在数学分析课程中我们已经熟悉 Riemann积分.在处理连续函数或者逐段连续函数 时,在计算一些几何和物理的量时它是很有用的但它也存在一些缺陷例如, Riemann积 分对被积函数的要求较高,它要求被积函数“基本上”是连续的(其确切含义将在§4.4 讨论),在处理极限与积分交换次序时,需要对函数列加上一致收敛性的条件等由于这些 缺陷,使得 Riemann积分在处理分析数学中的一些问题时显得不够有力因此需要建立 新的积分的理论.二十世纪初, Lebesgue建立了一种新的积分理论新的积分理论消除了 上述缺陷,并且包含了原有的 Riemann积分理论

本工作试验成功了一种测量压扁孤长的新方法——接触法。它能在正常轧制变形条件下精确地测量总孤长l'以及轧辊联心线前、后的分段长度x1与x0。在干轧与菜籽油润滑轧制合金铝、08F、20#钢与1Cr18Ni9Ti四种材料的条件下,实测了l',x1与x0值。对比实验结果分析了Hitchcock、Ford、Roberts与Целиков等四个l'的理论公式。证实了Hitchcock公式存在一个随压下率ε减小而增大的、偏低的系统误差。发现了理论公式计算孤长的误差主要集中在x0部分,从而指明了提高理论解精度的关键在于校正此部分的计算。选定\在采用弹性理论计算轧辊与轧件弹性位移量的基础上、根据几何关系确定孤长的方程结构,统计分析实验数据估计x0部分校正因子\的方案,建立了较精确的压扁孤长数学模型

根据变厚度轧制特点和前滑定义，推导了一种变厚度轧制的前滑值的理论模型.用MARC软件建立变厚度轧制的有限元模型，针对四种不同变厚度区形状的轧件在轧制摩擦因数为0.08和0.1工况条件下的轧制过程进行了数值模拟.此外，采用轧制试验方法实测了总前滑量.对比分析结果表明：前滑理论模型的计算值与有限元数值模拟结果接近，两种方法计算所得前滑值的差值小于0.005.与常规恒厚度轧制中稳定前滑值不同，在变厚度区轧制时，前滑值在0.02～0.10波动.变厚度区的压下率越大，其前滑值也越大；较小变厚度区斜度设计和低的摩擦因数会使变厚度轧制有更好的轧制稳定性和小的前滑波动范围.TRB变厚度轧制试验也验证了前滑理论模型的精度.减薄轧制实测前滑值和计算值偏差大与变形区应变状态及增加的打滑趋势有关

一、掌握反应速率的表示法以及基元反应、反应级数、反 应分子数等基本概念。 二、重点掌握具有简单反应级数的速率公式的特点,能从 实验数据求反应级数和速率常数。 三、了解几种复合反应的动力学公式及活化能求法。 四、重点掌握根据稳态近似法和平衡态近似法由复合反应 的反应历程导出反应速率公式。 五、掌握链反应的特点及速率方程的推导。 六、了解气体碰撞理论和过渡状态理论。 七、了解溶液中的反应和多相反应。 八、掌握光化学定律及光化反应的机理和速率方程。 九、了解催化作用的通性及单相多相催化反应的特点。 §11.1 化学反应的反应速率及速率方程 §11.2 速率方程的积分形式 §11.3 速率方程的确定 §11.4 温度对反应速率的影响,活化能 §11.5 典型复合反应 §11.6 复合反应速率的近似处理法 §11.7 链反应 §11.8 气体反应的碰撞理论 §11.9 势能面与过渡状态理论 §11.10 溶液中的反应 §11.11 多相反应 §11.12 光化学 §11.13 催化作用的通性 §11.14 单相催化反应 §11.15 多相催化反应 §11.16 分子动态学

1、什么是线性空间? 设V是一非空集合,P是一个数域在V中定义加法 v=a+B;在V与P之间定义数量乘法:δ=ka.如果 加法与数量乘法满足

9.6双组分精馏的操作型计算 9.6.1精馏过程的操作型计算 (1)操作型计算的命题: 此类计算的任务是在设备(精馏段板数及全塔理论板数)已定的条件下,由指定的操作条件预计精 馏操作的结果

特征值的代数重数 若A∈F是A∈F\\的重特征值,则称的代数重数为k 特征值的几何重数 (Ⅰ-A)x=0的解空间称为A的属于特征值λ的特征子空间,记 为V2

· 数据域的基本概念 · 数据域测试系统与仪器 · 逻辑分析仪的组成、原理和应用 · 可测性设计技术 · 数据域测试的应用

为了确定适用于超音速射流流场数值模拟的湍流模型，首先从理论上分析常用的五种湍流模型之间的差异及其适用范围；其次，采用五种湍流模型，分别对不同马赫数下超音速射流流场进行数值模拟，将数值模拟结果与实测值和理论值进行对比分析.结果表明：剪切压力传输k-ω模型与其他模型相比，通过对输运方程的修正，保证其在计算射流流场时具有较高的准确性；在喷管内部和外部射流流场的模拟中，剪切压力传输k-ω模型的计算结果与理论值和实测值具有较高的吻合度，在五种湍流模型中最适合于超音速射流流场的数值模拟研究

§5.1 数值积分公式 §5.2 牛顿-科特斯公式 §5.3 复化求积公式 §5.4 龙贝格求积公式 §5.5 高斯型求积公式 §5.6 数值微分 §5.7 数值实验