电阻电路分析方法： 一、等效变换 —求局部响应 二、一般分析方法—系统化求响应 三、网络定理 3-1 支路分析法 3-2 网孔分析法 3-3 节点分析法 3-4 独立变量选取与独立方程存在性 3-5 回路分析法和割集分析法 3-6 电路的对偶特性与对偶电路

试卷号:B020017(答案 注:各主观题答案中每步得分是标准得分,实际得分应按下式换算: 第N步实际得分一本题实际得分解答第N步标准得分 解答总标准得分 一、解答下列各题 (本大题共3小题,总计13分) 1、(本小题4分) 证明:f(x)= arctanx在[0,1]上连续,在(0,1)可导 即f(x)在[0,1]上满足拉格朗日中值定理的条件

针对油泵齿轮轴特殊形状设计了齿轮轴精锻模具.通过有限元仿真和精锻实验研究了齿轮轴成形过程和金属流动规律.分析了对油泵齿轮轴精锻工艺中产生齿形角隅填充不满缺陷的原因：角隅填充是成形终了时成形载荷陡增的主要原因之一，由于齿轮轴精锻模具结构的特殊性，其强度无法满足齿形角隅填充所需高成形载荷的需要.基于角隅填充状况，提出了齿形端面斜面分流和环形槽分流，并对传统精锻工艺和两种分流锻造工艺进行了有限元仿真.分析结果表明两种分流方法均能有效减小齿形角隅填充时金属流动阻力，保证齿形良好填充，降低成形载荷，并且斜面分流优于环形槽分流.锻造实验验证了有限元仿真的准确性

5.1 胶体及其基本特性 胶粒的结构 分散相与分散介质 分散体系分类 （1）按分散相粒子的大小分类 （2）按分散相和介质的聚集状态分类 （3）按胶体溶液的稳定性分类 憎液溶胶的特性 胶粒的形状 5.2 溶胶的制备与净化 溶胶的制备 （1）分散法 1.研磨法 2.胶溶法 3.超声波分散法 4.电弧法 （2）凝聚法 1.化学凝聚法 2.物理凝聚法 溶胶的净化 （1）渗析法 （2）超过滤法 5.3 溶胶的动力性质 • Brown 运动 • 胶粒的扩散 • 溶胶的渗透压 • 沉降平衡 • 高度分布定律 5.4 溶胶的光学性质 • 光散射现象 • Tyndall效应 • Rayleigh公式 • 乳光计原理 • 浊度 • 超显微镜 5.5 溶胶的电学性质 • 胶粒带电的本质 • 电动现象 （2）电渗 （3）流动电势 （4）沉降电势 • 双电层 • 动电电位 (1) 电泳 Tiselius电泳仪 界面移动电泳仪 显微电泳仪 区带电泳 5.6 溶胶的稳定性和聚沉作用 • 溶胶的稳定性 • 影响溶胶稳定性的因素 • 聚沉值与聚沉能力 • Schulze-Hardy规则 • 电解质对溶胶稳定性的影响 • 不同胶体的相互作用 1. 敏化作用 2. 金值

依据物理化学原理的不同,传质过程可分为平衡分离和 速率分离。 平衡分离过程:借助分离媒介(如热能、溶剂、吸附剂 等)使均相混合物系统变为两相系统,再以混合物中各组 分在处于平衡的两相中分配关系的差异为依据而实现分离 据两相状态的不同,分为:TECN 的方法

【目的要求】 1. 了解体外分析技术的定义、种类、发展和共同特点。 2. 了解放射免疫分析技术的发展； 3. 掌握放射免疫分析的原理、未知样品的测量。 4. 了解放射免疫分析技术的试剂要求；掌握放免技术的分类方法。 5. 了解放免分析质量控制的分类、目的；质量控制的指标及意义。 6. 了解免疫放射分析的原理；掌握免疫放射分析的方法及与放射免疫分析的异同；了解免疫放射分析的特点。 【教学内容】 体外分析技术 定义、分类、发展和共同特点。 放射免疫分析 建立和发展；在临床中的地位 原理：标准曲线、未知样品的测量 各试剂的要求和配制；分离方法的要求、种类 放射免疫分析的质量控制：目的、分类、指标和意义 免疫放射分析 原理、方法 与放射免疫分析法的异同 免疫放射分析的特点及临床应用

12 环境影响的经济损益分析 12.1 环境损益分析 12.1.1 环境损失分析 12.1.2 环境效益分析 12.2 经济损益分析 12.2.1 防渗工程投资概算 12.2.2 资金回报分析 12.3 社会损益分析 12.4 环境经济损益分析结论

一、名词解释(18分,每题3分) 长日性花卉球根花卉阳性植物温床盆栽花卉插花 二、填空(20分,每题1分) 1.花卉依主要观赏部位分类可分为 2.花卉对光照强度的要求可分为 三类 3.根据温度分类,温室可分为 4.塑料大棚立柱防腐有 等方法

在粗锡精炼过程中引入超重力场，运用超重力技术研究Sn-3% Fe（质量分数）熔体中杂质元素铁在超重力场中的定向富集和过滤分离的规律，达到提纯净化粗锡的目的.结果表明，对于超重力场G=500以10℃·min-1冷却速率凝固后的Sn-3% Fe熔体，超重力场极大强化富铁相在粗锡熔体中的沉降运动，使先析出富铁相全部富集到试样的下部区域，上部几乎找不到富铁相颗粒.下部尾锡中的铁质量分数达到4.817%，而上部精锡中的铁质量分数降低到0.036%，精锡中铁的脱除率高达98.78%.在超重力场中过滤的Sn-3% Fe熔体可实现富铁相杂质和精锡液的有效分离，当重力系数大于30时，精锡的回收率随重力系数的增大而提高.在超重力场G=100，240℃条件下，Sn-3% Fe熔体过滤1 min后，精锡液几乎全部被分离到坩埚底部，富铁相杂质被截留在过滤碳毡上部，下部精锡中找不到富铁相杂质的颗粒，精锡中铁质量分数降至0.253%，富铁渣中铁质量分数高达11.528%.精锡中铁的脱除率高达91.44%，超重力场中精锡的回收率高达82.69%

传统的分类算法大多假设数据集是均衡的,追求整体的分类精度.而实际数据集经常是不均衡的,因此传统的分类算法在处理实际数据集时容易导致少数类样本有较高的分类错误率.现有针对不均衡数据集改进的分类方法主要有两类:一类是进行数据层面的改进,用过采样或欠采样的方法增加少数类数据或减少多数类数据;另一个是进行算法层面的改进.本文在原有的基于聚类的欠采样方法和集成学习方法的基础上,采用两种方法相结合的思想,对不均衡数据进行分类.即先在数据处理阶段采用基于聚类的欠采样方法形成均衡数据集,然后用AdaBoost集成算法对新的数据集进行分类训练,并在算法集成过程中引用权重来区分少数类数据和多数类数据对计算集成学习错误率的贡献,进而使算法更关注少数数据类,提高少数类数据的分类精度