通过实验室热模拟和轧制实验研究了添加0.21%Al对成分为0.05%C-1.7%Mn-0.4%Si-0.05%Nb-0.03%Ti(质量分数)的微合金钢奥氏体分解动力学的影响.结果表明:加入0.21%Al在冷速为10℃/s范围内明显抑制奥氏体向先共析铁素体的转变,提高了贝氏体的淬透性;对于780℃终轧后在600℃等温20min的钢板,Al通过提高碳的活度减轻或避免了带状组织的形成,明显提高了轧制钢板的力学性能

采用煤油做试剂、在160~180℃的热分解反应温度下,通过羰基铁的热分解合成单分散性的铁纳米粉末.合成的纳米铁微粒随着反应初始物羰基铁的浓度从0.296mol/L(加入量3.6mL)增加到0.444mol/L(加入量5.4mL)时,其平均尺寸从11.2nm减小到8.6nm,而且它们的形状都是球形.合成的纳米铁微粒通过高分辨率的电子显微镜显示出无定形结构,其表面很容易氧化成尖晶石的四氧化三铁结构

1. 包的基本概念 包： 是一个容器。 包的作用： 把一个大的系统分解为多个小的系统。分解是控制 软件复杂性的重要手段：

3.2.1 引发剂的种类 3.2.2 引发剂分解动力学 (1) 引发剂分解速率 (2) 引发剂效率 (3) 引发剂的选择 3.2.3 其它引发作用 (1) 热引发聚合 (2) 光引发聚合 (3) 高能辐射引发聚合

正交试验方差分析法。试验数据构造模型。方差分析建立的基础参数估计、变差平方和分解公式、自由度分解公式及相应的计算公式

一、蛋白质的营养作用 二、氨基酸的一般分解代谢 三、氨的代谢 四、α-酮酸的代谢和非必需氨基酸的合成 五、个别氨基酸代谢 六、 核苷酸的合成代谢 七、核苷酸的分解代谢

针对非线性、非平稳信号的数据压缩问题,提出了一种基于自适应形态小波的轧机电气信号压缩方法.结合电气信号的形态特征,采用中值算子作为形态小波的更新算子对信号进行分解,从而实现根据信号的局部形态特征,自适应地调整形态小波分解的更新算子.工业现场实际轧机电气信号的数据压缩实验证明:利用这种形态小波信号压缩方法,可以获得高压缩比的信号,并能保留信号的形态特征;同时,这种形态小波信号压缩方法运算量小,可以应用到实时性要求较高的在线监测系统中

3.1 周期信号分解为傅里叶级数 3.2 信号在正交函数空间的分解 3.3 周期信号的频谱 3.4 非周期信号的频谱 3.5一些常见信号的频域分析 3.6 傅里叶变换的性质及其应用 3.7 相关函数与谱密度 3.8 连续系统的频域分析 3.9 信号的无失真传输和理想滤波器

一、 核酸的合成代谢—核苷酸的生物合成，核酸的生物合成 二、核酸的分解代谢—核酸的分解，核苷酸的降解代谢 三、遗传工程—DNA的限制酶图谱，基因载体， DNA重组技术

提出了一种用于轧辊偏心控制的多分辨小波控制器,它利用小波对轧制力信号进行多分辨分解.机架的轧制力中包含着许多潜在因素的累积影响,比如压下环节的动特性、轧辊偏心、测量噪声、外部干扰等,这些影响体现在不同的尺度上.通过小波的多分辨分解,这些不同尺度上的信息被区分开来,然后在控制中对轧辊偏心进行补偿.仿真实验表明该方法是有效的