主要内容 (1)通过简单介绍支路电流法,阐述电路分析的基本步骤及建立独立方程的原理和方法; (2)通过介绍变量的独立性与完备性,引入并重点讲授网孔法,结点法,回路法; (3)介绍一般分析方法中各种电源处理的基本原则

深度神经网络技术用于机械设备故障诊断展现出了巨大潜力，但繁重复杂的计算量对计算机硬件提出了严苛的要求，严重限制了其在实际工程中的应用。基于此提出一种新型的轻量级神经网络ShuffleNet，用于高速列车轮对轴承故障诊断研究。该网络模型基于模块化设计思想，包含多个高效率的ShuffleNet单元，通过运用分组卷积与深度可分离卷积技术极大改善了传统卷积操作的运算效率；同时使用通道混洗方法克服了通道分组带来的约束，改进了网络的损失精度。实验分析表明，所提网络模型可有效用于复杂工况下高速列车轮对轴承故障诊断，相比传统卷积神经网络、残差网络和Xception等当前深度神经网络模型，在保证诊断精度的同时，运行效率得到大幅提升。这为深度神经网络技术应用于工程实际，克服计算机硬件条件限制提供了一条新的途径

超低碳钢常用于生产汽车面板等表面质量要求较高的产品.连铸坯皮下的钩状坯壳很容易捕集夹杂物导致冷轧钢板表面出现翘皮、亮/暗线等缺陷,对产品质量具有严重危害.采用数值模拟分析了钩状坯壳的形成和演变过程.将计算的初生坯壳形状制作成物理模型,模拟了夹杂物在凝固前沿被捕集的过程,并对凝固钩区域不同位置的夹杂物的受力特征进行了分析.结果表明,凝固钩在弯月面中形成以后,不会直接湮没进坯壳内,而是要经历熔化、变粗、生长、湮没等逐步演变的过程.数值模型预测拉速1.3 m·min-1条件下最终存留在坯壳中的凝固钩深度约为2.5 mm,这与实际观察到的钩状坯壳的尺寸基本一致.模拟得到的钩状坯壳形貌与铸坯表层和漏钢坯壳的金相特征较为接近.夹杂物最容易在凝固钩下表面被捕集,不容易在凝固钩上表面被捕集,特别是对尺寸相对较大的夹杂物.但是溢流发生时,靠近弯月面处的夹杂物可能随着钢流进入到初生凝固钩上部而被快速冷却的钢液包裹.两道凝固钩之间的坯壳由于其凝固前沿处于垂直分布,小于100 μm夹杂物可能被捕集而大尺寸夹杂物不易被捕集

订单接受与不相关并行机调度是订单接受与订单调度的联合决策, 广泛存在于面向定制的多品种混合生产环境中. 针对这一问题, 考虑了顺序与机器依赖的安装时间以及可加工机器限制, 并以最小化总成本为优化目标. 其中, 总成本由被接受订单的总拖期成本和被拒绝订单的总拒绝成本构成. 通过分析订单拒绝对目标的影响, 提出了列表拒绝方法和订单拒绝规则, 进而设计了协同进化遗传算法. 算法将染色体编码分解为订单列表和订单指派两个个体, 提出了基于列表拒绝方法的解码方案来进行订单拒绝决策. 由于两个个体相互独立, 且二者的进化约束不同, 因而引入协同进化策略, 并根据个体的编码特征, 分别采用单亲遗传算子和传统遗传算子进行遗传操作. 数据实验验证了算法的有效性和求解效率, 并对问题规模和订单拒绝成本对算法性能的影响进行了分析

采用共沉淀法制备了Ni(OH)2前驱体材料，通过高温固相法制备了LiNiO2和B掺杂LiNiO2（B的摩尔分数为1%），利用X射线衍射（XRD）、里特维尔德（Rietveld）精修、扫描电子显微镜（SEM）、恒流充放电测试、循环伏安（CV）和电化学阻抗谱（EIS）对材料的晶体结构、表面形貌和电化学性能进行了系统性表征.XRD和Rietveld精修结果表明，LiNiO2和B掺杂LiNiO2均具有良好的层状结构，B因为占据在过渡金属层和锂层的四面体间隙位而导致掺杂后略微增大材料的晶格参数和晶胞体积，同时增大了LiO6八面体的间距，进而促进锂离子运输.由于掺杂的B的摩尔分数仅为1%，LiNiO2和B掺杂LiNiO2均表现为直径10 μm左右的多晶二次颗粒，且一次颗粒晶粒尺寸没有明显区别.长循环数据表明B掺杂可以有效提高材料的循环容量保持率，经100次循环后，B掺杂样品在40 mA·g−1电流下的容量保持率为77.5%，优于未掺杂样品（相同条件下容量保持率为66.6%）.微分容量曲线和EIS分析表明B掺杂可以有效抑制循环过程中的阻抗增长

第七讲环境资源费用效益分析技术 一、环境费用评价技术 二、环境效益评价技术 三、环境费用效果分析 四、环境效益风险评价

第一节需氧量与吸氧量 一、需氧量与吸氧量 1、需氧量:指人体为维持某种生理活动所需 的氧量。 成年人安静值:250ml/分 运动时的变化: 强度大、持续时间短:总需氧量少;每分 需氧量大。 强度小,持续时间长:每分需氧量少;总 需氧量大

对含磷高强IF钢中MnS夹杂物控制进行了分析。通过对含磷高强IF钢中添加稀土进行对比试验，借助扫描电镜等设备对铸坯1/8、1/2、7/8厚度方向的试样以及热轧、冷轧、连退工序的带钢试样进行了夹杂物统计及二维形貌的观测对比，并对铸坯试样中小样电解的夹杂物及轧制各工序试样中原貌提取的夹杂物进行三维形貌的观测对比。结果表明：铸坯中心MnS夹杂物数量分布明显大于铸坯近表面，稀土的加入，先与钢中S相结合，并在凝固过程中较MnS提前析出，生成了小尺寸的球状夹杂物，可明显降低铸坯各位置MnS夹杂物的尺寸及数量；未加稀土钢在带钢轧制各工序中MnS夹杂物尺寸为10 μm左右，且具有遗传性，在轧制过程中压延变长，但没有碎化弥散。加入稀土后形成了S–O–Ce类夹杂物，形态呈球形，尺寸为2～5 μm，且独立弥散分布，不会对带钢组织连续性造成影响，有利于产品各相关性能

将甲烷以低能耗的方式直接转化为甲醇等高附加值的化学品一直是可持续化工产业的重要目标和重大挑战。本文制备了三维（3D）ZnO/CdS/NiFe层状双金属氢氧化物（LDH）核/壳/分层纳米线阵列（NWAs）结构材料并将其用于室温、模拟阳光照射下甲烷的光电催化氧化。结果表明3D ZnO/CdS/NiFe-LDH具有优异的光电化学性能及催化活性，甲烷气氛下的光电流密度达到了6.57 mA·cm?2（0.9 V vs RHE），其催化甲烷生成甲醇及甲酸产量分别是纯ZnO的5.0和6.3倍，两种主要产物的总法拉第效率达到54.87%。CdS 纳米颗粒（NPs）的沉积显著提升了复合物对可见光的吸收，促进了光生载流子的分离。而具有三维多孔结构的NiFe-LDH纳米片的引入改善了甲烷氧化表面反应动力学，起到了优异的助催化作用；并且有效抑制了O2?-的产生，防止O2?-进一步将甲醇及甲酸氧化为CO2，提高了甲醇及甲酸的选择性。最后，提出了三维ZnO/CdS/NiFe-LDH复合材料光电催化甲烷转化为甲醇及甲酸的机理，为甲烷低能耗转化为高价值化学品提供了新思路

色谱法(Cheromatography)是19世纪俄国植物学 家茨维特(Tsweett)创立的一种分离混合物的技术 他将植物色素放在一直立的装填有碳酸钙粉末的玻 璃管中,然后用石油醚自上而下流下,得到一系列 颜色排列的谱带,故称为色谱。 现代色谱已经发展到几乎可以分离任何有色或者无 色混合物的水平,但是“色谱”的名称依旧保留。 色谱中重要的概念是“固定相”与“流动相”。 本章介绍几种常见色谱的原理,重点介绍气相色谱