在前面几章中,我们已经了解了如何使用ASP源代码在 Microsoft back office中插入 些应用程序和服务。在本章中,将通过使用数据协作对象( Collaboration Data Objects, CDO)来集中研究Ema应用程序和服务之间的相互作用。特别是,将介绍CDO的一个子集, 即用于NT服务器的数据协作对象( Collaboration Data Objects for Windows NT Server, CDONTS 先从CDO的演化发展以及CDO和 CDONTS的区别开始,然后再研究CDO和 CDONTS的发 展趋势 作为本章的主体,将研究 CDONTS对象模型,通过一些利用 CDONTS的应用程序例子来 总结一下 CDONTS。下一章将更进一步地研究CDO

研究了夹杂物对Mg脱氧钢焊接热影响区（HAZ）组织及冲击韧性的影响。研究结果表明，MgO–MnS复合夹杂物形貌随着Al的添加发生显著变化。当Al质量分数为0.001%时，由中心单一MgO粒子与外围MnS相组成；当Al质量分数为0.020%时，其形貌为夹杂物中多个细小的MgO粒子嵌入MnS相中。前者可诱发晶内针状铁素体（IAF）形核，而后者不具备该能力，故HAZ中主要晶内组织分别为塑性IAF、脆性侧板条铁素体。因此，未添加Al钢的400 kJ·cm?1大线能量焊接HAZ韧性优于添加Al钢

采用动电位极化测试和扫描电子显微镜/能谱仪表征, 通过理想动电位极化曲线分析方法和微观腐蚀形貌观察研究了静水压与溶解氧耦合作用对低合金高强钢在质量分数为3.5% NaCl溶液中腐蚀电化学行为的影响. 结果表明: 随着静水压和溶解氧溶度的同时增大, 腐蚀电位先增高而后逐渐降低, 腐蚀电流呈非线性增长; 静水压与溶解氧在腐蚀过程中存在相互竞争抑制关系, 在静水压与溶解氧同时增长过程中, 溶解氧首先促进阴极反应过程并抑制阳极反应过程, 而后静水压逐渐加速阳极过程并对阴极反应过程有一定的抑制作用; 静水压与溶解氧耦合作用加速了腐蚀产物膜的生长, 增加了低合金高强钢表面点蚀坑的数量和生长尺寸

在第一章中已经介绍过,C源程序是由函数组成的。虽然 前面各章的程序中都只有一个主函数main(,但实用程序住往由多 个函数组成。函数是C源程序的基本模埉,通过对函数模块的调用 实现特定的功能。C语言中的函数相当于其它高级语言的子程序。 C语言不仅提供了极为丰富的库函数(如 Turbo C,MSC都提供了三 了多个库函数),还允许用户建立自己定义的函数。用户可把自己的 算法编成一个个相对独立的函数模块,然后用调用的方法来使用函∥ 数

概念:为动态电路在没有外施激励时由电路中 动态元件的初始储能引起的响应。 零输入响应是仅仅由于非零初始状态所引起的, 也就是说,是由初始时刻电容中电场的贮能 或电感中磁场的贮能所引起的。如果初始时 刻贮能为零,那么在没有电源作用的情况下, 电路的响应也为零

一、耳针疗法 二、推拿疗法 三、拔罐疗法

1、重点掌握五脏、六腑的主要生理功能;熟悉五脏各自的系统连属。 2、掌握脏腑之间的关系。 3、了解腑脏功能失常出现相应的病理变化

利用扫描电子显微镜(SEM)、透射电子显微镜(TEM)、电子探针(EPMA)、X射线衍射仪(XRD)、室温拉伸等手段, 通过两相区保温-淬火(IQ)、两相区形变后保温-淬火(DIQ)、两相区保温-淬火-配分-贝氏体区等温(IQ&PB)及两相区形变后保温-淬火-配分-贝氏体区等温(DIQ&PB)热处理工艺, 研究高温形变对室温组织、性能、残余奥氏体稳定性的综合影响作用.结果表明, 经15%的压缩形变后铁素体中位错密度由0.290×1014增加至1.286×1014 m-2, 马氏体(原奥氏体)中C、Cu元素富集浓度提高, 高温形变产生位错增殖对元素配分有明显促进作用.DIQ&PB工艺下, 形变后贝氏体板条尺寸变短且宽度增加0.1 μm左右, 贝氏体转变量较未变形时增加14%, 多边形铁素体尺寸明显减小.力学性能方面, 两相区形变热处理后抗拉强度增加132.85 MPa, 断后伸长率增加7%, 强塑积可达25435 MPa·%.形变后残余奥氏体体积分数由7.8%提高到8.99%, 残余奥氏体中碳质量分数由1.05%提高到1.31%

阴阳学说——是运用阴阳对立统一关系 来硏究、解释物质世界一切事物和现象 相互对立、相互依存及相互消长变化规 律的学说。 代表两个相互对立的事物,如天一地 阴阳的概念 代表同一事物内部所存在的相互对立的两 个方面如内外

针对标准无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter, UKF) 算法本身存在着因状态误差协方差矩阵无法实现Cholesky分解而导致滤波发散的隐患，以及在电池状态估计过程中由离线标定的电池等效模型参数而造成的累积误差的问题，本文发展了一种平方根无迹卡尔曼滤波(Square-root unscented Kalman filter, SR-UKF)算法，并设计了一种电池状态联合估计策略。首先快速SR-UKF算法通过对观测方程进行准线性化处理，降低了每次无迹变换时的计算开销；然后在迭代过程中，用状态误差协方差矩阵的平方根代替状态误差协方差矩阵，该平方根是由QR分解与 Cholesky因子的一阶更新得到，解决了UKF 算法迭代过程中可能由计算累积误差引起状态误差协方差矩阵负定而导致滤波结果发散的问题，保证了电池荷电状态(State of charge，SOC)在线滚动估计的数值稳定性；最后采用联合估计策略，对电池等效模型参数进行实时辨识，保证了电池等效模型的准确性与有效性，从而提高了电池SOC的估计精度。仿真对比结果验证了快速SR-UKF算法以及电池状态联合估计策略的可行性与鲁棒性