在相同电压作用下,负载获得同样大小 的功率,功率因数越低,则所需电流越 大,将加大电源电流的负担。此时,如 能改变阻抗角,使φ→0,就能减小电流 一般用电器都是感性的,因此,常用并 联电容来减小阻抗角

4.1三相电压 4.2负载星形联接的三相电路 4.3负载三角形联接的三相电路 4.4三相功率

4.1三相电压 4.2负载星形联结的三相电路 4.3负载三角形联结的三相电路 4.4三相功率

通过Gleeble热模拟实验机模拟了X100管线钢的粗晶热影响区（CGHAZ）及再热临界粗晶热影响区（ICCGHAZ）微观组织。采用电化学测试、浸泡实验及表面分析技术研究了交流干扰下X100管线钢母材、CGHAZ及ICCGHAZ在库尔勒土壤溶液中的腐蚀行为。结果表明：交流干扰下X100管线钢母材、CGHAZ及ICCGHAZ都表现为活性溶解，平均腐蚀速率随交流电流密度的增大而增加。交流干扰造成的极化电位振荡幅值及微观组织对X100管线钢母材、CGHAZ及ICCGHAZ的平均腐蚀速率和腐蚀形貌有着重要影响。在5 mA·cm?2交流电流密度干扰下，母材的腐蚀电位最负、平均腐蚀速率最大，ICCGHAZ的腐蚀电位最正、平均腐蚀速率最小，CGHAZ的腐蚀电位及平均腐蚀速率都居中；在20 mA·cm?2及50 mA·cm?2交流电流密度干扰下，ICCGHAZ腐蚀电位最负、平均腐蚀速率最大，母材的腐蚀电位最正、平均腐蚀速率最小，CGHAZ的腐蚀电位及平均腐蚀速率都仍居中。在20 mA·cm?2交流电流密度交流干扰下，X100管线钢发生局部腐蚀，CGHAZ、ICCGHAZ发生明显的晶界腐蚀，GCHAZ晶界腐蚀形貌呈缝隙状、ICCGHAZ晶界腐蚀形貌为连续孔洞

6.1反馈的基本概念 6.2负反馈对放大器性能的影响

长期颈部前屈对颈椎造成严重影响。为定量评估长时间低头对颈椎疲劳造成的影响，选取20名健康受试者，保持低头角度40°～60°持续3 h。选择胸锁乳突肌，颈部夹肌和肩部斜方肌测量其表面肌电信号。经滤波、整流、振幅标准化等处理后，对每60 s的肌电值进行积分和求其平均功率频率。研究发现，积分肌电值的波动变化具有规律性，首次增大后的减小表征肌肉进入疲劳状态；不同肌肉的平均功率频率(mean power frequency，MPF)值具有明显差异，决定着该肌肉疲劳耐受性的持续时间，且在整个颈部前屈过程中MPF并非简单的线性关系。提出用MPF的导数来提取疲劳特征，用窗口化的MPF负数累积判定肌肉疲劳。结果表明，MPF负数累积能很好地判断肌肉疲劳，胸锁乳突肌在20 min内出现最终疲劳，而颈部夹肌和肩部斜方肌在20 min左右出现了短暂性疲劳，随后在75～100 min时又出现了最终疲劳。因此建议持续颈部前屈时长不超过20 min

目前，通过多孔高导热载体与相变材料复合的方式提升有机复合相变材料综合性能的方法得到广泛应用。多孔碳作为负载能力强，导热性能良好的载体材料成为研究的热点，但如何绿色、廉价、简易地制备出该类载体仍是研究的难点。本文以天然生物质材料松木和竹木为碳源，在梯度温度和氮气气氛下热处理，使生物质材料碳化并进一步发生石墨化转变，制备出生物质天然孔道结构的多孔高导热碳基载体材料。采用真空熔融浸渍法将有机相变材料石蜡和多孔碳基载体材料进行高效复合，制备得到生物质多孔碳/石蜡复合相变材料。通过扫描电子显微镜（SEM）、红外光谱仪（FTIR）、同步热分析仪（TGA）、X射线衍射仪（XRD）、拉曼光谱仪（Raman）、压汞分析仪（MIP）、差示扫描量热仪（DSC）、激光导热仪对载体材料及复合相变材料进行结构表征和性能测试。测试结果表明：生物质多孔碳载体材料孔道结构保存完好，石墨化转变明显，保证了有机相变芯材的高效稳定负载。传热效率上，相比于纯石蜡芯材，以松木和竹木为碳源制得的多孔碳/石蜡复合相变材料热导率分别提高了100%和216%，达到了0.48 W·m?1·K?1和0.76 W·m?1·K?1。在此基础上，通过对比松木和竹木为原料制得的复合相变材料的芯材负载量，相变焓值，热导率的变化，进一步探讨了生物质结构对复合相变材料性能的影响机制

10.1判断下列说法是否正确,用“√”或“×”表示判断结果填入空 内 (1)整流电路可将正弦电压变为脉动的直流电压。 (2)电容滤波电路适用于小负载电流,而电感滤波电路适用于大负载电流。()

注意力缺陷多动障碍（ADHD）是儿童期最常见的精神疾病之一，在大多数情况下持续到成年期。近年来，基于功能磁共振数据的ADHD分类成为了研究热点。文献中已有的大多数分类算法均假设样本是均衡的，然而事实上，ADHD数据集通常是不平衡的。传统的学习算法会使得分类器倾向于多数类样本，从而导致性能下降。本文研究了基于不平衡神经影像数据的ADHD分类问题，即基于静息状态功能磁共振数据对ADHD进行分类。采用功能连接矩阵作为分类特征，提出了一种基于多目标支持向量机的ADHD数据分类方案。该方案将不均衡数据分类问题建模为具有三个目标的支持向量机模型，其中三个目标分别为最大化分类间隔、最小化正样本误差和最小化负样本误差，进而正负样本经验误差可以被分开处理。然后采用多目标优化的法向量边界交叉法对模型进行求解，并给出一组代表性的分类器供决策者进行选择。该方案在ADHD-200竞赛的五个数据集上进行测试评估，并与传统分类方法进行对比。实验结果表明本文提出的三个目标支持向量机分类方案比传统的分类方法效果好，可以有效的从算法层面解决数据不平衡问题。该方案不仅可用于辅助ADHD诊断，还可用于阿尔茨海默病和自闭症等疾病的辅助诊断

提出了基于双偏心误差齿轮副的驱动齿面与齿背面（双齿面）无负载传动误差计算模型，建立与时变侧隙计算公式的等价关系，从理论上证明了基于双齿面传动误差的侧隙测量方法。通过实验方法测量不同负载力矩、不同初始啮合面的双面传动误差并获得相应载荷下的初始回差。基于双齿面传动误差实验曲线，实现了对齿轮副整个大周期侧隙的连续测量与预测。结果表明，连续侧隙曲线与机械滞后回差法测量结果吻合良好，而侧隙预测较好地反应了侧隙值变化范围和变化趋势。同时，侧隙连续测量方法及侧隙预测均证明了理论模型的正确性，提高了侧隙测量效率并获得了更全面的侧隙数据，对齿轮传动的非线性研究、消隙控制以及齿轮精度研究等均具有指导意义和参考价值