采用弹性力学有限单元分析和光弹实验方法以解决高精度传感器结构设计问题是当前研究传感器结构的一个新尝试。本文介绍了用有限元及光弹对剪幅武传感器变形状态、应力状态进行了分析,由计算和试验的结果,提出此类传感器结构设计中关于:a)轮幅上的剪应力分布;b)轮幅上等剪应力区和等倾线分布;c)影响剪应力分布的结构因素等的分析和试验结果。分析和实验结果表明:1.沿轮幅轴线最大剪应力分布是不均匀的;2.在轮幅上存在一最大剪应力的等剪应力区;3.最大剪应力所在部位其主应力倾角不一定是45°。为了满足传感器精度的要求,通过实验可以指示合理的结构形式,电阻应变片应粘贴的部位与尺寸范围,以及对于一个给定的传感器应变片的最大允许尺寸等

3.1 酸碱理论与酸碱反应 3.1.1 现代酸碱理论 自主复习要求 3.1.2 酸碱反应的平衡常数 3.1.3 活度与浓度、平衡常数的几种形式 3.2 pH对酸碱各型体分布的影响 3.2.1 分布分数的定义 3.2.2 一元酸（碱）的分布分数 3.2.3 多元酸（碱）的分布分数 3.2.4 优势区域图 3.3 酸碱溶液中[H+]的计算 3.3.1 水溶液中酸碱平衡处理的方法 3.3.2 各种体系中[H+]的计算 3.4 缓冲溶液 3.4.1 缓冲溶液的定义与种类 3.4.2 缓冲溶液的pH计算 3.4.3 缓冲容量及有效缓冲范围 3.4.4 缓冲溶液的选择 3.4.5 标准缓冲溶液

应用X射线衍射仪、偏光显微镜和扫描电镜对水淬和空冷低钛高炉渣的矿相组成、显微结构、TiO2分布规律及其差异性进行研究.结果表明:水淬渣和空冷渣中主要矿物组成均为玻璃质、钙钛矿、钙铝黄长石和镁硅钙石,但是两种炉渣中各矿物组分含量相差较大,空冷渣中钙铝黄长石和钙钛矿的平均体积分数分别为62.5%和12.5%,是水淬渣中钙铝黄长石和钙钛矿的2.27倍和1.92倍,而玻璃质的平均体积分数不足水淬渣的1/3.水淬渣和空冷渣中矿相显微结构差异较大,空冷渣中钙铝黄长石为钉齿状,而水淬渣中钙铝黄长石为呈羽毛状和针状,且结晶粒度较小,钙钛矿在水淬渣和空冷渣中分别呈星点状和树枝状分布,两种炉渣中镁硅钙石都为纺锤体形;水淬渣中TiO2主要分布在钙钛矿、玻璃质和钙铝黄长石中,而空冷渣中TiO2主要分布在钙钛矿和钙铝黄长石中,并且空冷渣中钙钛矿TiO2的分布率比水淬渣高8.41%,空冷方式更有利于将TiO2聚集在钙钛矿中

常规分离技术:机械分离、蒸发、吸收、精馏、萃取、干燥、吸附、结晶等 新型分离技术:超临界萃取、液膜萃取、双水相萃取、色谱分离技术, 反渗透、超过滤、气体分离, 膜分离、膜蒸馏、泡沫分离等

§3.3.1 重力坝抗滑稳定分析概述 §3.3.2 坝基破坏机理 §3.3.3 沿坝基面抗滑稳定分析 §3.3.4 深层抗滑稳定分析 §3.3.5 岸坡坝段抗滑稳定分析 §3.3.6 提高坝体抗滑稳定的工程措施 §3.3.7 稳定分析设计理论的历史沿革 §3.3.8 坝基抗滑稳定分析的发展 §3.3.9 现行规范中有关坝基抗滑稳定的有关规定与讨论

1、掌握制剂分析的特点 2、掌握制剂分析结果的计算 3、掌握附加成份对活性成分含量测定的干扰及排除 4、了解复方制剂分析的特点,掌握其基本分析示例； 第一节 药物制剂分析的特点 第二节 片剂和注射剂的常规检查法 第三节 药物制剂中常见附加剂的干扰及其排除 第四节 复方制剂分析

一、GC的分类和特点 (一)分类 （1)按固定相的聚集状态分: 气固色谱法(GSC),气液色谱法(GLC) （2)按分离机理分:吸附色谱和分配色谱 （3)按色谱柱分: 填充柱色谱法:固定相填充在金属或玻璃管 中(i.d=4-6mm) 毛细管柱色谱法(i.d=0.1-0.5mm)

一、通过本章学习应该掌握的内容 1、何谓生物分离工程 2、生物分离工程的历史及其应用 3、生物分离工程在生物技术中的地位? 4、生物分离工程的特点 5、生物分离工程可分为几大部分,分别包括哪些单元操作?

一、色谱法的由来 1.1906年由俄国 Tsweet植物学家创立植物色素分离见图示。 2.现在:一种重要的分离、分析技术 分离混合物各组分并加以分析 固定相除了固体,还可以是液体 流动相液体或气体 色谱柱各种材质和尺寸 被分离组分—不再仅局限于有色物质

高质量睡眠与儿童的身体发育、认知功能、学习和注意力密切相关，由于儿童睡眠障碍的早期症状不明显，需要进行长期监测，因此急需找到一种适用于儿童睡眠监测，且能够提前预防和诊断此类疾病的方法。多导睡眠图(Polysomnography，PSG)是临床指南推荐的睡眠障碍基本检测方法，通过观察PSG各睡眠期间的变化和规律，对睡眠质量评估和睡眠障碍识别具有基础作用。本文对儿童睡眠分期进行了研究，利用多导睡眠图记录的单通道脑电信号，在Alexnet的基础上，用一维卷积代替二维卷积，提出一种1D-CNN结构，由5个卷积层、3个池化层和3个全连接层组成，并在1D-CNN中添加了批量归一化层（Batch normalization layer），保持卷积核的大小保持不变。针对数据集少的情况，采用了重叠的方法对数据集进行了扩充。实验结果表明，该模型儿童睡眠分期的准确率为84.3%。通过北京市儿童医院的PSG数据获得的归一化混淆矩阵，可以看出，Wake、N2、N3和REM期睡眠的分类性能很好。对于N1期睡眠，存在将N1期睡眠被误分类为Wake、N2和REM期睡眠的情况，因此以后的工作应重点提升N1期睡眠的准确性。总体而言，对于基于带有睡眠阶段标记的单通道EEG的自动睡眠分期，本文提出的1D-CNN模型可以实现针对于儿童的自动睡眠分期。在未来的工作中，仍需要研究开发更适合于儿童的睡眠分期策略，在更大数据量的基础上进行实验