一．仪器启动 按下面板上的电源按钮，电源接通。先闪烁显示 “WELCOME” 2 s，再闪烁显示仪器型号“F10DDS” 1 s。之后根据系统功能中开机状态设置，进入“点频” 功能状态，波形显示区显示当前波形“～”。频率为 10.000 000 00kHz；或者进入上次关机前的状态

以型号为Kynar2801的PVDF-HFP (偏氟乙烯-六氟丙稀共聚物)为基质,制备了掺杂微米TiO2粉体的聚合物锂离子电池用多孔电解质隔膜,并采用SEM、XRD、交流阻抗法以及充放电测试等测试手段研究分析该电解质膜的物理及电化学性能.实验结果表明:掺入质量分数6.5%的微米TiO2聚合物电解质膜的室温离子电导率为1.66×10-3S·cm-1,拉伸强度为2.78MPa;在以掺杂电解质膜为隔膜的锂离子电池中,分别以28,70,140,280mA·g-1的电流密度放电时,正极材料LiCoO2的放电容量分别为140.6,127.48,120.25,99.17mAh·g-1

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变压器参数测定 一、空载实验 目的:通过测量空载电流和一、二次电压及空载功率来计算变压器的变比、空载电流百分数、铁损和励磁阻抗

采用Gleeble-3800D热模拟试验机在应变量0.6、变形温度750~1050℃、应变速率0.01~1 s-1工艺条件范围内, 研究了Fe-(5.5%、6.0%、6.5%) Si高硅电工钢的热变形与动态再结晶行为.采用线性回归方法, 建立了三种成分实验钢的流变应力本构方程.计算得到Fe-5.5% Si、Fe-6.0% Si和Fe-6.5% Si高硅电工钢的热变形激活能分别为310.425、363.831和422.162 kJ·mol-1, 说明Fe-(5.5%、6.0%、6.5%) Si高硅电工钢的热变形激活能随Si质量分数的增加而增大, 这使得Fe-(5.5%、6.0%、6.5%) Si高硅电工钢相同条件下的变形抗力随Si含量的升高而增大.采用金相截线法对不同成分和变形条件下实验钢的动态再结晶百分数进行了统计, 结果表明: 同一热变形条件下, Fe-(5.5%、6.0%、6.5%) Si高硅电工钢的动态再结晶百分数随Si质量分数的升高而减小.本文实验条件下, 当变形温度为750~850℃时, Fe-(5.5%、6.0%、6.5%) Si高硅电工钢软化机制主要为动态回复; 而变形温度为950~1050℃时, Fe-(5.5%、6.0%、6.5%) Si高硅电工钢软化机制主要为动态再结晶

一、空载实验 目的： 通过测量空载电流和一、二次电压及空载 功率来计算变压器的变比、空载电流百分数、铁损和 励磁阻抗

建立了环缝式电磁搅拌法制备半固态金属浆料系统电磁场的计算模型,采用商用ANSYS软件对制浆系统内电磁场分布进行了数值模拟,分析了电流、频率、坩埚材质、冷却器材质和环缝宽度对磁感应强度的影响规律,并进行了相应的实验验证.研究结果表明:电磁场模拟结果与实验结果具有较好地一致性,验证了计算模型与软件算法的可行性;系统电磁力主要分布于环缝内,提高了对合金熔体的搅拌强度;在相同的环缝宽度下,磁感应强度随频率的增大而依次减小,随电流的增大而依次增大;同时选用不锈钢坩埚与石墨冷却器可以使环缝内铝合金熔体的磁感应强度获得最大;相同电流和频率条件下,磁感应强度随着环缝宽度减小而逐渐增大;相同搅拌功率条件下,环缝式电磁搅拌法可以获得更加细小均匀的半固态组织,平均晶粒尺寸较普通电磁搅拌法减小31%

1.实验过程中常遇到的两类数字 (1)数目:如测定次数;倍数;系数;分数 (2)测量值或计算值。数据的位数与测定准确度有关

电信客户信用风险等级评估是对电信客户的信用风险进行等级分类.针对建立客户信用风险等级分类模型时,大量带有类标注数据难以获得的问题,提出了基于主动学习的分类器建模方法,并对基于QBC(委员会投票选择)的主动学习算法进行改进以提高分类器的预测精度.通过对实际电信客户数据进行信用风险等级建模实验,结果表明:应用新算法,分类器使用了较少的带类标签样本数据,达到了与被动学习相同的精度,大大降低了信用专家评估数据的工作量

为了处理含高铅的镍物料,进行了电解阳极液中深度除铅的实验研究.分析了电解镍含铅量与电解液中Pb2+质量浓度的关系、共沉淀净化除铅的机理及电解液中的Cl-、Fe3+对除铅结果的影响.通过实验研究,确定了采用共沉淀法深度除铅的最优技术参数:氯化钡加入系数为150、除铅温度为55℃、搅拌除铅时间为60 min、喷淋加入氯化钡溶液的时间为21 min、絮凝剂的质量浓度为2.5 g·L-1.实验结果表明:采用氯化钡共沉淀法净化除铅,除铅后电解液中[Pb2+]≤0.0003 g·L-1,渣含镍质量分数小于4%,满足电解镍生产对电解液成分的要求.通过除铅扩大试验,证明了小型试验所确定的技术参数的可靠性,该工艺成功地应用于工业生产实践