而可以有效提高铰接式车辆跟踪存在较大幅度曲率突变的参考路径时的精确性。此外，对于基于非线性模型预测控制的铰接式车辆路径跟踪控制，还需深化三个方面的研究。首先，该控制方法仍然存在误差最大值随参考速度增大而增加的趋势。其次，目前该控制方法以运动学模型作为预测模型，无法解决铰接式车辆以较高的参考速度运行时侧向速度导致的精确性下降和安全性恶化的问题。最后，还需对这种控制方法进行实时性方面的优化研究

第一节 食品的加工概念 第二节 食品加工原料的特性和要求 第三节 食品的质量因素及其控制 第四节 食品工业的发展及其前景 第五节 食品工艺学的主要研究内容和范围 一 食品工艺学的定义 二 主要研究内容和范围 第六节 本课程的地位

采用激光熔覆与微弧氧化技术相结合在海洋钢表面制备了复合膜层.运用扫描电子显微镜（SEM）、能谱仪（EDS）和X射线衍射仪（XRD）表征复合膜层的微观结构，采用极化曲线、电化学阻抗谱、腐蚀磨损实验和浸泡腐蚀实验等测试方法研究膜层在质量分数3.5%的NaCl水溶液中腐蚀行为，并与熔覆涂层和基体进行对比.结果表明：复合膜层主要分为内致密层和外疏松层，疏松层主要由γ-Al2O3组成，致密层主要由α-Al2O3组成，与基底层结合较好，复合膜层表面硬度最大能达到HV0.2 1423.3，比熔覆涂层高47.6%，其硬度较S355海洋钢有显著提升.基体在腐蚀和磨损交互作用中主要以腐蚀加速磨损为主，涂层在交互作用中主要以磨损加速腐蚀为主，在经过微弧氧化处理后，膜层的自腐蚀电位负移，钝态电流密度上升，抗磨蚀性能明显提高.熔覆涂层的浸泡腐蚀方式以点蚀为主，复合膜层腐蚀较轻微，阻抗模值最大能达到105.3 Ω·cm2，比熔覆层提高两个数量级，这表明复合处理可进一步提高涂层的耐腐蚀性

(一)溶剂提取法: 1.溶剂提取法的原理:溶剂提取法是根据中草药中各种成分在溶剂中的溶解性质,选用对活性成分 溶解度大,对不需要溶出成分溶解度小的溶剂,而将有效成分从药材组织内溶解出来的方法。当溶剂加到 中草药原料(需适当粉碎)中时,溶剂由于扩散、渗透作用逐渐通过细胞壁透入到细胞内,溶解了可溶性 物质,而造成细胞内外的浓度差,于是细胞内的浓溶液不断向外扩散,溶剂又不断进入药材组织细胞中, 如此多次往返,直至细胞内外溶液浓度达到动态平衡时,将此饱和溶液滤出,继续多次加入新溶剂,就可 以把所需要的成分近于完全溶出或大部溶出

为了实现冶炼过程中对炉渣成分的实时预测，给电弧炉炼钢过程中加料等工艺操作提供帮助，对影响炉内炉渣成分的因素（炉内反应、加料与流渣）进行了研究，构建了电弧炉炼钢炉渣成分实时预报模型。结果显示，该模型能够实时预测炉内炉渣质量和成分变化，预报炉内铁元素氧化状况，可为冶炼过程中添加辅料与流渣等工艺操作提供指导作用。通过与现场炉渣取样检测结果进行对比，得到炉渣中CaO、SiO2和FeO实测成分与模型预测成分的平均相对误差分别为12.66%、11.17%和19.16%

借鉴流体黏性的表征方式,引入粉体颗粒表观黏度的概念表征粉体颗粒间的相互作用力,基于能量耗散原理,利用旋转黏度计测定了含SiO2纳米添加剂的Fe2O3颗粒在不同温度条件下的表观黏度.实验结果表明,Fe2O3颗粒表观黏度随温度升高而增大,纳米SiO2的加入使颗粒表观黏度明显降低,主要原因是纳米SiO2对Fe2O3颗粒形成了包覆,抑制了颗粒间的团聚和烧结.此外,本研究利用微型流化床研究了含纳米SiO2的Fe2O3颗粒在流化还原过程中发生黏结失流的过程,进一步验证了纳米SiO2对Fe2O3颗粒表观黏度的影响.结果表明,加入纳米SiO2显著提高了还原样品的金属化率,延长了还原过程中的黏结时间;扫描电镜分析表明纳米SiO2有效包覆在Fe2O3颗粒表面,降低了铁原子的扩散活性,并充分阻隔新鲜铁之间的接触,抑制新鲜铁的烧结,从而导致Fe2O3颗粒之间难以形成黏结点,由此证明纳米SiO2对流化床内Fe2O3颗粒的还原过程中的黏结失流具有明显抑制作用

中文电子病历文本包含大量嵌套实体、句子语法结构复杂、句式偏短。为有效识别其医疗实体，提出一种融合多特征嵌入与注意力机制的命名实体识别算法，在输入表示层融合字符、单词、字形三个粒度的特征，并在双向长短期记忆网络的隐含层引入注意力机制，使算法在捕获特征时更加关注于医疗实体相关的字符，最终实现对中文电子病历中疾病、身体部位、症状、药物、操作五类实体的最优标注。面向开源和自建糖尿病数据集的实验结果中所提算法的实体识别准确率、召回率和F1值都达到97%以上，表明其可以更加有效地识别中文电子病历中各类实体

一、传动链短 二、主轴与进给系统均为无级变速 三、采用滚珠丝杠,实现轻拖动 四、采用油雾自动润滑 五、采用镶钢导轨 六、全封闭或半封闭 七、一般配有自动排屑装置

韩珉教授简介 1982年北京大学 CUSBEA毕业后入选留美项目,1983年赴美 国加州大学洛山矶分校攻读博士学位。1988年获博士学位后在 加州理工学院从事博士后研究。1991年到卡罗拉多大学执教, 先后任助理教授、副教授、教授。97年被遴选为著名的休斯医 学研究所研究员。发现Ras途径在发育中的作用,所领导的研 究组在细胞信号转导和发育方面有诸多重要贡献,在Cell, Nature, Science等刊物上发表了多篇论文并获专利2项