一、理解热力学第二定律的实质及其数学表达式。 理解热力学函数熵(S)、 Helmholtz函数(A)以及 Gibbs函数(G)的概念和意义,并掌握它们改变量 的计算方法。 二、掌握热力学第三定律实质。 三、根据条件,灵活应用S、△A和△G来判断过程 进行的方向与限度。 四、掌握热力学函数之间的关系、热力学基本方程、 偏微商变换方法及特定条件下相应热力学关系式的应用。 • §3.1 卡诺循环 • §3.2 热力学第二定律 • §3.3 熵，熵增原理 • §3.4 单纯pVT变化熵变的计算 • §3.5 相变化的熵变 • §3.6 热力学第三定律和化学变化过程熵变的计算 • §3.7 亥姆霍兹函数和吉布斯函数 • §3.8 热力学基本方程 • §3.9 克拉佩龙方程 • §3.10 吉布斯-亥姆霍兹方程和麦克斯韦关系式

6.1染色体结构变异的概述 6.2染色体结构变异类型 6.3染色体结构变异的诱发 6.4染色体结构变异的应用

⚫金属应变片式传感器 ◼金属丝式应变片 ◼金属箔式应变片 ◼测量电路 ◼应变式传感器应用 ⚫压阻式传感器 ◼压阻效应 ◼晶向、晶面的表示方法 ◼压阻系数 ◼固态压阻器件

2.1 图像的向量表示 2.2 随机场－图像的统计表示 2.3 正交变换 2.4 付氏变换 2.5 离散图像付氏变换( DFT ) 2.6 快速付氏变换（FFT） 2.7 其它常用变换 2.8 K-L变换 2.9 图像的采样 2.10 二值图像的采样 2.11 图像的量化

提出基于普通变尺度和周期势自适应随机共振理论，检测噪声背景下轴承滚动体的故障特征.在具体实施过程中，首先用普通变尺度的方法满足随机共振中小参数的条件，然后用随机权重粒子群优化算法作为自适应随机共振参数寻优的优化算法，同时用改进的信噪比作为评价指标.噪声背景下含轴承滚动体故障的实验信号经过普通变尺度下的自适应随机共振处理和优化后，微弱的故障特征可以有效的提取出来.将普通变尺度下的双稳态自适应随机共振和周期势自适应随机共振进行了对比，结果表明周期势自适应随机共振比双稳态自适应随机共振能进一步提高信噪比，并且比双稳态自适应随机共振迭代次数少，用时短.这说明提出的基于普通变尺度和周期势系统自适应随机共振的轴承滚动体故障诊断方法具有优越性，尤其是在工程实际中，故障监测所需的数据量大，计算时间长，如能较早的预警，可以提高诊断效率并减少不必要的损失.因此，这种轴承滚动体故障诊断方法对提高机械设备故障诊断效率具有参考价值

第六节语音的发展变化 一、语流音变 语流中的一个音,由于受到前后音或者说话快慢、高低、强弱等因素的影响而在发音上产生某种变化,这种变化就叫语流音变。 (一)同化 语流中两个邻近的不同的音,其中一个受到另一个影响而变得跟它相同或相近,叫同化

4.4.正则变换 1.引言: 【例1】广义坐标间的坐标变换对正则方程的影响。 广义坐标的变换qa→QB=fB(,t),其逆变换为qa=a(t), 广义速度同时作相应变换:QB=+,qa=2而保持 LagrangeLagrange方程和力学的理论体系不变(具体形式当然有变化):

人体在进入疲劳状态时生理参数会发生相应的变化.为了探讨砌砖工人在持续体力劳动作业时心率和心率变异(HRV)对人体生理疲劳的影响,针对疲劳与心率的关系提出评价生理疲劳的数学模型.选取15名健康受试者(男性)在搭建的86 cm平台模拟砌砖工人作业.持续作业30 min进行一次心率变异数据的收集.同时,使用心率传感器对心率进行实时监测.本文采用方差分析、t检验和非线性拟合的方法对疲劳对心率和心率变异的影响进行分析.结果表明,生理疲劳使心率波动程度有显著变化(检验水准α=0.05水平,概率P0.05).非线性拟合结果(R2=0.8892)显示,生理疲劳的发展趋势呈现出\S型\的趋势.据此提出,生理疲劳分为3个阶段:疲劳调整期、疲劳稳定期和疲劳失稳期.在疲劳失稳期前(试验中约为90min)受试者休息,可以减缓或延迟生理疲劳的发生

第十章组合变形 10-1概述 10-2斜弯曲 10-3拉(压)弯组合变形 10-4弯扭组合变形 10-5组合变形的普遍情形

针对采用以太网控制自动化技术(EtherCAT)工业总线的感应电机交-直-交变频矢量控制系统的入侵检测技术进行了研究. 首先通过对EtherCAT总线协议进行深度解析, 结合目前为止已经发现的EtherCAT工业总线常见协议漏洞, 提取协议数据包的关键特征并构建EtherCAT总线协议入侵检测规则库, 采用三维指针链表树作为针对EtherCAT总线协议规则库的检索数据结构; 其次, 根据感应电机交-直-交变频矢量控制系统的物理模型, 进行模型参数仿真计算, 并根据仿真计算值, 构建矢量控制模型入侵特征的最小二乘支持向量机(least square support vector machine, LSSVM)分类器, 使用混沌粒子群优化(choatics particle swarm optimization, CPSO)算法对分类器的参数进行优化, 二者共同构成了CPSO-LSSVM入侵检测分类算法. 异常数据包在被分类后, 会被传递给Suricata入侵检测引擎进行精确规则匹配; 最后为该入侵检测系统搭建物理实验环境, 经过测试, 本文中的交-直-交变频矢量控制模型仿真结果动态性能良好, 与实际矢量控制系统参数的波形变化趋势相近. 通过抽取KDD Cup99测试数据集中的一部分对该入侵检测系统实施DOS攻击、R2L、U2R以及PROBING攻击行为, 验证该入侵检测系统的有效性