公路上正常行驶的车辆一旦操纵失控,安装在路侧的护栏就显得极为重要,可避免车辆直接冲出道路发生致命危险.波形梁护栏是最常见的一种被动防护装置,可有效抵御车辆施加的碰撞荷载.依据常规的设计思路,这种护栏可以利用波形梁板、防阻块和立柱的变形来吸收汽车碰撞所产生的能量.但与实际情况不同的是,在这一过程中忽略了地基土体对碰撞过程可能产生的影响.本文通过分别建立不考虑和考虑地基约束作用的碰撞计算模型来研究土体的贡献.在模拟过程中,分别观测货车的运行轨迹、护栏的变形和土体的变形.此外,也分析了不同部件对碰撞能量的吸收比率.与立柱接触区毗邻的土体因受冲击荷载影响,可能发生剪切失效.整个护栏系统中超过10%的系统能量实际上是由土体吸收的,常用的简化固定基模型跟实际情况有一定的出入

一、氧化还原反应的能量变化 化学反应:氧化还原反应和非氧化还原反应 电子 得失的角度) 氧化还原反应:因为伴随着微粒运动和电子得失而使微粒的 运动动能和微粒之间势能的改变,即伴随着能量的变化

利用热重分析天平,采用非等温燃烧的方法对生物质热解产物——生物质焦与两种无烟煤混合试样的燃烧特性及其反应动力学参数进行了实验研究,考察了不同配比的混合试样的着火温度、燃烧速率最大时温度、燃尽温度和最大燃烧速率等燃烧特征参数,求出了反应的动力学参数活化能Ea和指前因子A.结果表明:活化能和指前因子均随混煤中生物质焦比例的增加而降低,存在动力学补偿效应;煤中掺入生物质焦后,试样燃烧的第一阶段和第二阶段的活化能分别呈现出\U形\曲线和\阶梯形\曲线的规律,且对混合燃料热解过程的作用要优于对固定碳燃烧过程的作用;活化能的计算表明生物质焦的存在有助于改善煤的着火性能,对煤的燃烧有催化促进作用

在语音识别中,卷积神经网络(convolutional neural networks,CNNs)相比于目前广泛使用的深层神经网络(deep neural network,DNNs),能在保证性能的同时,大大压缩模型的尺寸.本文深入分析了卷积神经网络中卷积层和聚合层的不同结构对识别性能的影响情况,并与目前广泛使用的深层神经网络模型进行了对比.在标准语音识别库TIMIT以及大词表非特定人电话自然口语对话数据库上的实验结果证明,相比传统深层神经网络模型,卷积神经网络明显降低模型规模的同时,识别性能更好,且泛化能力更强

上节内容主要学习了热力学第二定律所解决的中心 问题:在指定的温度、压力和浓度等条件下,在所讨论 的体系中,反应过程能否自动发生,最后达到什么限度。 根据热力学第二定律确定为不能自动发生的反应,在该 条件下是肯定不能自动发生的。但是,已经确定能自动 发生的反应,究竟以多大速率进行,进行的具体步骤如 何,热力学第二定律不能解决

本文通过对高强钢方管角部进行局部感应加热,提高其弯角区域的成形性能,降低其变形抗力,由此在不影响非变形区域组织性能的前提下,获得所需方管的截面尺寸和组织性能.在热辊压过程中,坯料在没有模具限制的方管角部外侧邻近区域发生堆积,且随着加热温度上升,角部外侧金属堆积更明显.同时,在方管内角表层出现显微裂纹恶化,裂纹以树枝状生长.热辊压成形后的残余温度会产生一个自回火过程,能够明显降低残余应力,且随着温度的升高,残余应力降低的幅度变大.当加热温度在650℃以上时,自回火对残余应力的影响大于宏观裂纹的扩展能力,起主导作用,且压扁过程中压下量超过方管对角线长度2/3时也不会产生裂纹

①掌握表面 Gibbs自由能和表面张力的概念;了解影响表面张力的因素。 ②理解弯曲表面附加压力产生的原因:掌握附加压力与曲率半径的关系;能够利用 Laplace公式进行计算。 ③了解弯曲液面上的蒸气压的特点:能够正确使用Km公式并能够解释常见的表面现象

基于人工神经网络( Artificial Neural Network)的控制(ann-based Control)简称神经控制(Neural Control)。神经网络是由大量人工神经元(处理单元)按照一定的拓扑结构相互连接而成的一种具有并行计 算能力的网络系统。它是在现代神经生物学和认识科学对人类信息处理研究的基础上提出来的,具有很强 的自适应和学习能力、非线性映射能力、鲁棒性和容错能力

1、原子严格地周期性排列,晶体具有完整的晶格结构。 2、晶体中无杂质,无缺陷。 3、电子在周期场中作共有化运动,形成允带和禁带—电 子能量只能处在允带中的能级上,禁带中无能级。由本征激发提供载流子一本征半导体——晶体具有完整的(完美的)晶格结构,无任何杂质和缺陷

换能作用 当光线作用于视觉感受器时,棒体细胞与 锥体细胞中的某些化学物质的分子结构发生变 化。它所释放的化学能量,能激发感受细胞发 放神经冲动,这就是视觉感受器的换能作用。 对视觉器官来说,具有换能作用的物质叫视觉 色素