针对活性炭烟气脱硫过程，以吸附质浓度沿床层分布曲线实验为基础，对活性炭脱除SO2的催化反应速率的影响因素进行了探讨.研究发现SO2质量浓度和CO2体积分数对活性炭催化反应速率有显著影响.SO2质量浓度对活性炭催化反应速率影响最大，随着SO2质量浓度升高催化反应速率将显著增加，但高SO2质量浓度下催化反应速率将不再增加；体积分数在15%以内的CO2对催化反应速率呈线性抑制，使得活性炭催化反应速率降低约30%；烟气线速度在0.14～0.3 m·s-1之间变化时对催化反应速率的影响效果不大

工业监控系统所采集到的多元时间序列在利用数据挖掘技术获取内部存在的未知模式的过程中，经常会出现原始数据庞杂、分段结果重复、交集过多和界限不清晰等问题，导致含有突变变量或数据间相关性差的数据集进行模式挖掘结果不理想.针对上述问题，本文提出了一种新的多元时序模糊聚类分段挖掘算法.实验结果表明，该算法克服了Gath-Geva算法聚类精度易受初始值影响的不足，能够较好地反映出原始数据中潜在的过程变化，从而有效地处理时间序列的分段问题并得到理想的挖掘结果

• 7.1 Intromolecular cyclization by electrophile￾nucleophile interaction 通过亲电试剂和亲核试剂相互作用的分子内环化 • 7.2 Cycloaddition 环加成反应 • 7.3 Electrocyclic ring closure 电环化闭环 • 7.4 Ring opening 开环 • 7.5 Review and worked examples 实例

用磁性测量、透射电镜、Kerr磁光效应观测和分析了Sm（CoCuFeZr）7.4合金经固溶处理后,等级时效处理后的磁性、显微组织结构和畴结构。研究了该合金在600℃～1050℃温度范围内恒温时效过程中矫顽力和显微结构的变化,某些样品磁性能达到:Br≥11.5KGs,BHc≥5.4KQe,（B.H）m≥30.5MGsQe合金在高矫顽力状态下的显微组织为胞状。等级时效过程中第一级时效（830℃3分）就形成了胞状组织,在随后降低温度的时效过程中,虽然矫顽力由2.8KOe提高到5.3KOe,但显微组织结构基本保持不变,矫顽力的提高与两相成份差增加有关。在800℃长时间恒温时效,胞状组织要破坏,第二相变成片状,在650℃以下时效600分钟,bHc随时效时间线性地变化,并且矫顽力的变化很小,680℃以上恒温时效矫顽力达到峰值后的降低可能与胞状结构的破坏有关。随时效温度的升高,出现矫顽力峰值的时间缩短。时效过程的扩散激活能为34000卡/克原子度。1050℃没有时效效应

第一节 误差的基本概念 第二节 随机误差的正态分布 第三节 有限测定数据的统计处理 第四节 提高分析结果准确度的方法 第五节 有效数字及其运算规则 第六节 Excel在实验数据处理中的应用

第三节 DNA重组技术过程 1、制备目的基因和相关载体 2、将目的基因和有关载体进行连接 3、将重组本DNA导入受体细胞 4、DNA重组体的筛选和鉴定 5、DNA重组体的扩增、表达和其他研究 第五节 利用重组DNA技术可对基因进行改造 第六节 克隆基因在适当宿主细胞内表达

通过对尺寸成等比例的砂岩试样进行三点弯曲试验,研究了I型断裂问题中试样尺寸对砂岩断裂参数的影响.结果表明:随着试样尺寸的增大,名义张拉强度减小,名义断裂韧度和破裂过程区长度增大,三者均为试样尺寸的函数.基于试验结果,引入有效破裂过程区长度cf,建立等效线弹性断裂力学尺寸效应模型,通过理论分析,发现其尺寸效应曲线介于理想脆性和理想塑性材料之间,体现出准脆性材料的尺寸效应特点,并计算得到了不同尺寸试样的破裂过程区长度等断裂参数.为验证该尺寸效应模型在砂岩中的正确性,采用数字图像匹配技术(DIC)测定相应尺寸砂岩试样的破裂过程区长度,测定结果和理论模型计算值相符

针对滚动轴承的内圈、外圈和滚动体故障提出了一种新的诊断方法,该方法融合了集总经验模态分解(EEMD)、形态谱和支持向量机(SVM)三种方法的优势.首先,利用经验模态分解对滚动轴承故障振动信号进行分解,得到若干个具有物理意义的内禀模态分量(IMF);其次,基于最大能量法筛选出含有故障特征信息最丰富的一个内禀模态分量为故障诊断数据源;再次,对数据源在选定尺度范围内进行形态谱的提取,从而构造故障特征向量;最后,利用支持向量机对滚动轴承的三种故障进行诊断.研究结果表明,该方法能够有效地诊断出滚动轴承的三种故障,且具有很高的故障诊断正确率

本章主要内容： · 综合评分法、综合平衡法、排队打分法； · 水平数不同的正交表的使用，包括直接套用混合正交表、并列法、拟水平法、混合水平有交互作用的正交设计； · 活动水平法、组合因素法；分割试验法；部分追加法

一、试验数据构造模型 二、正交试验的方差分析法 三、有重复试验的方差分析 四、缺落数据的弥补