频谱分析诊断法 不同故障的特征频率 不平衡、不对中、松动、轴承故障、齿轮故障等 趋势分析法 通频值趋势分析 频谱趋势分析 报警值和危险值的确定 状态监测和故障诊断及其作用 设备维修制度的发展和不同维修制度的比较 故障诊断的各种手段 振动监测仪器的分类及其选用原则 离线仪器和在线系统

为了研究不同絮凝条件下超细尾砂的絮凝效果, 本文基于超级絮凝理论, 应用超级絮凝测试仪UFT-ТFS-029, 采用相对絮凝率表征人造超细尾砂在pH值为9~12、絮凝剂单耗fd=2~20 g·t-1、料浆剪切速率γ=100~2000 s-1、料浆固体体积分数φ=2%~14%等条件下的絮凝行为. 发现相对絮凝率随着pH、絮凝剂单耗、剪切速率的增加均先增加后减少, 而随着浆料固体体积分数的增加逐渐减少, 并获得了一定条件下的最优絮凝条件, 即pH值为11、fd=12 g·t-1、γ=500 s-1、φ=4%. 同时, 固体体积分数越高, 达到最优相对絮凝率所需的最优剪切速率对固体体积分数的依赖性也越高. 因此, 在实际生产中需要对pH、絮凝剂单耗、剪切速率与固体体积分数等工况参数进行调整, 以达到最优絮凝效果. 应用超级絮凝理论可实现超细尾砂在极短时间内实现很好的絮凝, 为基于流场剪切速率与停留时间的深锥浓密机进料井设计提供参考

5.3.1技术设计 1.布网原则 a).分级布网,逐级控制 常规城市控制网分二、三、四等4个等级,在四等 控制网下再布设一、二级导线。相应等级控制网的平 均边长分别为:9、5和2km;测角中误差分别为±1、 ±1.8和±2.5\;最弱边相对中误差分别

以往对全尾砂膏体屈服应力的研究局限于理想屈服应力流体框架内，认为一定材料配比条件下，膏体的屈服应力是确定的，即认为屈服应力是膏体料浆固有的一个物理属性值。通过开展不同质量分数全尾砂膏体屈服应力测量实验，分析了测量速率与测量时间对不同浓度膏体屈服应力的影响，发现屈服应力值的大小与测量过程相关。对比分析峰值屈服应力、动态屈服应力、静态屈服应力，发现全尾砂膏体屈服应力随测量时间–测量速率在一定条件下的变化规律，即峰值屈服应力、静态屈服应力正比于膏体的测量速率，动态屈服应力反比于测量时间，以变异系数Cv评价料浆屈服应力的离散程度，其中74%质量分数膏体动态屈服应力变异系数最大，Cvmax=27.07%，而66%质量分数膏体静态屈服应力变异系数最小，Cvmin=2.33%。进而从细观层面分析了膏体屈服过程中颗粒间作用力、颗粒网络结构随测量时间–测量速率的变化规律，解释了全尾砂膏体屈服应力易变性机理

句型的分析：构造一算法，用以判断所给的符号串是否为某文法的句型 常见分析方法有自顶向下分析和自底向上分析两类；

针对赤铁矿渣中存在杂质，影响其综合回收利用的问题，开展赤铁矿渣高温水热法脱杂，制备铁红的研究。研究了不同酸度、温度、时间和液固比条件，对铁红产品中铁、锌、硫含量以及锌、硫脱除率和铁溶出率的影响。实验结果表明：pH值为1，温度220 ℃，保温时间3 h，液固比6∶1，转速400 r·min?1条件下，铁红产品中铁质量分数由58.66%上升为66.83%；赤褐铁类矿物含铁由占总铁质量分数94.05%，上升为97.79%；硫质量分数由2.96%下降至0.82%；锌质量分数由1.03%下降至0.18%。经X射线衍射检测，与赤铁矿渣相比，铁红产品中氧化铁信号峰值提高，杂峰减少。通过扫描电镜/能量散射X射线分析，铁红产品表面附着的硫酸盐等杂质经高温水热法处理后明显减少；实验前后，赤铁矿渣与铁红产品颗粒形貌与大小没有发生变化。实验处理后的铁红产品经检测，满足国家标准氧化铁红含铁量C级，水溶物和水溶性氯化物及硫酸盐含量III型，筛余物2型，105 ℃挥发物V2型，来源a型标准

第一节 关税概述 • 一、关税的概念 • 二、关税的特点 • 三、海关税则和通关手续 第二节 关税种类 • 一、按照征收的对象或商品流向分类 • 二、按照征税的目的分类 • 三、按照征税待遇和特定的实施情况分类 • 四、按照征税的一般方法或征税标准分类 • 五、按照关税保护的程度和有效性分类 第三节 关税的保护程度 • 一、名义关税及其保护程度 • 二、有效关税保护率 第四节 关税的经济效应 • 一、关税的价格效应 • 二、关税的贸易条件效应 • 三、关税的税收效应 • 四、关税的保护效应

15.1电分析化学的分类 15.1.1电导分析法 根据溶液的电导性质进行分析 电导法:直接根据溶液的电导或电阻与被测离 子浓度的关系进行分析 电导滴定法:根据溶液电导的变化来确定滴定 终点的定量分析法

针对分类数据, 通过数据对象在属性值上的集中程度定义了新的基于属性值集中度的类内相似度(similarity based on concentration of attribute values, CONC), 用于衡量聚类结果中类内各数据对象之间的相似度; 通过不同类的特征属性值的差异程度定义了基于强度向量差异的类间差异度(dissimilarity based on discrepancy of SVs, DCRP), 用于衡量两个类之间的差异度.基于CONC和DCRP提出了新的分类数据聚类有效性内部评价指标(clustering validation based on concentration of attribute values, CVC), 它具有以下3个特点: (1)在评价每个类内相似度时, 不仅依靠类内各数据对象的特征, 还考虑了整个数据集的信息; (2)采用几个特征属性值的差异评价两个类的差异度, 确保评价过程不丢失有效的聚类信息, 同时可以消除噪音的影响; (3)在评价类内相似度及类间差异度时, 消除了数据对象个数对评价过程的影响.采用加州大学欧文分校提出的用于机器学习的数据库(UCI)进行实验, 将CVC与类别效用(category utility, CU)指标、基于主观因素的分类数据指标(categorical data clustering with subjective factors, CDCS)指标和基于信息熵的内部评价指标(information entropy, IE)等内部评价指标进行对比, 通过外部评价指标标准交互信息(normalized mutual information, NMI)验证内部评价效果.实验表明相对其他内部评价指标, CVC指标可以更有效地评价聚类结果.此外, CVC指标相对于NMI指标, 不需要数据集以外的信息, 更具实用性

1、熟悉本类药物的分类，掌握其结构特征与分析方法的关系； 2、掌握红外光谱鉴别法及某些官能团的呈色反应，了解其他鉴别方法； 3、掌握本类药物中其他甾体的检查方法，了解其他特殊杂质的检查； 第一节 基本结构与分类： 甾体激素 肾上腺皮质激素 性激素 雄性激素及蛋 白同化激素 孕激素 雌激素 第二节 鉴别试验 第三节 杂质检查 第四节 含量测定