点击切换搜索课件文库搜索结果(990)
文档格式:PPT 文档大小:2.91MB 文档页数:96
第一节 硝基化合物 (一) 硝基烷 (1) 硝基烷的制法 (2) 硝基烷的性质 (二) 芳香族硝基化 合物 (1) 芳香族硝基化 合物的制法 (2) 芳香族硝基化合 物的物理性质 (3) 芳香族硝基化合 物的化学性质 (甲) 还原 (乙) 芳环上的亲电 取代反应(“三化”) (丙) 硝基对其邻、 对位取代基的影响 第二节 胺 (一) 胺的分类和命名 (二) 胺的结构 (三) 胺的制法 (四) 胺的物理性质 (五) 胺的化学性质 (六) 季铵盐和季铵碱 (七) 二元胺 第三节 重氮与偶氮化合物 (一) 重氮盐的制备——重氮化反应 (二) 重氮盐的反应及其在合成中的应用 (1) 失去氮的反应 (甲) 重氮基被氢原子取代 (乙) 重氮基被羟基取代 (丙) 重氮基被卤素取代 (丁) 重氮基被氰基取代 (2) 保留氮的反应 (甲) 还原反应 (乙) 偶合反应
文档格式:PDF 文档大小:698.37KB 文档页数:233
法哲学这一门科学以法的理念,即法的概念及其现实化为对象。 附释 哲学所研究的是理念,从而它不是研究通常所称的单纯的概念。 相反地,哲学应该指出概念的片面性和非真理性,同时指出,只有概念(不 是平常听到那种称做概念的、其实只是抽象理智规定的东西)才具有现实性, 并从而使自己现实化
文档格式:PPT 文档大小:562KB 文档页数:39
芳香族硝基化合物的物理和化学性质 胺的分类、命名 胺的物性 胺的化学性质 碱性、酰基化、与亚硝酸反应 重氮化合物的性质 第一节 硝基化合物 第二节 胺类 第三节 重氮化合物和偶氮化合物
文档格式:PPT 文档大小:3.24MB 文档页数:29
第一节 合理施肥的基本原理 第二节 养分平衡 一、有机无机肥料配合施用 二、根据土壤、植物的特点做到肥料养分的缓效化 三、推荐施肥,科学地确定施肥量 第三节 施肥技术
文档格式:PPT 文档大小:321.5KB 文档页数:47
“智者千虑,必有一失”。尽管已经为信息系统的防护开发了许 多技术,但是很难没有一点疏漏,何况入侵者也是一些技术高 手。 系统遭受到一次入侵,就面临一次灾难。这些影响信息系统安 全的不正当行为,就称为事件。事件响应,就是事件发生后所 采取的措施和行动。信息系统的脆弱,加上入侵技术的不断进 化,使得入侵不可避免。因此,遭受灾难后,的系统恢复就成 为一个与防火墙技术、入侵检测技术等同样重要的技术
文档格式:DOC 文档大小:3.72MB 文档页数:9
一、化工陶瓷的种类及性能要求 化工陶瓷是化学工业中一种重要的非金属耐腐蚀材料。它不易氧化,具有优异 的耐腐蚀性能、良好的硬度与刚度和很高的耐压强度。在湿氯、盐水、盐酸和醋酸 等介质中,其耐腐蚀性、耐磨性、不污染介质等性能相当优越。广泛应用于石油化 工、化肥、制药、食品、造纸、冶炼、化纤和电镀等工业中
文档格式:PPT 文档大小:3.5MB 文档页数:43
一、引言 二、加法运算应用 三、减法运算应用 四、乘法运算和除法运算 五、有噪声图像的IOD 六、加法运算与直方图 七、一维卷积的离散化计算 八、要点总结
文档格式:PDF 文档大小:731.12KB 文档页数:39
第一节α一H的酸性和互变异构(掌握) 第二节缩合反应(自学) 第三节β一二羰基化合物在合成中的应用(掌握) 第四节烯胺的烷基化和酰基化反应(自学了解)
文档格式:PDF 文档大小:1.69MB 文档页数:9
在初始泥层高75 cm和耙架转速为0、0.1、1和10 r·min?1条件,以及耙架转速为0.1 r·min?1和初始泥层高度为75、45和25 cm条件下,采用FBRM和PVM实时在线监测技术,对动态浓密系统泥层脱水过程絮团结构演化进行原位连续观测,获得了泥层脱水过程中,絮团直径、数量分布特征和实时图像。研究结果表明,尾矿浓密过程中絮团直径和数量随剪切时间延长呈现先增长后降低,再保持稳定的状态。根据絮团直径变化程度,将絮团密实化过程分为絮团生长期、絮团重构期和絮团破碎期3个阶段。在剪切速率0.1 r·min?1和初始泥层高度75 cm实验条件下,有利于絮团生长和絮团快速破裂重构,并提高絮团密实化程度,但过高的剪切速率作用对絮团结构影响程度下降。剪切速率的增加造成絮团平均直径减小,同时絮团平均直径减小的速率上升。随着初始泥层高度增大,絮团生长阶段时间更长,絮团直径峰值更大,重构期较长,絮团平均直径随初始泥层高度增加而增大。尾矿絮团分形维数可以反映絮团结构变化特征,结合PVM图像的分形维数和孔隙率计算,分析了剪切破坏力与絮团凝聚力存在的相互平衡关系,基于这种动态平衡对絮团破裂程度的影响,研究了尾矿浓密过程中的絮团密实化规律
文档格式:PDF 文档大小:4.6MB 文档页数:9
分析了影响转炉冶炼终点钢水中锰含量的因素, 针对基于BP神经网络算法的转炉冶炼终点锰含量预测模型存在的收敛速度慢, 预测精度低等问题, 提出了一种基于极限学习机(ELM) 算法建模的新思路, 并引入正则化以及改进粒子群优化算法(IPSO), 建立了基于改进粒子群算法优化的正则化极限学习机(IPSO-RELM) 的转炉终点锰含量预测模型; 应用国内某炼钢厂转炉实际生产数据对模型进行训练和验证, 并与基于BP、ELM和RELM算法的三类模型进行比较.结果表明, 采用IPSO-RELM方法构建的模型, 锰含量预测误差在±0. 025%范围内的命中率达到94%, 均方误差为2. 18×10-8, 拟合优度R2为0. 72, 上述三项指标均显著优于其他三类模型, 此外, 该模型还具有良好的泛化能力, 对于转炉实际冶炼过程具有一定的指导意义
首页上页4647484950515253下页末页
热门关键字
搜索一下,找到相关课件或文库资源 990 个  
©2008-现在 cucdc.com 高等教育资讯网 版权所有