应变式高精度传感器是一个多变量系 统,非线性误差的影响因很多,这需要从传 感器的结构上去分析。应变式高精度传感器 一般有弹性元件,电阻应变片和测量电路三 大部分组成。工作原理用图表示如下

§2.1 轴向拉伸与压缩的概念和实例 §2.2 轴向拉伸或压缩时横截面上的内力和应力 §2.3 直杆轴向拉伸或压缩时斜截面上的应力 §2.4 材料拉伸时的力学性能 §2.5 材料压缩时的力学性能 §2.7 失效、安全因数和强度计算 §2.8 轴向拉伸或压缩时的变形 §2.9 轴向拉伸或压缩的应变能 §2.10 拉伸、压缩超静定问题 §2.11 温度应力和装配应力 §2.12 应力集中的概念 §2.13 剪切和挤压的实用计算

第一节 耳的应用解剖生理 第二节 鼻的应用解剖生理 第三节 咽的应用解剖生理 第四节 喉的应用解剖生理 第五节 气管、支气管及食管的应用解剖生理 3

提出了钨合金的组织结构模型.在此基础上通过有限元法对钨合金拉伸变形时组织结构中的应力分布及其变化规律进行了计算机数值模拟研究.结果表明：钨合金拉伸变形时拉伸方向最大正应力和最大Mises应力区域在钨颗粒相中，同时钨颗粒还将受到垂直于拉伸方向的压应力；最大剪切应力分布在粘结相中，随拉伸变形增加，粘结相最先进入塑性状态；由于粘结相的塑性变形，钨合金中应力不断重组，应力逐渐在钨颗粒中集中

土像其他任何材料一样。受力后也要产生应力和变形。在地基上建造建筑 物将使地基中原有的应力状态发生变化,引起地基变形。如果应力变化引起的 变形量在允许范围以内,则不致对建筑物的使用和安全造成危害;当外荷载在 土中引起的应力过大时,则不仅会使建筑物发生不能容许的过大沉降,是研 甚至可 能使土体发生整体破坏而失去稳定。因此,研究土中应力计算和分布规 究地基变形和稳定问题的依据

为了研究铸钢冷却壁的高温工作性能,通过热态实验测试了铸钢冷却壁温度场分布,并首次在铸钢冷却壁上安装了应变片,对其冷面的应变分布进行了研究.在炉温1100℃无渣皮条件下,铸钢冷却壁热面最高温度在600℃左右,低于铸钢相变温度;冷面中心线部位应变在-5×10-4左右,四周平均应变在-3×10-4左右.对冷却水管进行了热阻分析,证实了冷却水管与基体之间融合充分,不存在气隙.验证了铸钢特殊的屈服现象,其在热冲击后应变分布得到明显改善

从安钢电极控制的实际应用出发,应用数据挖掘技术建立了电极预测模型并应用于电极控制系统的参数整定.首先介绍了建立电极预测模型的数据挖掘过程;然后在数据挖掘算法中提出了一种新的变结构遗传Elman网络方法,该算法用改进的混合遗传算法对网络结构和权值及自反馈增益同步动态寻优.将基于BP算法的Elman网络和本文提出的变结构遗传Elman网络都应用于安钢交流电弧炉的电极预测模型中进行比较.通过基于安钢现场数据的计算机仿真实验表明:采用变结构遗传Elman网络的数据挖掘算法比BP算法具有更好的动态性能、更快的逼近速度和更高的精度.在此基础上,把建立的模型应用于安钢电极控制系统的参数整定,取得了良好的控制效果

•概述 •应激反应的基本表现 •应激损伤与应激相关疾病 •防治应激相关疾病的病理生理基础

应用热力学方法,对转炉炼钢前期高碳低温铁水条件下石灰石分解及CO2氧化作用进行了分析,推导出了CO2分压(pCO2)和高碳低温区域碳活度系数fC,%的求解方程.结果表明:石灰石中CaCO3在高碳低温的铁水面附近,其分解反应平衡温度比标准状态时低得多,随着吹炼过程中炉温上升其反应趋势增大,CO2在转炉炼钢吹炼初期与[C]、[Si]、[Mn]和Fe(l)的反应都可以自发进行,其排列次序与各元素被O2氧化的反应相同;在高碳低温铁水条件下pCO2值非常小,转炉炼钢初期pCO2在0.002 2~0.000 5pΘ左右,因此可以认为石灰石分解产生的CO2会全部参与铁水氧化反应

利用背散射电子衍射技术对高速冲击前后高锰钢样品强制剪切区域的晶粒进行准原位观察,分析了剪切区域不同位置晶粒的相变情况,并借助有限元模拟及受力计算对不同晶粒相变程度差异的原因做了进一步分析.结果表明,在高速变形下,应力应变水平、奥氏体取向及晶粒间的相互作用共同影响TRIP行为:应力应变水平越高,相变程度越大;由于帽型样中剪切应力的存在,相比于近〈111〉取向奥氏体,近〈100〉和近〈110〉取向奥氏体相变程度更大,近〈110〉取向相变程度最大.具有有利取向的奥氏体,晶粒尺寸越大,其相变行为受周围晶粒影响越小,越容易充分相变;具有有利取向的长条状奥氏体晶粒,若其两侧晶粒难相变,则该晶粒相变将受到束缚;带有尖角的晶粒,变形时应力集中难以释放,易发生相变;当晶粒的孪生分力大于滑移,但其最大和次大的孪生分力相差不大,可能导致在这两个方向孪生互相竞争,反而不易相变.高速变形时体心马氏体多在晶界应力集中处产生,很少在晶粒内部大量产生,形态多为细片状,变体选择强