引入断裂力学原理,以某混凝土结构副大巷中复杂结构为研究对象,通过相似模拟实验和现场观测等手段对有关材料物理力学参数进行识别和修正,结合现场矿压观测结果和相似材料模拟试验结果,对该巷道内部应力破坏敏感部位的内力和变形机理进行了系统的分析、模拟计算.研究结果对现场支护设计、维护加固和提高岩层稳定程度具有重要的意义

总结讨论了熔锍及熔融金属中元素选择性氧化的行为,举出镍锍中Ni与S,铁液中Cr、V、Nb、Mn或P与C作为应用的实例。利用热力学分析提出氧化的转化温度的概念,并指出二步及一步计算该温度的方法。在排除新相生成的晶核能的条件下,氧化的转化温度与氧的存在形式(无论是气态O2,熔于金属液中的[O]或炉渣中的FeO)以及氧的压力或活度无关,而只决定于参加反应的物质及产物的本质及活度(压力)。同时,转化温度不是一成不变的温度,而是随着熔池组成的改变而不断地变化。降低气体氧化产物的分压将有助于降低氧化的转化温度。理论计算的转化温度可提供使熔池中一个元素的优先氧化而使另一元素保留不变的最佳条件。小型试验和工业上实践证明,转化温度的概念可以成功地控制吹炼操作,作到按意图进行选择性氧化。影响熔池内元素氧化顺序的动力学因素也作了简略的分析。对镍锍脘S,不锈钢脱C以及高碳锰铁降C的吹炼,熔池温度永选要高于相应熔池组成的转化温度。而对铁水脱Cr和铁水提V或Nb,熔池温度则应保持低于相应熔池组成的转化温度。P、C在铁水中的氧化顺序,除与转化温度有关外,还取决于熔渣组成以及CO承担的压力

第8章磁场的源 8.1毕奥-萨伐尔定律 8.2匀速运动点电荷的磁场(非相对论) 8.3~8.4安培环路定理 利用安培环路定理求磁场的分布 8.5与变化电场相联系的磁场 8.6平行电流间的相互作用力

2003级《大学数学I》第一学期期末考试试题 一。填空题(每小题3分共15分) 2.1=fxy)y改变积次序为1= 3.假设f(x)是周期为2的函数,它在[-,]内的表达式为f(x)=x,则f(x)展开成Fourier级数时,bn=

一、 问答题(4 小题,共 20.0 分) (6 分)[1] (4 分)[2]金属切削过程的本质是什么？如何减少金属切削变形？ (6 分)[3]什么是封闭环、增环、减环？ (4 分)[4]为什么硬质合金刀具与高速钢刀具相比，所规定的磨钝标准要小些？

通过本章的学习要求理解相关分析和回归分析的有关概念研究内容。掌握计算相关系数和配合回归方程的方法，并能结合实际资料对变量进行相关与回归分析。 研究内容：相关关系分析概述 简单直线相关分析 简单直线回归分析 曲线回归及多元线性回归分析 其他相关系数的介绍

在年金的期限内 金融市场会有很多的变化 投资者 融 资者 通常需要随时评估其已经进行的投融资的价值 如何分析现金流中的内在价值 本金 和时间价值 利 息 价值评估中常用的本金利息分离方法有摊还表方法 amortization schedules 和 偿债基金方法 sinking fund

大学英语新四级考试已经于2006年6月24日正式登上了历史舞台,如何更好地巩固老题型,更快地 适应新题型,是每个即将参加四级考试的考生必须面对的问题 就四级听力题目本身而言,主要有以下几方面的变化 首先,听力的分值比例由原来的20%提升到35%: Section A部分由两种题型构成:短对话和长对话

基本内容： 附植、分娩机理，妊娠的识别和建立；胎膜和胎盘的作用；妊娠的维持和妊娠母畜的生理变化；妊娠诊断分娩预兆；决定分娩过程的因素；分娩过程；助产；产后期及产后护理。 基本要求： 1、了解胎膜和胎盘的分类、作用；分娩预兆、分娩的特点； 2、掌握孕畜的生理变化；正常分娩的助产、难产及其预防、妊娠诊断的基本方法以及产后护理。 第一节 妊娠识别与胚泡附植 Section 1 Maternal recognition and implantation 第二节 胎膜和胎盘 Section 2 Placenta and embryonic membranes 第三节 妊娠期母体的变化及妊娠诊断 Section3 Maternal physiological changes during pregnancy and pregnancy diagnosis 第四节 分娩 Section 4 Parturition or Labour 第五节 助产及产后护理 Section 5 Artificial interference in normal parturition and nurse of female and newborn

通过将迟滞特性引入神经元激励函数的方式，构造了一种前向型迟滞神经网络模型.结合卡尔曼滤波方法，将其应用于风速时间序列的预测分析中.在原始风速时间序列的基础上，构造出风速变化率序列.采用迟滞神经网络分别对两种序列进行预测分析，并将预测结果利用卡尔曼滤波方法进行融合，从而得到最优预测估计结果.仿真实验结果表明，迟滞神经网络具有更加灵活的网络结构，能够有效改善网络的泛化能力，预测性能优于传统神经网络.采用卡尔曼滤波方法对预测结果进行融合后能够进一步提高预测精度，降低预测误差