膜元 Shell4141可以用于大变形分析。但是膜元 shell414在处理大变形问题时必须采用三角形单元,因为四边形单元会产生跷曲(warping),所以在划分网格时请选Tri

一、编写说明 1、课程简介:本门课程是农学、植保和园艺专业的专业基础课,是生物科学方面的基础理 论知识。它是农、林、园艺、园林等专业必选课程。在分子水平探索生命本质给予生命 科学无可限量的活力和发展前景,而生物化学所研究的正是生命过程的分子基础。过去的 半个世纪生物学飞速发展的历史雄辩地证明,生物化学不仅是生命科学的带头学科之一, 而且在医学、工农业生产、生物工程等领域得到广泛应用。权威人士预言,二十一世纪将 是生命科学的时代。因此,当今世界各发达国家和许多发展中国家都十分重视生命科学的 研究与教育,早把生物化学列为各有关专业必修的重要基础课。我国高等农业院校农学 类专业自八十年代初普遍开设了“基础生物化学”,对于改善学生的知识构成、提高适应 能力、增强发展后劲、缩小与国内外先进水平的差距起到了积极的作用。 2、地位和任务:本课程的任务是使学生掌握生物化学的基础理论、基本知识和基本的生化 实验方法与技术,为有关后续课程的学习和继续深造奠定基础,本着既考虑生物化学自身 的系统性和完整性,又顾及体现农学类专业的特点和教学工作实际的原则,本大纲共分十 一章:第一章为绪论;第二至第四章为静态生化部分,重点介绍生物大分子;第五至第十 章为动态生化部分,重点介绍糖类、脂类、氨基酸和核苷酸的基本代谢以及能量代谢;第 十一章重点介绍信息代谢。鉴于DNA重组和基因克隆技术对生命科学的发展具有划时代的 意义,日益成为重要的常规实验手段

研究了基于比例、积分和微分控制分量非线性方法合成的非线性PID智能控制器.该PID控制器将比例、积分和微分控制分量分别用三角函数表示为误差信号的非线性函数,并通过三个独立的非线性函数构造合成PID控制器.通过在线调整三个独立非线性函数的权值系数,使该控制器实现不依赖于非线性对象模型的智能控制.仿真结果表明该控制器具有优异的非线性控制性能

以提高矿业固体废弃物综合利用水平,降低矿山充填采矿成本为目的,本文开展了利用水淬镍渣制备矿山井下充填用胶凝材料的研究.分别采用机械活化和化学活化的方法,对水淬镍渣进行了提高其胶凝性能的探讨.以井下充填体的强度指标为评价标准,分析了磨矿细度和激发剂对水淬镍渣活性的激发程度和胶凝性能的影响,对水淬镍渣的化学活化机理进行了分析.研究结果表明,以活化处理的水淬镍渣为主要原料(占原料总量的85%)制备的胶结剂,可以作为水泥的替代品用于矿井充填料的生产

一、单项选择题(每小题1分,共10分。每题备选答案中,只有一个符合题意,多选、错选、不选均不得分。) 1.是法律的核心的内容和要素 A.权利和义务 B.规范人们的行为 C.调整经济关系D.调整社会关系 2.下列各项中,可以作为经济法律关系客体的是()。 A.阳光B.房屋C.经济决策行为D.非专利技术 3.根据《个人独资企业法》的规定,个人独资企业解散后,原投资人对企业存续期间的债务仍应承担偿还责任,但债权人在一定期限内未向债务人提出偿债要求的,债务人的偿还责任消来,该期限是() A.1年B.2年C.3年D.5年

针对浙江华能玉环电厂脱硝工程,应用有限元分析方法对烟道结构进行小变形弹性和大变形弹性模拟,对钢结构烟道在实际荷载作用下的力学性能进行了分析,探讨了烟道长度变化对烟道结构应力和变形的影响.考虑大变形影响时,烟道的应力分布均匀,其应力值较不考虑大变形的应力值小5%~50%,烟道长度的变化对应力值的影响不超过20%.结合现场监测验证了数值模拟的可靠性

Matrix27用户定义用户自定义矩阵,由单元选项控制定义质量、刚度或阻尼矩 阵,你只要在同一组接点,分别定义三次 MATRIX27单元(KEYOPT(2)分 别为2,4,5)即可,然后在定义实常数时,分别定义三种单元对应的质量、 刚度、阻尼矩阵系数

1、课程简介:昆虫分类学是研究昆虫种的鉴定、分类和系统发育的科学。实验 性强,亦有较深的理论深度。 2、地位和任务:是植物保护专业必修的专业课程之一。是其它分支学科,如昆 虫生态学、形态学、生理学、生物化学、行为学、毒理学及各门应用昆虫 学,如农业昆虫学、森林昆虫学、医用昆虫学等等的基础,因为昆虫学其它 分支的研究,首先需要对研究对象准确鉴定,否则,那些研究就会丧失客观 性、可比性和重复性,从而丧失科学价值

一、教学目标与基本要求 1、理解函数的概念,会求函数的定义域表达式及函数值。会求分段函数的定义域、函数值,并会作出简单的分段函数图像,掌握函数的表示方法。 2、了解函数的奇偶性、单调性、周期性和有界性。 3、理解复合函数及分段函数的概念,了解反函数及隐函数的概念。 4、掌握基本初等函数的性质及其图形

利用K均值聚类和增量学习算法扩大训练样本规模,提出一种改进的mRMR SBC.一方面,利用K均值聚类预测测试样本的类标签,将已标记的测试样本添加到训练集中,并在属性选择过程中引入一个调节因子以降低K均值聚类误标记带来的风险.另一方面,从测试样本集中选择有助于提高当前分类器精度的实例,把它加入到训练集中,来增量地修正贝叶斯分类器的参数.实验结果表明,与mRMR SBC相比,所提方法具有较好的分类效果,适于解决高维且含有较少类标签的数据集分类问题