一、波的叠加原理 几列波相遇之后,仍然保持它们各自原有的特征 (频率、波长、振幅、振动方向等)不变,并按照原来 的方向继续前进,好象没有遇到过其他波一样. □在相遇区域内任一点的振动,为各列波单独存在 时在该点所引起的振动位移的矢量和

I.考查目标 教育学专业基础综合考试涵盖教育学原理、中外教育史、教育心理学和教育研究方法等学科基础课 程。要求考生系统掌握上述教育学学科的基本理论、基本知识和基本方法,能够运用所学的基本理论

在650、680和710 ℃不同温度条件下对碳质量分数为0.66%的淬火高碳钢进行了石墨化处理，并利用场发射扫描电子显微镜、电子探针、X-射线衍射仪和透射电子显微镜对其石墨化过程的组织进行金相分析，以及利用组织转变动力学理论，绘制了其石墨化过程的动力学曲线，并建立了相应的动力学方程。研究结果显示：在石墨化过程中，淬火马氏体首先向析出碳化物的稳定状态转变，且在碳化物为渗碳体Fe3C时，石墨粒子析出速度开始明显增加；基体组织中针叶状α-Fe发生再结晶，由等轴状铁素体逐步代替针叶状的α-Fe；铁素体中的碳含量随着石墨化时间的延长而逐步降低，即由过饱和状态转变为稳定态，碳含量在石墨粒子中突变增为峰值，而铁含量则突变降为谷值，由此表明，渗碳体分解的碳向石墨核心扩散，铁自石墨核心处扩散出来，而形成石墨粒子；石墨粒子面积分数随时间变化的曲线呈S形状，即该动力学过程符合动力学模型JMAK（Johnson-Mehl-Avrami-Kolmogorov）方程，且该方程中的n值为1.5～1.7

一.基本概念 二.电力系统的结线方式 三.电压等级及适用范围 四.电力系统中性点的运行方式

一.基本概念 二.电力系统的结线方式 三.电压等级及适用范围 四.电力系统中性点的运行方式 五.各类发电厂的运行特点

研究了全状态约束与输入饱和情况下的全向移动机器人轨迹跟踪控制问题.首先，针对一类三轮驱动的全向移动机器人，考虑系统存在模型参数不确定与外部扰动，建立了运动学与动力学模型；其次，利用障碍Lyapunov函数，结合反步设计方法，有效处理全向移动机器人跟踪过程中存在的状态约束，保证所有状态变量不会超出状态约束的限制区域；然后，针对系统参数不确定和未知有界扰动，设计相应的自适应律进行处理；同时，提出一种抗饱和补偿器保证机器人输入力矩满足饱和约束；并且利用Lyapunov理论分析证明了当选取合适的控制参数时闭环系统中的所有信号均能保证一致有界；最后，通过与未考虑状态约束和输入饱和的控制器以及经典比例-微分控制器进行仿真对比，验证了该方法的有效性和鲁棒性

针对多无人机在协同搜索过程中存在重复搜索、目标静止、搜索效率低的问题，提出基于改进鸽群优化和马尔可夫链的多无人机协同搜索方法.首先，建立类似传感器探测范围的蜂窝状环境模型，降低对搜索区域的重复搜索；其次，建立满足高斯分布的马尔可夫链动态目标运动模型；然后，将柯西扰动引入基本鸽群优化算法的地图和指南针算子，高斯扰动引入地标算子，同时利用模拟退火机制保留次优个体，进而有效缓减基本鸽群优化算法易陷入局部最优的问题.最后，通过仿真实验将本文算法与其他群体智能算法进行比较，结果表明新型算法的合理性和有效性

深锥浓密机的面积或占地大小主要由其固体通量决定。通过量筒静态沉降实验，计算得到深锥浓密机固体通量，分析了絮凝剂单耗、料浆浓度对深锥浓密机固体通量的影响，得到了两种因素对深锥浓密机固体通量的影响规律。结果表明，尾矿在5～30 g·t?1的絮凝剂单耗下，基本呈现二次函数关系；料浆的固相质量分数为6%～26%时，固体通量呈现先增大后减小的趋势，与实验所得的规律相契合。通过对絮凝剂单耗和料浆浓度耦合效应下的固体通量方程回归分析，得到三者之间的数学关系，进而确定二者对固体通量的贡献为：料浆浓度>絮凝剂单耗。结合絮凝剂及料浆浓度对固体通量的影响分析，总结了絮凝剂单耗和料浆浓度贡献值不同的原因。最后，结合单因素和耦合条件下的数学方程，对深锥浓密机的设计和运行提出工程建议。在深锥浓密机运行过程中，需要优先保证料浆浓度，其次是絮凝剂单耗

一.基本概念 二电力系统的结线方式 三.电压等级及适用范围 四.电力系统中性点的运行方式 五.各类发电厂的运行特点

为了提升航班运行风险预测精度，基于某航空公司2016—2018年航班运行风险数据，在验证15个风险时间序列的混沌特性后，构建基于多变量混沌时间序列的风险预测模型。首先，对15个风险时间序列进行多变量相空间重构，采用主成分分析法（PCA）对相空间进行降维处理；然后，基于迭代预测的方式，分别采用极限学习机、RBF神经网络、回声状态网络和Elman神经网络建立风险短期预测模型；最后，以降维后的相空间作为输入，计算并比较分析未来1～7 d的风险预测结果。结果表明：多变量相空间重构后总维数为62维，经PCA降维处理，降至31维；在不同的预测模型中，降维后RBF模型预测效果最佳；其中，预测第1天结果相对误差<25%出现频数为82.62%，至第5天仍达75%以上；该模型第1天预测结果的修正平均绝对百分比误差（MAPE）值为11.32%，且前5 d均低于20%，满足航空公司使用要求。1～5 d预测结果对航班风险管控具有实践操作价值，证明基于多变量混沌时间序列的风险预测方案可行、有效