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《中文版AutoCAD 2007实用教程》课程配套课件(PPT讲稿)第5章 规划和管理图层
文档格式:PPT 文档大小:547.5KB 文档页数:20
图层是用户组织和管理图形的强有力工具。在中文版AutoCAD 2007中, 所有图形对象都具有图层、颜色、线型和线宽这4个基本属性。用户可以使用 不同的图层、不同的颜色、不同的线型和线宽绘制不同的对象和元素,方便控 制了对象的显示和编辑,从而提高绘制复杂图形的效率和准确性
12SiMoVNb抗氢钢碳化物与抗氢腐蚀关系
文档格式:PDF 文档大小:3.05MB 文档页数:12
抗氢钢中形成稳定的合金碳化物以固定碳,避免在高温、高压下与氢作用形成甲烷造成氢损伤,这不仅与钢材成分的合理设计有关,而且与合理选择热处理制度密切有关。本文采用综合相分析方法对12SiMoVNb合金碳化物析出及其与氢相互作用行为进行探讨,指出采用~1000℃正火及720℃~740℃高温回火,以获得在铁素体基体上分布着以V4C3为主的弥散碳化物,以及Mo、V、Nb元素固溶强化是该合金获得综合力学性能,特别是高温(400℃PH2=200kg/cm2)抗氢腐蚀性能的关健
含Si金刚石涂层的工艺研究
文档格式:PDF 文档大小:1.58MB 文档页数:6
利用微波等离子体辅助化学气相沉积的方法,以H2、CH4和D4(八甲基环四硅氧烷)为沉积先驱物,探索了一种在硬质合金基底上制备出含Si元素的金刚石涂层的新工艺.试图利用这种新的方法,进一步提高金刚石涂层对硬质合金基底的附着力.实验结果表明:当D4的流量相对CH4的流量较大时,得到球团状的胞状组织;只有当D4和CH4的流量相当的情况下,才能沉积出质量较好的金刚石涂层,同时又含有少量的Si使金刚石涂层的附着力较好
《中文版AutoCAD 2007实用教程》课程配套课件(PPT讲稿)第5章 规划和管理图层
文档格式:PPT 文档大小:547.5KB 文档页数:20
图层是用户组织和管理图形的强有力工具。在中文版AutoCAD 2007中, 所有图形对象都具有图层、颜色、线型和线宽这4个基本属性。用户可以使用 不同的图层、不同的颜色、不同的线型和线宽绘制不同的对象和元素,方便控 制了对象的显示和编辑,从而提高绘制复杂图形的效率和准确性
《AutoCAD 2007教程》第5章 规划和管理图层
文档格式:PPT 文档大小:544.5KB 文档页数:20
图层是用户组织和管理图形的强有力工具。在中文版 AutoCAD2007中, 所有图形对象都具有图层、颜色、线型和线宽这4个基本属性。用户可以使用 不同的图层、不同的颜色、不同的线型和线宽绘制不同的对象和元素,方便控 制了对象的显示和编辑,从而提高绘制复杂图形的效率和准确性
定轴横轧大螺旋齿形轴类件关键技术
文档格式:PDF 文档大小:447.55KB 文档页数:7
塑性成形大螺旋齿形轴类件与其现有的切削工艺相比,有着节材高效的明显优势,但其均匀分度成形难度大.轧制过程中轧件滚动半径的变化幅度较大,基于此建立与传动比相关联的模具辊型曲线的求解方程.通过有限元数值模拟,对轧制过程中模具和轧件传动比的变化规律进行研究,得到较为合理的转速比变化规律和模具辊型曲线形态.以螺杆阴转子为轧制对象,通过定轴横轧实验实现其非对称大螺旋齿形的均匀分度成形,成功解决大螺旋齿形均匀分度成形难的问题
深圳大学艺术设计学院:《女装设计与工艺 Fashion Design And Technological Design》课程教学资源(PPT课件)01 职业装设计与工艺
文档格式:PPT 文档大小:32.3MB 文档页数:120
◼职业装分为制服和职业装,职业装包括上班和日常生活中较正式的场合穿着的服装。◼传统的职业装强调合体、收身、实用、大方,突出职业女性服饰的特质,款式简洁、干练,色彩稳重、服装注重板型和材料,而不过多的强调装饰或流行的元素。◼传统职业装款式上有套裙、套裤、大衣、风衣、衬衣和基本款的毛衫等
长安大学土木工程专业:《结构力学》课程教学资源(PPT课件)第九章 位移法
文档格式:PPT 文档大小:2.23MB 文档页数:145
第一节 位移法基本概念 第二节 等截面直杆的单元刚度方程 第三节 无侧移刚架的计算 第四节 有侧移刚架的计算 第五节 位移法基本体系 第六节 位移法的对称性利用
西南交通大学:《电磁场与电磁波》课程教学资源(PPT课件)第五章 恒定磁场
文档格式:PPT 文档大小:534.5KB 文档页数:43
第五章恒定磁场 主要内容 磁感应强度,场方程,边界条件。 1.磁感应强度、磁通及磁场线 已知磁场表现为对于运动电荷有力的作用因此,可以根据运动电荷或电流元受到的作用力,或者根据小电流环在磁场中受到的力矩描述磁场的强弱
软岩工程支护的双层SVM的智能设计方法
文档格式:PDF 文档大小:497.4KB 文档页数:4
将一种机器学习算法——支持向量机引入到软岩工程支护设计领域,并根据问题需要提出了一种支持向量机回归算法且编制了相应的计算程序.工程算例证明,这种算法在学习样本数量很少的情况下就可以得到很高的预测精度,且具有推广性能好的优点,避免了人工神经元由于存在过学习问题而带来的网络参数难以确定的弊病,为类似工程的支护设计提供了一种新的途径
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