要求: ①地基变形:掌握力与地基变位的对应关系了解伏格特法的基本思路。 ②应力计算:掌握纯拱法和拱冠梁法。了解多拱梁法的基本原理

一、教学目的与要求: 教学目标:掌握灯光特效的制作方法,能够制作幻想场景。 教学重点:利用3 3DSMAX建立三维空间时,体积光、灯光特效的应用以及火焰的使用。 教学难点:灯光排除按钮的应用以及灯光的衰减调节

1概述 2动静法的应用 3强迫振动的应力计算 4杆件受冲击时的应力和变形 5冲击韧性

1、课程简介: 植物生理学是一门实验科学,它的一切结论都源于科学实验,学生通过 实验,可以做到手、脑并用,无论是重新演示前人的某些结论还是利用所学 的实验技术得出某些新结论,对初学者来讲,都是一种创造性的劳动,这种 学习方式是读书、听课所绝对不能代替的,因此实验课程是一门培养学生综 合能力的非常重要的课程。 2、地位和任务: 近年来,实验课越来越受到学者们的重视是学好植物生理理论必不可 少的教学内容。随着国家教改的进行,实验课在教学中的比例也不断增加, 这方面应该引起学生的重视。 通过实验可以锻炼学生的动手能力,进而使学生能够掌握基本操作技能 实验课与理论课既相互联系又相互独立,实验教学内容应为促进理论教学和 为科研、生产实践需要而选定,应尽量反映现代科学技术水平,加深对理论 知识的理解

网络环境下的恶意软件严重威胁着工控系统的安全，随着目前恶意软件变种的逐渐增多，给工控系统恶意软件的检测和安全防护带来了巨大的挑战。现有的检测方法存在着自适应检测识别的智能化程度不高等局限性。针对此问题，围绕威胁工控系统网络安全的恶意软件对象，本文通过结合利用强化学习这一高级的机器学习算法，设计了一个检测应用方法框架。在实现过程中，根据恶意软件行为检测的实际需求，充分结合强化学习的序列决策和动态反馈学习等智能特征，详细讨论并设计了其中的特征提取网络、策略网络和分类网络等关键应用模块。基于恶意软件实际测试数据集进行的应用实验验证了本文方法的有效性，可为一般恶意软件行为检测提供一种智能化的决策辅助手段

利用扫描电镜分析了自耗电极和电渣重熔钢中夹杂物的特征，结合热力学计算，分析了氧硫复合夹杂物在电渣重熔过程中的转变机理。结果表明，电渣重熔采用气氛保护结合脱氧操作可以将自耗电极全氧质量分数由0.0017%降低至0.0008%。电渣重熔之后钢中小于3 μm夹杂物的比例显著增加。自耗电极中的夹杂物为CaS与含质量分数3%和11%左右MgO的CaO–Al2O3–SiO2–MgO结合的两类复合夹杂物。电渣过程未被去除的氧化物夹杂中的SiO2被钢液中酸溶铝还原，保留至电渣锭中。电渣锭中含约1%MgO和2%SiO2且成分均匀的CaO–Al2O3–SiO2–MgO是在电渣过程中新生的夹杂物。自耗电极中的CaS通过分解为钢液中溶解Ca和S，以及通过与液态氧化物夹杂中Al2O3反应的途径在电渣过程被去除。电渣锭中低熔点氧化物夹杂周围环状CaS是钢液凝固过程中溶解S、酸溶铝Al与氧化物夹杂中CaO的反应产物，高熔点氧化物夹杂周围环状CaS是钢液凝固过程中Ca和S偏析后反应新生的夹杂物。复合夹杂物中补丁状CaS是在电渣重熔钢液冷却过程中由复合夹杂物熔体中析出的

8.3 吸光光度法的灵敏度与准确度 8.4 显色反应与分析条件的选择 8.5 吸光光度法的应用 8.6 紫外可见分光光度法在有机定性分析中的应用

将岩体破坏接近度指标(FAI)引入隧道支护设计，明确了围岩临界支护时机判别准则。基于有限差分数值计算程序，合理考虑岩体峰后应变软化特性，建立了一种隧道最优支护时机确定方法。通过算例分析，定量探讨了表征支护时机的重要参数，从工程角度阐释了支护时机的本质意义。结果表明：岩体地质强度指标GSI由75减小至25时，支护时机提前8.32 m；岩石材料常数mi由20减小至10时，支护时机提前5.85 m；岩石单轴抗压强度σci由80 MPa减小至40 MPa时，支护时机提前3.74 m；工程扰动参数D由0增加至0.8时，支护时机提前7.44 m。将建立方法在玉渡山隧道工程中进行应用，计算出研究区段的支护时机为3.3 m，经现场监测表明该方法有效、可行。该研究成果可为隧道支护体系的量化设计提供参考

引言 第一节应力的概念 第二节轴向拉压杆横截面上的应力 第三节拉压杆的变形虎克定律 第四节材料在拉伸和压缩时的性质 第五节拉压杆的强度计算 第六节应力集中的概念 第七节连接件的强度计算

第二章第六节 微分学在最优化方面的应用 26-1多元函数的无条件极值 26-2多元函数的条件极值 第七讲微分学在最优化方面的应用 课后作业: 阅读:第二章第五节52:pp.60--63 预习:第二章第五节52:pp.60-63 作业:第二章习题4:pp.59- 6,(3),(5);7,(1),(2);8;10;12;13. 引言:多元函数极值问题的提法与普遍性 最优化问题的普遍性: