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提出了一种在高温高压下利用粉末冶金方法制备的Fe-Ni-C-B系触媒合金生长Ⅱb型金刚石的新方法.由于硼元素的存在,Ⅱb型金刚石生长所需的温度和压力条件均高于普通的Ⅰb型金刚石,并且合成出的金刚石单晶粒度较粗,晶形稍差,表面结构比较复杂.通过晶体的颜色、X射线衍射以及Raman光谱可以初步断定合成出的金刚石晶体中确实含有硼元素.以金刚石在不同温度下的静压强度和冲击韧性以及差热分析和热重分析的结果来表征金刚石的热稳定性.实验发现,由于硼元素的进入使得Ⅱb型金刚石单晶的热稳定性与采用同种方法合成出的Ⅰb型金刚石相比有了较大程度的提高.采用自制的夹具通过检测金刚石的电阻温度特性,初步确定了在Fe-Ni-C-B系中生长的Ⅱb型金刚石具有半导体特性.大量的实验数据充分说明,采用这种方法生产Ⅱb型金刚石具有成本低廉、操作简单、产品质量稳定等优点,具有极高的工业化推广应用的价值
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3.1已知理想采样开关的采样周期为T秒,连续信号为下列函数,求采样的输出信号f(t) 及其拉氏变换F(s)
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一、课程性质 植物分类学的实习实训,是植物分类学重要的教学环节。通过实习认识自然界中植物 的多样性,了解每种植物的生活环境,使分类学抽象的原理具体化,加强理论联系实际, 从而可提高学生鉴别各种植物所属科、属、种的能力。在采集和制作标本的活动中,还可 以训练学生采集和制作蜡叶标本的技能,要求学生学会使用工具采集植物标本的方法。由 于学生亲手制作,会激发学生的学习兴趣,吸引学生的注意力,调动学生的学习积极性。 植物分类学实习,对于培养德智体美全面发展的人才,具有重要意义
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深海采矿系统中,扬矿管受采矿船的航行速度及海浪、海流等因素的影响会发生横向偏移的问题.对带有集中质量的阶梯式扬矿管的横向偏移进行了建模,并用枷辽金(Galerkin)方法进行求解,通过计算机的模拟计算,分析了扬矿管在不同情况下横向偏移的特性
文档格式:DOC 文档大小:26KB 文档页数:3
课程性质植物分类学的实习实训,是植物分类学重要的教学环节。通过实习认识自然界中植物的多样性,了解每种植物的生活环境,使分类学抽象的原理具体化,加强理论联系实际, 从而可提高学生鉴别各种植物所属科、属、种的能力。在采集和制作标本的活动中,还可以训练学生采集和制作蜡叶标本的技能,要求学生学会使用工具采集植物标本的方法。由 于学生亲手制作,会激发学生的学习兴趣,吸引学生的注意力,调动学生的学习积极性。 植物分类学实习,对于培养德智体美全面发展的人才,具有重要意义
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集成运放的原理框图 集成运放是一种高放大倍数、高输入电阻、低输出电阻的直接 耦合放大电路。为抑制零点漂移,对温漂影响最大的第一级采 用了差动放大电路。为提高放大倍数,中间级一般采用有源负 载的共射放大电路。输出级为功率放大电路,为提高此电路的 带负载能力,多采用互补对称输出级电路
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客厅风水 乾宅的客厅必须明亮,尽量采用大量的白色系统色彩,则使居住人 聪明秀气。若暗色调采用超过四面面积的一半则使居住人愚笨,更对男人不利。 兑宅的客厅应明亮适宜,但不宜过亮,即白色调不可采用超过总面积的四分之三 或三面临大窗,否则此家庭恐由女人掌权,且怕有伤损丈夫或男人的潜伏危机
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以等物质的量的高锰酸钾和乙酸锰为原料,采用机械化学法制备出弱结晶型α-MnO2超级电容器电极材料.在1.2V电压内,200mA·g-1电流密度下对对称型超级电容器进行恒流充放电测试.采用XRD法、循环伏安及交流阻抗法对充放电前后电极材料的结构以及电化学性能进行表征,首次采用求斜率法对充放电曲线分析.结果表明:超级电容器表现出法拉第电容与双电层电容的双重特征;在循环过程中,电化学惰性物质Mn3O4生成,循环伏安图中氧化还原峰逐渐消失;充放电曲线的法拉第电容特征逐渐消失而接近双电层电容理想曲线;超级电容器的比容量、等效串联电阻发生了对应的变化,其最大电极比容量达到416F·g-1,经过近500次循环后,比容量为220F·g-1
文档格式:PDF 文档大小:773.02KB 文档页数:4
采用放电等离子烧结(SPS)设备制备了93W-5.6Ni-1.4Fe高比重合金,烧结温度范围为1100~1180℃,保温时间为5min.对不同烧结温度下的样品进行了密度、硬度、抗弯强度等性能测试,采用场发射SEM观察了样品表面形貌及断裂行为.结果表明:采用SPS烧结,可以在较低的温度下实现93W-5.6Ni-1.4Fe高比重合金的固相烧结,使合金致密化,并能有效控制钨晶粒长大,提高材料的硬度、抗弯强度等力学性能
文档格式:PDF 文档大小:436.55KB 文档页数:4
针对滚动轴承故障精密诊断的需要,采用小波包分析方法提取了滚动轴承故障的特征信号,通过小波包分析将高频信号分解到8个频带中,以频带能量作为识别故障的特征向量,应用RBF径向基神经网络建立了从特征向量到故障模式之间的映射,现场采集的数据分析表明,采用小波包和神经网络相结合的方法可以比较准确地识别滚动轴承的故障
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