采用弹性力学有限单元分析和光弹实验方法以解决高精度传感器结构设计问题是当前研究传感器结构的一个新尝试。本文介绍了用有限元及光弹对剪幅武传感器变形状态、应力状态进行了分析,由计算和试验的结果,提出此类传感器结构设计中关于:a)轮幅上的剪应力分布;b)轮幅上等剪应力区和等倾线分布;c)影响剪应力分布的结构因素等的分析和试验结果。分析和实验结果表明:1.沿轮幅轴线最大剪应力分布是不均匀的;2.在轮幅上存在一最大剪应力的等剪应力区;3.最大剪应力所在部位其主应力倾角不一定是45°。为了满足传感器精度的要求,通过实验可以指示合理的结构形式,电阻应变片应粘贴的部位与尺寸范围,以及对于一个给定的传感器应变片的最大允许尺寸等

常规分离技术:机械分离、蒸发、吸收、精馏、萃取、干燥、吸附、结晶等 新型分离技术:超临界萃取、液膜萃取、双水相萃取、色谱分离技术, 反渗透、超过滤、气体分离, 膜分离、膜蒸馏、泡沫分离等

应用X射线衍射仪、偏光显微镜和扫描电镜对水淬和空冷低钛高炉渣的矿相组成、显微结构、TiO2分布规律及其差异性进行研究.结果表明:水淬渣和空冷渣中主要矿物组成均为玻璃质、钙钛矿、钙铝黄长石和镁硅钙石,但是两种炉渣中各矿物组分含量相差较大,空冷渣中钙铝黄长石和钙钛矿的平均体积分数分别为62.5%和12.5%,是水淬渣中钙铝黄长石和钙钛矿的2.27倍和1.92倍,而玻璃质的平均体积分数不足水淬渣的1/3.水淬渣和空冷渣中矿相显微结构差异较大,空冷渣中钙铝黄长石为钉齿状,而水淬渣中钙铝黄长石为呈羽毛状和针状,且结晶粒度较小,钙钛矿在水淬渣和空冷渣中分别呈星点状和树枝状分布,两种炉渣中镁硅钙石都为纺锤体形;水淬渣中TiO2主要分布在钙钛矿、玻璃质和钙铝黄长石中,而空冷渣中TiO2主要分布在钙钛矿和钙铝黄长石中,并且空冷渣中钙钛矿TiO2的分布率比水淬渣高8.41%,空冷方式更有利于将TiO2聚集在钙钛矿中

假设检验是统计推断的另一个重要的组成部 分。它分为参数检验与非参数检验。参数检验是 已知总体X的分布函数F(x,0)的分布形式,对总 体分布函数中的未知参数θ提出某种假设,然后 利用样本X1,X2,Xn提供的信息对所提出的假设 进行检验,根据检验的结果对所提出的假设作出 拒绝或接受的判断。非参数检验是指总体X的分 布函数表达式F(x)不知道时,假设总体X的分布 函数为某个指定的分布函数F(x),问怎样利用 子样X1X2,Xn提供的信息来对所提出的假设作 出判断,是拒绝或接受

1、掌握制剂分析的特点 2、掌握制剂分析结果的计算 3、掌握附加成份对活性成分含量测定的干扰及排除 4、了解复方制剂分析的特点,掌握其基本分析示例； 第一节 药物制剂分析的特点 第二节 片剂和注射剂的常规检查法 第三节 药物制剂中常见附加剂的干扰及其排除 第四节 复方制剂分析

一、GC的分类和特点 (一)分类 （1)按固定相的聚集状态分: 气固色谱法(GSC),气液色谱法(GLC) （2)按分离机理分:吸附色谱和分配色谱 （3)按色谱柱分: 填充柱色谱法:固定相填充在金属或玻璃管 中(i.d=4-6mm) 毛细管柱色谱法(i.d=0.1-0.5mm)

一、通过本章学习应该掌握的内容 1、何谓生物分离工程 2、生物分离工程的历史及其应用 3、生物分离工程在生物技术中的地位? 4、生物分离工程的特点 5、生物分离工程可分为几大部分,分别包括哪些单元操作?

第3章线性网络的一般分析方法 3.1支路分析法 3.2网孔分析法 3.3节点分析法 3.4独立电路变量的选择与独立方程的存在性 3.5回路分析法和割集分析法 3.6电路的对偶特性与对偶电路

第十八章财务报表分析 本章结构 1.财务报表分析概述 2.财务报表分析方法 3.偿债能力分析 4.盈利能力分析 5.综合分析 6.现金流量分析 7.比率分析的局限性

高质量睡眠与儿童的身体发育、认知功能、学习和注意力密切相关，由于儿童睡眠障碍的早期症状不明显，需要进行长期监测，因此急需找到一种适用于儿童睡眠监测，且能够提前预防和诊断此类疾病的方法。多导睡眠图(Polysomnography，PSG)是临床指南推荐的睡眠障碍基本检测方法，通过观察PSG各睡眠期间的变化和规律，对睡眠质量评估和睡眠障碍识别具有基础作用。本文对儿童睡眠分期进行了研究，利用多导睡眠图记录的单通道脑电信号，在Alexnet的基础上，用一维卷积代替二维卷积，提出一种1D-CNN结构，由5个卷积层、3个池化层和3个全连接层组成，并在1D-CNN中添加了批量归一化层（Batch normalization layer），保持卷积核的大小保持不变。针对数据集少的情况，采用了重叠的方法对数据集进行了扩充。实验结果表明，该模型儿童睡眠分期的准确率为84.3%。通过北京市儿童医院的PSG数据获得的归一化混淆矩阵，可以看出，Wake、N2、N3和REM期睡眠的分类性能很好。对于N1期睡眠，存在将N1期睡眠被误分类为Wake、N2和REM期睡眠的情况，因此以后的工作应重点提升N1期睡眠的准确性。总体而言，对于基于带有睡眠阶段标记的单通道EEG的自动睡眠分期，本文提出的1D-CNN模型可以实现针对于儿童的自动睡眠分期。在未来的工作中，仍需要研究开发更适合于儿童的睡眠分期策略，在更大数据量的基础上进行实验