问答题 1.进行正截面承载力计算时引入了哪些基 本假设? 案 2.为什么要掌握钢筋混凝土受弯构件正截 面受弯全过程中各阶段的应力状态,它与 建立正截面受弯承载力计算公式有何关系? 3.什么叫少筋梁、适筋梁和超筋梁?在实 际工程中为什么应避免采用少筋梁和超筋 梁?

§6.1 引言 §6.2 平衡常数 §6.3 气相反应平衡混合物组成的计算 §6.4 液相反应中平衡混合物组成的计算 §6.5 多相化学平衡 §6.6 化学反应的等温方程—反应变化方向的判据 §6.7 反应的标准自由能变化△rG §6.8 化合物的标准生成自由能 §6.9 温度对平衡常数的影响 §6.10 压力对化学平衡的影响

通过有限空间100 min极限载人实验,提出了基于光电容积脉搏波(PPG)的客观疲劳测量方法并开发了光电容积脉搏波信号特征参数提取算法用来掌握生理疲劳的血液动力学与循环系统变化特征.研究结果表明,人体出现生理疲劳时,光电容积脉搏波信号平均周期显著大于未疲劳状态(p<0.001),血管阻力增大,每搏射血量明显下降;计算了未疲劳与疲劳状态下光电容积脉搏波信号的两种复杂度(KC复杂度和高阶KC复杂度)发现,两种复杂度计算结果一致,均为未疲劳时波形比疲劳时波形更平稳.因此表明光电容积脉搏波信号能够捕捉到疲劳状态的生理变化,解决了生理疲劳的客观测量与快速判断问题

1. 理解正弦量的特征及其各种表示方法； 2. 理解电路基本定律的相量形式及阻抗；熟练掌握计算正弦交流电路的相量分析法，会画相量图； 3. 掌握有功功率和功率因数的计算,了解瞬时功率、无功功率和视在功率的概念； 4.了解提高功率因数的意义和方法

采用电解相分析方法, 结合X射线衍射分析和电感耦合等离子体原子发射光谱仪(ICP)、扫描电镜(SEM)、透射电镜(TEM)等对高铝铁素体基体中的析出相颗粒粉末和电解液进行定性定量分析. 试验结果表明, 试验钢中固态析出相主要为NbC以及少量的Al2O3和AlN夹杂. 通过扫描电镜观察不同再加热温度下NbC分布状态, 发现随着固溶温度的升高, 铸态组织中存在的NbC析出逐渐回溶, 数量随之减少且发生明显的粗化行为. 当温度升高到1100℃, 大部分NbC已经回溶到高温铁素体基体中. 在利用Thermo-Calc热力学计算软件分析Nb及其碳化物的热力学性质基础上, 计算得到Al与Nb的相互作用系数, 表明Al能够降低Nb在铁素体基体中的活度, 提高其在基体中的固溶度, 进一步得到了NbC在高铝铁素体钢中的固溶度积公式, 发展了高温铁素体中的Nb微合金化理论, 为进一步的应用提供了理论基础

研究了红格钒钛磁铁矿(HCVTM)球团等温氧化动力学及其矿物学特征. 在不同的温度(1073~1373 K)和不同的时间(10~60 min)范围内,对HCVTM球团矿进行了等温氧化动力学实验. 首先分析了球团在不同温度和时间下的微观结构和矿物组成规律. 然后根据定义的氧化率,计算和分析了氧化率及其变化规律,以及矿相结构对氧化率的影响. 最后结合缩核模型、修正的氧化率函数和阿伦尼乌斯公式,计算了反应速度常数、修正系数和反应活化能,并判断了反应限制性环节. 研究表明:随温度的提高,低熔点液相增加,赤铁矿晶粒的生成、长大和再结晶,形成连续的黏结相,空隙数量减少. 随时间的增加,生成的液相促进了赤铁矿晶粒间的黏结和长大,但是晶粒间硅酸盐相和钙钛矿类物相恶化了球团结构. 同时,钙钛矿和铁板钛矿相生成. HCVTM球团矿空隙数量的减少和黏结相的生成,表现在氧化速率随时间增加而减慢. HCVTM球团氧化反应主要受扩散控制,球团氧化前期的反应活化能为13.74 kJ·mol-1,氧化后期的活化能为3.58 kJ·mol-1,氧化率函数的修正参数u2=0.03

一、掌握《单片机技术》的重要性 了解《单片机技术》与今后工作就业的关系 二、《单片机技术》的课程性质及前导、后续课程 课程性质:计算机应用专业专业基础课程;

一、杠杆企业的估值和资本预算 二、如果有使用杠杆的好处,计算NPV就要依赖于融资。 三、三种计算包括杠杆收益的NPV的方法

泵送剂能有效改善膏体料浆流动性能,然而其对膏体料浆凝结性能的影响机理尚未明确.针对这一问题,本文进行泵送剂的抗压强度试验和环境扫描电镜观察.强度试验结果表明:泵送剂可有效改善膏体料浆凝结性能,泵送剂掺量越高不同龄期的膏体凝结性越好.环境扫描电镜观察结果表明:泵送剂添加后,大尺寸絮团减少,料浆内孔隙减少,改变了膏体微观结构.基于应用计算机图像处理技术和分形理论,计算膏体微观结构计盒维数,量化分析膏体微观结构.最终对泵送剂改善膏体凝结性能的机理进行分析,认为泵送剂通过改变絮团大小和数量、孔隙率、水化反应等方面影响膏体凝结性能

提出了一种联合多种边缘检测算子的无参考质量评价算法，同时考虑一阶和二阶边缘算子，避免了单一算子的局限性.该方法首先将彩色图像转换为灰度图像，然后计算灰度图像的梯度，相对梯度以及LOG特征.本文所使用的特征分为两部分，一部分提取相对梯度方向的标准差，另一部分利用条件熵来量化不同特征之间的相似性和相互关系，并且考虑到人眼特性进行多尺度计算，最后使用自适应增强（AdaBoost）神经网络进行训练和预测.在公共数据库LIVE和TID2008上进行实验，结果表明新方法对失真图像的预测评分与主观评分有较高的一致性，能很好地反映图像质量的视觉感知效果，仅使用10维特征，性能优于现有的主流无参考质量评价算法