介绍了基于同步辐射的原位X射线吸收谱、原位X射线衍射谱和原位X射线光电子能谱的基本原理及功能，重点综述了原位X射线技术在电解水催化材料服役行为动态研究中的应用进展，列举了多种典型电解水催化剂在反应条件下结构动态变化的研究实例，为实现催化材料全生命周期动态构效关系的精准构建提供了技术基础。最后，分析总结了原位X射线技术在面临复杂电化学服役环境时所遇到的问题及挑战，并提出了对先进同步辐射技术及原位X射线谱学的未来展望

❖烯烃的构造异构,命名,烯基 ❖烯烃的结构 ❖顺反异构、E-Z标记法—次序规则 ❖烯烃的来源和制法 ❖烯烃的物理性质 ❖ 烯烃的化学性质、亲电加成反应历程

§10-1 齿轮传动概述 §10-2 齿轮传动的失效形式及设计准则 §10-3 齿轮的材料及其选择原则 §10-4 齿轮传动的计算载荷 §10-5 标准直齿圆柱齿轮传动的强度计算 §10-6 齿轮传动设计参数、许用应力与精度选择 §10-7 标准斜齿圆柱齿轮传动的强度计算 §10-8 标准锥齿轮传动的强度计算 §10-9 齿轮的结构设计 §10-10 齿轮传动的润滑

⚫ 第14章 基本操纵模型 ➢ 概述 ➢ 基本操纵模型假设 ➢ 运动学方程建立 ➢ 操纵特性分析 ➢ 实例分析与比较 ⚫ 第15章 基本操纵模型的扩展 ➢ 考虑车身侧倾的三自由度模型 ➢ 车轮转动效应 ➢ 转向系统的影响 ➢ 悬架转向学 ➢ 变形转向 ⚫ 第16章 转向系统动力学及控制 ➢ 转向系统结构及转向几何学 ➢ 转向系统振动分析 ➢ 四轮转向系统 ➢ 电动助力转向系统

本教学大纲是针对北京大学生命科学院和医学部本科生学习的无机化学课程编写的。本课程为生命科学院和医学部学生的基础课，它是本科生在一年级时的必修课程。课程的主要内容包括：化学热力学和结构化学的基本知识，酸碱电离等四大平衡的基本理论，有关气体、液体和溶液的基本概念，元素及其化合物的基本性质和定性分析等。本课程的目的是要求学生掌握无机化学的基本概念、基本理论、元素及无机化合物的基本性质规律以及定性分析方法，为学生后续化学课以及相关专业课的学习打好基础

第一部分：汽车NVH概述 1. NVH的定义 2. 必要性和意义 3. 汽车噪声法规和标准 4. 汽车NVH的分类和控制方法 5. 我国汽车NVH研发设计水平 6. 国内外汽车噪声预测理论方法 第二部分：汽车NVH测试内容 1. 汽车NVH试验 2. 测试中的信号处理 3. 结构声灵敏度测试分析 4. 声隔离测试分析 5. 声源识别 6. 发动机悬置性能测试分析 第三部分：NVH测试实例 1. 动应变测试 2. 发动机扭振测试分析 3. 白车身模态分析

重点：是从使用的角度出发掌握半导体二极管、晶体管和场效应管的外部特性和主要参数。因此，讲述管子的内部结构和载流子的运动的目的是为了更好地理解管子的外特性，应引导学生不要将注意力过多放在管子内部，而以能理解外特性为度。难点：半导体中载流子的运动以及由载流子的运动而阐述的半导体二极管、晶体管和场效应管的工作原理是学习的难点

以钢渣与生物质废弃材料为研究对象，利用钢渣中含有的金属氧化物对生物质废弃材料进行改性处理获得生态活性炭，研究钢渣种类、钢渣粉磨时间和钢渣超微粉用量对生态活性炭降解甲醛性能的影响。利用X-射线荧光光谱仪（XRF）、X-射线衍射仪（XRD）、激光粒度仪（LPSA）、傅立叶变换红外光谱仪（FTIR）、比表面积及孔径测定仪（BET）和扫描电子显微镜（SEM）测试钢渣超微粉的化学成分、钢渣超微粉的矿物组成、钢渣超微粉的粒径分布、钢渣超微粉的结构组成、生态活性炭的孔结构和生态活性炭的微观形貌。结果表明：钢渣为电炉渣，钢渣粉磨时间为90 min，钢渣超微粉用量为20 g制备的生态活性炭具有良好的降解甲醛性能与合理的经济性，即10 h后甲醛降解率为57.5%。电炉渣中Fe元素与Mn元素含量高，其中Fe元素促使大量甲醛在活性炭的多孔结构中形成富集，Mn元素对富集的甲醛进行催化降解，实现吸附降解与催化降解的协同作用。适当延长钢渣粉磨时间可以减小钢渣超微粉的粒径大小与改善钢渣超微粉的粒度分布均匀程度，有利于提高钢渣超微粉与活性炭、甲醛的降解作用面积。适量的钢渣超微粉可以提高生态活性炭的粉化率，抵消由于孔容积与比表面积降低导致的活性炭吸附降解作用下降的问题

本课题利用有限元分析软件COMSOL Multiphysics，根据某设计院铝电解槽的设计图纸以及它的结构和物理参数建立了铝电解槽的电热场数学物理模型。而且在计算仿真时，本课题会按照槽体长轴和短轴将槽体切开，取整个槽体的四分之一进行计算仿真。在将铝电解槽的电热场看做稳态场的前提下，对电热场进行数学计算时，耦合计算导电的拉普拉斯方程和有内热源的导热泊松方程

Hopfield网络结构和模型 Hopfield网络输出的计算过程(离散) Hopfield网络的稳定性 Hopfield网络的学习算法 Hopfield网络的几个问题 Hopfield网络的MATLAB实现示例