公式是冷轧最常用的轧制压力模型之一,为提高模型精度,对该公式进行了分析。根据实验资料的校核和上机计算表明,影响压力分析的重要因素之一——外区的影响未予考虑,使在某范围内给出的值偏低,所用的摩擦规律未被实验证实,而且在大压下量薄轧件轧制时,给出的值偏高。分析计算结果表明公式不能在所有轧制情况下与实际相符,且作者提出的一些论点也值得商榷

生活细胞内的有机物质,在酶的催化下进行氧化分解, 产生二氧化碳和水,并释放出大量能量的过程称为呼吸 作用。被呼吸作用氧化分解的有机物主要是糖类(碳水化合物), 常被称为“呼吸底物”,呼吸底物的分解亦称降解。伴随呼吸作用的进 行,植物重量减轻,同时有大量的能量和CO释放。呼吸与光合作用 共同组成了绿色植物的代谢核心。光合作用所制造的有机物及其所 贮存的能量,必须经过呼吸作用的转化,才能变为构成植物体的成 分与有效的能量,植物的 生长发育以及各种生理活动都 与呼吸作用有直接或间接的联 系。呼吸是生命的共同现象, 动物具有专门的呼吸器官

为减少制备硅酸钙板对矿物原浆资源的损耗和提高对固体废弃物的协同利用效果, 试验以电石渣-煤基固废胶凝体系为原料来研制高强度的纯固废硅酸钙板, 并通过热重-差示扫描量热法、X射线衍射测试来分析硅酸钙板中生成的主要矿物成分及不同配比对硅酸钙板的强度变化关系.研究表明: 在水灰比为0.3的条件下, 使用电石渣完全替代水泥, 将粉煤灰和硅灰按1:1的质量比互掺调制所得的混合胶凝体系最终制得托贝莫来石型纯固废硅酸钙样板.在硅灰占原料的质量分数为0~10%范围内, 样板抗折强度随硅灰添量增加而升高, 硅灰添量为10%时样板达到最大抗折强度, 不同粒径的原料颗粒相互填充, 板内晶体与水化胶凝体相互咬合, 最终使得样板力学性能得到大幅提升; 样板的抗折强度随着NaOH添量的增加呈现先增后降的趋势, NaOH添加质量分数为4%时样板板面平滑, 强度达到最大值11.8 MPa, 该添量为NaOH的最佳添量, 通过扫描电镜分析发现加入4% NaOH时对该胶凝体系的水化反应起到最佳激发作用, 且样板料坯的微观结构对其最终的力学性能有重要影响, 但不起决定性作用, 其中决定其最终强度的是板坯内水化胶凝体的数量、形态以及其相互间的联结方式

一、基本要求: 了解指示电极和参比电极的性能,掌握电位分析法及电导分析法在水质分析中的应用。 二、讲授内容: 电位分析法的特点,指示电极,参比电极,直接电位法pH值及离子选择性电极法的测定。电导分析法及水中电导率的测定

人教版高中政治必修1第三单元 收入与分配第七课 个人收入的分配导学案(2)

低阶煤的高值化利用对拓宽能源途径,提高能源效率和解决环境问题具有重要意义.以N-甲基吡咯烷酮为有机溶剂,对4种低阶煤进行热萃取,获得低灰分、高挥发分的热溶煤产物.通过热重分析研究了热溶煤的燃烧特性,并利用拉曼光谱分析,对比了原煤与热溶煤碳结构的变化规律.结果表明:与原煤相比,热溶煤的灰分含量明显降低,挥发分含量增高,固定碳含量减少,热值增大.其中KL、GD和ZS 3种热溶煤的H/C原子比大于原煤,XB的热溶煤小于原煤.KL、GD和ZS 3种热溶煤的峰强度(ID/IG)和峰面积(AD/AG)的比值大于相应的原煤,其有序化程度减小,结构缺陷增多,相应的其热溶煤的燃烧反应性增大.而XB热溶煤的ID/IG和AD/AG的值小于相应的原煤,有序化程度增大,燃烧反应性降低

第八章波分复用技术 8.1多信道复用技术 8.2波分复用原理 8.3光发送部分和光接收部分 8.4波分复用器 8.5掺铒光纤放大器(EDFA) 8.6WDM设计中考虑的重要问题

针对装备各类故障样本分布不平衡、现有算法故障诊断精度较低的问题，通过引入p范数约束多核极限学习机和基于AdaBoost的集成学习策略，定义了一种p范数约束下正则化加权多核集成极限学习机的故障诊断模型。首先，在p范数约束下，基于各类故障样本自身规模，分别进行了两种自适应的样本权重分配；其次，在每层分类器的优化中，将多核学习的多源数据融合能力和极限学习机运算高效的特点相结合，同时，将样本的权重$ {\\boldsymbol{W}} $

随着我国隧道工程建设的快速发展,由隧道病害引发的隧道质量和安全问题越发常见.通过地质雷达探测隧道病害对于减少隧道质量和安全问题具有十分重要的意义,为了提高病害探测的效率及可靠性,基于雷达反射波信号多维度分析,提出一种隧道病害智能辨识的新方法.根据反射波信号时域、频域及时频域分析结果提取病害信号辨识的6个典型特征,利用支持向量机算法对典型特征的训练构建病害信号的二分类模型,实现了病害水平分布范围的自动辨识;再依据病害信号的第一本征模态函数分量振幅包络计算病害深度分布范围,最终实现隧道病害的智能辨识.结合某隧道回填层雷达实测数据对智能辨识算法的性能进行评价,与人工辨识结果的对比表明,该智能算法对于病害的辨识能力较强,病害的识别率高达100%,但辨识结果中同时存在少量误判,准确率达78.6%,满足工程应用的需求.该算法可用于隧道工程各类地质雷达探测数据中病害的智能辨识,而对于其他领域的地质雷达探测数据,本文研究成果亦可为不同类型探测目标智能辨识算法的设计提供可行思路

第一节一对相对性状的遗传 第二节分离规律的解释 第三节分离规律的验证 第四节显性性状的表现与环境的关系 第五节分离规律的应用