利用热膨胀仪对低碳含铌钢(0.028%C-0.25%Si-1.82%Mn-0.085%Nb)进行热处理模拟,即950℃正火后快速冷却到中间温度350~550℃,随后进行不同加热速率、保温温度及保温时间的回火处理.采用光学显微镜、扫描电镜和图像分析方法,分析了不同回火条件下组织中的马氏体-奥氏体(MA)形貌、尺寸及分布.结果表明:回火前的终冷温度在贝氏体相变温度区间及提高回火升温速率,会增加回火组织中MA的体积分数,MA体积分数最高达到7.9%.提高回火温度和延长回火时间,MA的体积分数会出现峰值.回火后,MA平均尺寸在0.77~1.48μm.提高终冷温度、升温速率、回火温度和延长回火时间,会使回火后的MA粗大,并呈多边形化.MA的体积分数和平均尺寸主要受中间冷却过程结束时未转变奥氏体量、回火过程中铁素体向残余奥氏体碳扩散程度以及回火后残余奥氏体稳定性的影响

对湖北恩施的典型高磷赤铁矿样品进行了非熔态分离提取实验研究.矿样基础特性研究表明,该矿为典型鲕状高磷赤铁矿,矿中铁元素与磷元素之间并未处于化学结合状态.据此采用高速气流磨技术,将其磨至平均粒度为2μm的超细粒度,观察发现铁元素与磷元素在各个超细矿粉颗粒中的含量分布不均匀,Fe、P化合物有所解离.进而采用流态化技术进行气力分离,设计制造了流态化装置,对超细矿粉的流态化特征进行研究,结果表明超细铁矿粉的流态化特征与常规细粉不同.基于富铁物料与富磷物料的密度差异,设计制造了气力分离装置,对超细高磷赤铁矿粉进行气力分离实验,初步实现了铁元素和磷元素的分离

1 基因组序列特征分析  碱基组成分析  序列模体分析  密码子使用偏嗜性分析  重复序列分析  限制性酶切位点分析  基因识别 2 基因功能分析 3 基因组比较 基因组比较  基因组比较：将一个基因组（全部序列、预测的所有基因或蛋白质）与其自身（物种内）或其它的基因组（物种间）进行比较。  对不同物种的基因组进行比较分析，帮助我们理解基因组间的相似性、基因组的进化及其基因的进化历程 基因组内比较 vs 基因组间比较

离域分子轨道理论:非杂化的原子轨道进行线性组合,它们是离域 化的。即电子不是定域在两个原子之间,而是在整个分子内运动 这种离域分子轨道在讨论分子的激发态、电离能及分子光谱性质时 有很大的作用

主要内容 4.1概述 4.2色谱分离的分类 4.3生物工程中的色谱分离 4.4色谱分离的基本理论 4.5吸附色谱 4.6离子交换色谱 4.7分配色谱 4.8凝胶色谱 4.9高速逆流色谱 4.10径向色谱分离法 4.11连续环状色谱分离法

采用一种改进的Potts模型Monte Carlo算法,对具有Weibull尺寸分布(参数β=3.47)的晶粒组织进行了3D正常晶粒长大过程的仿真研究.仿真结果表明:整个晶粒长大过程遵循抛物线长大规律,晶粒生长指数为0.501,非常接近理论值0.5.晶粒长大过程可分为过渡阶段与准稳态长大两个阶段.Weibull尺寸分布参数β由过渡阶段的3.47逐渐演变为准稳态阶段的2.76,准稳态阶段晶粒尺寸分布参数保持β=2.76不变.晶粒的平均面数〈f〉随仿真时间的增加而增大,在准稳态阶段后期趋近于稳定数值.晶粒面数分布为Lognormal分布,最高频率面数f为10,个体晶粒面数范围为3~43

第一节 筹资活动分析内涵 第二节 筹资活动的全面分析 第三节 负债筹资分析 第四节 所有者权益筹资分析 第五节 筹资规模与结构优化分析

⚫线性电路的一般分析方法•普遍性：对任何线性电路都适用。复杂电路的一般分析法就是根据KCL、KVL及元件电压和电流关系列方程、解方程。根据列方程时所选变量的不同可分为支路电流法、网孔电流法和节点电压法。•元件的电压、电流关系特性。•电路的连接关系—KCL，KVL定律。⚫方法的基础•系统性：计算方法有规律可循

多元分析（multivariate analyses）是多变量的统计分析方法，是数理统计中应用广泛的一个重要分支，其内容庞杂，视角独特，方法多样，深受工程技术人员的青睐和广泛使用，并在使用中不断完善和创新。由于变量的相关性，不能简单地把每个变量的结果进行汇总，这是多变量统计分析的基本出发点。 §1 聚类分析 §2 聚类分析案例—我国各地区普通高等教育发展状况分析 §3 主成分分析 §4 主成分分析案例－我国各地区普通高等教育发展水平综合评价 §5 因子分析 §6 因子分析案例 §7 判别分析 §8 典型相关分析（Canonical correlation analysis）

为了提高数值计算结果的可靠度,基于正交设计、差分法和人工神经网络建立了新的边坡岩体力学参数反分析方法.按照正交设计要求,选定反演参数的水平,确定数值模拟方案;用FLAC2D差分程序计算得出相应的神经网络分析样本;对RBF神经网络进行训练;利用现场监测位移,对某露天矿边坡岩体的力学参数进行神经网络反分析.反分析结果与理论值的误差很小,满足精度要求,表明该反分析方法的可行性和精确性