第一节芳胺类药物的分析 第二节苯乙胺类药物分析 第三节芳氧丙醇胺药物分析

线性网络的一般分析方法 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

第三章线性网络的一般分析方法电阻电路分析方法: 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

利用有限元软件ANSYS对软接触电磁连铸结晶器内磁场进行三维数值模拟,分析了结晶器内钢液面高度对磁场及电磁力分布的影响.结果表明:钢液使得磁感应强度集中在钢液的侧表面;当钢液面低于线圈上沿时,钢液中磁感应强度的最大值出现在钢液上表面附近,并沿拉坯方向逐渐递减;当钢液面高于线圈上沿时,随着钢液面的升高磁感应强度的最大值向线圈中部移动;钢液侧表面所受电磁力的分布趋势与磁感应强度的分布趋势基本一致

本章小结 1、复阻抗和复导纳 2、阻抗(导纳)的串联和并联和直流电阻电路分析方法一样,有分压和分流公式 3、相量图 4、正弦稳态电路的分析

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

本书以教育部制订的“高等工科院校电路、电路分析课程基本要求”为依据,参阅了国内出 版的电路、电路分析最新教材,并大量收集、研究了各院校近年的电路、电路分析课程考研试题 后而编写。本书从应试出发,全面总结、归纳了电路课程的基本内容、基本概念、重点、难点、各 种分析和计算方法,以及这些概念和方法在解题中的应用。每一章均选有典型题作例题,给出 解题思路和解题方法;每章末还有阶段测试题,并给出答案。全书最后选编了四套考研电路模 拟试题和近五年西安交通大学研究生入学考试电路试题,并给出参考答案。 本书可作为报考相关专业硕士研究生的主要复习参考书,也可作为在校大学生学习电路 课程的辅导教材和参考书

为研究纯电动汽车车载电源性能，提出并搭建了由异步电动机和直流电动机组成的在环测试平台.异步电动机用来模拟纯电动汽车的牵引电动机，直流电动机用来模拟汽车行驶时的阻力和惯量，对异步电动机和直流电动机分别实施转速控制和转矩控制.分析了电动汽车行驶工况，给出了简单循环工况下参考转速、转距和功率.设计了异步电动机调速系统转速控制器和电流控制器，建立了异步电动机调速系统的数学模型，提出了基于自适应模糊神经网络控制的异步电动机调速系统.仿真和实验结果表明，基于自适应模糊神经网络控制的调速系统明显优于PID控制的交流调速系统，在环测试平台能够较好跟踪参考转速和参考转距的变化

本书运用信息化与物联网工程技术理论，全面分析国内外能源电力物联网工程技术研究现状与发展趋势、我国能源电力物联网应用工程技术发展特点、智能变电站物联网工程技术与应用、输电线路物联网感知工程技术与应用、供用电物联网通信工程技术与应用、配电系统物联网工程技术与应用、电力GIS物联网工程技术与应用、无线移动通信物联网工程技术与应用、电力人工智能物联网工程技术与应用等，力求反映电力信息化与物联网应用工程技术的最新发展理论与工程实践研究成果，通过电力物联网工程技术实际案例，针对电力信息化与物联网工程领域存在的问题，提出了相应的解决方案。本书可作为高等院校相关专业教材，也可作为能源电子行业的培训教材，还可作为企事业单位电力物联网工程相关人员的参考用书。 第1章 绪论 第2章 电力物联网工程技术基础理论 第3章 电力物联网工程技术基础知识 第4章 智能变电站物联网工程技术与应用 第5章 输电线路物联网感知工程技术与应用

以一款插电式燃料电池电动汽车(plug-in fuel cell electric vehicle，PFCEV)为研究对象，为改善燃料电池氢气消耗和电池电量消耗之间的均衡，实现插电式燃料电池电动汽车的燃料电池与动力电池之间的最优能量分配，考虑燃料电池汽车实时能量分配的即时回报及未来累积折扣回报，以整车作为环境，整车控制作为智能体，提出了一种基于增强学习算法的插电式燃料电池电动汽车能量管理控制策略.通过Matlab/Simulink建立整车仿真模型对所提出的策略进行仿真验证，相比于基于规则的策略，在不同行驶里程下，电池均可保持一定的电量，整车的综合能耗得到明显降低，在100、200和300 km行驶里程下整车百公里能耗分别降低8.84%、29.5%和38.6%；基于快速原型开发平台进行硬件在环试验验证，城市行驶工况工况下整车综合能耗降低20.8%，硬件在环试验结果与仿真结果基本一致，表明了所制定能量管理策略的有效性和可行性