3.1 需求分析的任务和步骤 3.2 需求获取的常用方法 3.3 需求分析的常用方法 3.4 结构化分析方法 3.5 需求分析的图形工具 3.6 SA方法的应用 3.7 数据库内容的需求分析和描述 3.8 需求规格说明书的撰写 3.9 本章小结和习题

→概述 →主要术语 →质量管理大师的思想(Philosophies of Quality Gurus) →全面质量管理及质量管理工具 →质量控制 →6西格玛 →IS09000:2000 →OHSAS(职业安全与卫生管理体系-规范)18000&SA(企业社会责任国际标准)8000

对碳化硅陶瓷注射喂料进行流变性能分析后得到合适的注射喂料.通过注射工艺和后续的脱脂-预烧结工艺成功制备出压渗用SiCp封装盒体的预成形坯.结果表明:SiCp装载量为65%,粘结剂成分为70%PW(石蜡)+29%HPDE(高密度聚乙烯)+1%SA(硬脂酸)的喂料在较宽的剪切速率和温度范围内均具有良好的注射性能;在合适的注射参数下可以制得完整无缺陷的注射坯;采用溶剂脱脂与热脱脂两步脱脂工艺,可以成功脱除注射坯体中的粘结剂,在1150℃进行预烧结,制备出了具有良好外观形貌、足够强度以及适中连通孔隙的预成形坯,可以满足后续加压渗铝制备SiCp/Al复合材料的封装盒体实验的要求

以多组元水溶性黏结剂为黏结剂,采用粉末注射成形工艺成功制备出了Si3N4颗粒增强316L不锈钢复合材料.研究表明:以聚乙二醇(PEG)、聚乙烯醇缩丁醛(PVB)和硬脂酸(SA)为主要成分的水溶性黏结剂表现出较好的水溶脱脂性能,注射坯在蒸馏水中脱脂6 h后,黏结剂总脱除率约为55%,其中PEG的脱除率约为78.6%;复合材料经烧结后组织均匀致密,性能良好,其致密度、硬度和拉伸强度分别为97.5%、HRB 81.7和620 MPa,其硬度和拉伸强度分别比采用石蜡基黏结剂制备的PIM-Si3N4增强316L不锈钢复合材料提高5%和20.4%

本章对目前常用的几种智能优化计算算法作简单介绍，以使读者对它们有个基本认识。内容包括神经网络、遗传算法、模拟退火算法和神经网络混合优化学习策略。 10.1 人工神经网络与神经网络优化算法 10.2 遗传算法 10.3 模拟退火算法 simulated annealing,简称SA 10.4 神经网络权值的混合优化学习策略

1. d区过渡金属与羰基:CO和类羰基 :PR3 (膦), :PX3, :AsR3 (胂), NO, :CNR(异腈) 2. d区过渡金属为低价态(零价或负价) HSAB中属于SA

1. d区过渡金属与羰基:CO和类羰基 :PR3(膦), :PX3, :AsR3(胂), NO, :CNR(异腈) 2. d区过渡金属为低价态(零价或负价)HSAB中属于SA配体为酸( acids)配体，或受体（ acceptor）HSAB中属于SB , 有空的d轨道或*轨道

小鼠基因剔除技术的里程碑工作 1981 Evans and Kaufman:( Nature. 1981 Jul 9;292(5819): 154-6, Proc Natl Acad Sci sA.1981dec78(12):7634-8 )建立了ES细胞

General Description hese devices need only one external com ation capacitor at the output. Tthe LM? aged in the to-220 power package and is capable applications requiring other voltages, see LM137 data 4 supplying 1.5A of output current These regulators employ internal current limiting safe area Features a Thermal, short circuit and sa tually all overload conditions

第一节 第二节刘易斯模 第三节拉尼斯费模型《Rau1Sa1ode》 第四节乔根森模型 第五节苹托达罗模型(Todaro Model)