消费者的购买决策过程由一系列相互关 联的活动构成,它们早在实际购买发生 以前就已经开始,而且一直延续到实际 购买之后。 研究消费者购买决策过程的阶段,目的 在于使营销者针对决策过程不同阶段的 主要矛盾,采取不同的促销措施

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

利用金相显微镜、扫描电镜、透射电镜等手段分析了GH720Li合金在两相区热压缩后的变形空冷态及退火态组织特征，探讨了该合金的静态再结晶机制.发现GH720Li合金在1100℃热变形及其后的空冷过程中主要发生回复现象，仅有少数再结晶晶粒可通过亚晶合并和亚晶长大的方式形核并长大；大量γ'相的限制使再结晶过程只能局限于单个或几个晶粒内.经不同时间退火后，再结晶可开动应变诱导晶界迁移及多个晶粒交界处的位错塞积区形核等机制，但一次γ'相的存在抑制了合金的整体再结晶进程.在基体变形及再结晶过程进行的同时，合金中一次γ'相也能够参与变形过程并发生一定程度的回复及再结晶现象

本章教学目的：了解随机过程和数理统计的基本知识（因为它是分析和设计通信系统的重要 工具）。 说明：随机过程与数理统计属于数学学科的内 容。为了使大家迅速掌握随机过程与数理统计 的有关知识，本章不准备从严格的数学角度介绍随机过程与数理统计的完整内容，而将结合 本课程的特点从工程的角度有重点的介绍

采用某厂九辊悬臂式变辊距矫直机的工艺参数,建立了H型钢矫直过程的三维动态有限元仿真模型.分析了矫直过程中型钢横截面上的应力分布变化规律,指出其演变特征类似于应力波从翼缘外侧向内侧、翼缘两端向腹板中部的传播过程.仿真结果表明,腹板连接R角以及腹板和矫直辊圆角接触的部位在多辊矫直的后期处于高应力状态,矫后存在明显的应力残余;纵向正应力水平决定矫直效应,而沿纵向的剪切应力会影响H型钢横截面上等效应力的分布

通过建立结晶器内钢液和水的二维对流-传热耦合模型过程,研究了小方坯结晶器冷却水入口温度和流速对铜管温度和结晶器内平均热流的影响.该模型使用Fluent进行求解,模拟了钢液和冷却水的流动和传热,凝固坯壳的生长,以及热量以辐射和导热两种通过保护渣和气隙.通过将坯壳厚度和铜管温度与其他研究的结果进行对比来验证模型准确性.研究结果表明,结晶器冷却水的温度显著影响铜管的冷面温度,水温超过313 K会导致铜管冷面最高温度超过水的沸点.水流速升高0.49 m·s-1能够消除水温升高4 K带来的不利影响

利用Gleeble热模拟机对含硼低合金高强度钢板进行不同焊接工艺下的热模拟实验,研究了焊接热影响区(HAZ)的过热区显微组织、韧度及其变化规律.结果表明:钢板过热区冲击韧度随冷却时间t8/3的增大而显著降低;当t8/3小于67s时,过热区冲击韧度较高,相应过热区组织为板条马氏体或板条马氏体+贝氏体,晶粒较细小.800MPa级低碳贝氏体钢板焊接工艺实验结果表明,焊接热输入量为0.96~2.11kJ·mm-1、焊道间温度为150~200℃和焊后热处理,焊接接头焊缝金属和焊接热影响区的冲击韧度保持较高水平,说明钢板对焊接工艺有较强的适应性

一、子程序(Sub过程) 二、函数(Function过程) 三、参数传递 四、过程的嵌套调用和递归调用 五、鼠标和键盘事件

通过空冷和水冷实验研究了高硅钢的铸态组织，发现高硅钢铸态组织主要由粗大的柱状晶构成，水冷铸锭中柱状晶比例高达90%以上.依据铸锭的化学成分和晶粒统计结果，确定了3D-CAFE法模拟所需的枝晶生长动力学系数及高斯分布等参数.采用CAFE法对不同冷却条件下高硅钢的凝固过程进行模拟研究，发现空冷铸锭较水冷铸锭的温度场更均匀，糊状区更宽阔；空冷铸锭呈“过渡式”凝固，水冷铸锭呈“分层式”凝固；空冷流场较水冷流场更稳定，凝固末期冒口处出现明显的抽吸现象，而水冷模拟结果中未观察到该现象.组织模拟结果发现，模拟得到的高硅钢凝固组织无论是形貌还是晶粒尺寸都与实验结果相一致；最后通过改变浇注温度模拟研究了过热度对高硅钢凝固组织的影响，结果表明，随着过热度的降低，铸锭中心等轴晶率提高，晶粒数量增加，晶粒尺寸变得细小

一、理解对大型的、复杂的和信息丰富的数据集进行分析的必要性。 二、明确数据挖掘过程的目标和首要任务。 三、描述数据挖掘技术的起源。 四、了解数据挖掘过程所具有的迭代过程和基本步骤。 五、解释数据的质量对数据挖掘过程的影响。 六、建立数据仓库和数据挖掘之间的联系