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教学目标:掌握曲线坐标计算公式,掌握坐标变换的公式和测设数据计算的方法以及测设方法。 重点难点:曲线点坐标计算,曲线点在两种坐标系中的坐标变换,测设数据计算
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ERP的基本概念基础数据 物料清单(Bill of Materials,BOM) 一产品结构的技术性描述文件; 呈树型结构,又可被称为产品树; 记录产品组件、子件、零件和原材料之间的结构关系,以及每个组装件所需要的各下属部件的数量;
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8.1 嵌入式SQL 8.2 存储过程 8.3 ODBC编程
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为获得一种锌电积用低成本、低析氧电位和高催化活性的阳极,在铝棒表面通过挤压复合技术包覆Pb-0.2% Ag合金得到Al棒Pb-0.2% Ag阳极.在含氟的硫酸溶液中,通过阳极氧化在Pb-0.2% Ag合金和Al棒Pb-0.2% Ag合金阳极表面形成具有高催化性能的膜层,采用显微图像分析仪和数显显微硬度计表征了膜层的厚度及硬度,并通过电子拉伸试验对比了两种阳极的极限抗拉强度.采用X射线衍射、扫描电子显微镜、循环伏安法、阳极极化和交流阻抗法等技术手段研究了Al棒Pb-0.2% Ag与Pb-0.2% Ag阳极表面氧化膜层的物相、形貌以及电化学性能.结果表明:Al棒Pb-0.2% Ag阳极相比Pb-0.2% Ag阳极表面易生成致密较厚的氧化膜层,且膜层硬度提升了41.64%,其氧化膜层主要物相均为电催化活性良好的β-PbO2.新型阳极的极限抗拉强度是传统阳极的1.3倍,大大改善了阳极材料的机械性能.阳极极化曲线数据显示Al棒Pb-0.2% Ag/PbO2阳极在电积锌体系中具有较低的析氧电位(1.35 V vs MSE,500 A·m-2)和较高的交换电流密度(7.079×10-5 A·m-2).循环伏安曲线和交流阻抗数据显示Al棒Pb-0.2% Ag/PbO2阳极具有较高的电催化活性、较大的表面粗糙度和较小的电荷传质电阻.在电积锌实验中,栅栏型Al棒Pb-0.2% Ag/PbO2阳极相比传统Pb-0.2% Ag阳极平均槽电压下降了75 mV,而且大大减少了阳极泥的产生
文档格式:PDF 文档大小:1.18MB 文档页数:10
热轧支持辊的健康状态在带钢板形质量和轧制稳定性控制中起着关键作用,非线性、强耦合、少样本等特点使得热轧支持辊健康状态的预测复杂,目前各大钢厂仍以定期维护和事后维修为主。本文提出了一种支持辊虚拟健康指数的构建方法以及基于Copula函数的复杂工况健康状态预测模型。首先结合支持辊弯窜辊数据表征支持辊健康状态,再使用K-means聚类方法对支持辊工况进行划分,将各工况下过程数据分别构建Copula预测模型,最后根据实际轧制计划的排布顺序融合各工况模型的预测结果。提出的基于Copula函数的预测模型在某钢厂1780热连轧产线得到应用,结果表明,该模型能够准确有效的按照轧制计划实现支持辊的健康状态预测,以更科学的策略指导支持辊更换维护
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一、数据压缩的作用 二、应用于营销调研的统计分析类型 三、通过描述分析理解数据 四、何时使用特定的描述量 五、频率分布分析在营销调研中的作用 六、集中趋势分析在营销调研中的作用
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由于转炉冶炼过程中的热力学和动力学反应复杂,副枪控制模型和传统的烟气分析模型存在很大的局限性,导致了转炉冶炼终点碳含量的预测精度偏低,是实现智能炼钢的主要技术瓶颈. 针对上述问题,提出了基于烟气分析的炼钢过程函数型数字孪生模型. 首先,利用烟气分析得到连续监测的实时数据,以此来实时监控转炉熔池内钢水的碳氧反应状态; 然后,根据熔池反应所处的不同阶段,利用函数型数据分析方法建立吹炼前期和吹炼后期的函数型预测模型; 在此基础上,按照吹炼前期和吹炼后期这两个阶段来分别自动修正模型中的系数函数,从而能在复杂的实际工况条件下完成对熔池碳含量的准确预测. 通过260 t氧气转炉的工业应用实例,证实函数型数字孪生模型具有良好的自学习和自适应能力,对异常冶炼状态具有良好的鲁棒性,可以实现全过程的熔池碳含量动态预测,终点碳质量分数在± 0. 02% 范围内的命中率为95%. 利用函数型数字孪生模型在拉碳阶段对钢水中碳含量的预测值来控制终吹点. 更为重要的是,在保证入炉原料成分、温度、质量等参数稳定的前提下,采用该模型可以有望取消基于副枪的停吹取样步骤,从而降低生产成本,提高产品质量和生产效率,具有广泛的工业应用前景
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一、信道 二、传输媒体 三、编码 四、多路复用 五、数据交换技术 六、差错控制
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第10章系统工程 10.1基于计算机的系统 基于计算机的系统:软件、计算机程序、数据结构和相关文档,他们被用于实现所需的逻辑方法、规程和控制。硬件、提供计算能力的电子设备和提供外部功能的电子机械设备如传感器、马达和抽水泵等。人员硬件和软件的操作者和用户。数据库通过软件访问的大型的有组织的信息结合
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第1讲:营销调研概述 第2讲:营销调研流程 第3讲:定义问题与确立调研目标 第4讲:设计调研方案 第5讲:数据来源(1)二手资料 第6讲:数据来源(2)一手资料
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