采用弹性力学有限单元分析和光弹实验方法以解决高精度传感器结构设计问题是当前研究传感器结构的一个新尝试。本文介绍了用有限元及光弹对剪幅武传感器变形状态、应力状态进行了分析,由计算和试验的结果,提出此类传感器结构设计中关于:a)轮幅上的剪应力分布;b)轮幅上等剪应力区和等倾线分布;c)影响剪应力分布的结构因素等的分析和试验结果。分析和实验结果表明:1.沿轮幅轴线最大剪应力分布是不均匀的;2.在轮幅上存在一最大剪应力的等剪应力区;3.最大剪应力所在部位其主应力倾角不一定是45°。为了满足传感器精度的要求,通过实验可以指示合理的结构形式,电阻应变片应粘贴的部位与尺寸范围,以及对于一个给定的传感器应变片的最大允许尺寸等

一、GC的分类和特点 (一)分类 （1)按固定相的聚集状态分: 气固色谱法(GSC),气液色谱法(GLC) （2)按分离机理分:吸附色谱和分配色谱 （3)按色谱柱分: 填充柱色谱法:固定相填充在金属或玻璃管 中(i.d=4-6mm) 毛细管柱色谱法(i.d=0.1-0.5mm)

应用X射线衍射仪、偏光显微镜和扫描电镜对水淬和空冷低钛高炉渣的矿相组成、显微结构、TiO2分布规律及其差异性进行研究.结果表明:水淬渣和空冷渣中主要矿物组成均为玻璃质、钙钛矿、钙铝黄长石和镁硅钙石,但是两种炉渣中各矿物组分含量相差较大,空冷渣中钙铝黄长石和钙钛矿的平均体积分数分别为62.5%和12.5%,是水淬渣中钙铝黄长石和钙钛矿的2.27倍和1.92倍,而玻璃质的平均体积分数不足水淬渣的1/3.水淬渣和空冷渣中矿相显微结构差异较大,空冷渣中钙铝黄长石为钉齿状,而水淬渣中钙铝黄长石为呈羽毛状和针状,且结晶粒度较小,钙钛矿在水淬渣和空冷渣中分别呈星点状和树枝状分布,两种炉渣中镁硅钙石都为纺锤体形;水淬渣中TiO2主要分布在钙钛矿、玻璃质和钙铝黄长石中,而空冷渣中TiO2主要分布在钙钛矿和钙铝黄长石中,并且空冷渣中钙钛矿TiO2的分布率比水淬渣高8.41%,空冷方式更有利于将TiO2聚集在钙钛矿中

一、通过本章学习应该掌握的内容 1、何谓生物分离工程 2、生物分离工程的历史及其应用 3、生物分离工程在生物技术中的地位? 4、生物分离工程的特点 5、生物分离工程可分为几大部分,分别包括哪些单元操作?

第6章LR分析程序及其自动构造 6.1自下而上分析及其LR分析概述 6.2LR(0)分析 6.3SLR(1)分析 6.4LR1分析 6.5LALR分析 6.6使用二义文法

识要求:通过本章的学习,掌握公司分析的 目的,掌握基本分析与财务分析理论与方法,掌 握海富通基金的投资管理程序以及筛选法的思维 方式。 第一节 公司分析概述 第二节 上市公司基本分析 第三节 上市公司财务分析 第四节 财务比率综合分析 第四节 五类赚钱的股票 第五节 股票池Ⅰ的建立示例

§7－1 相变的分类 §7－2 析晶 §7－3 玻璃的分相 一、相图的热力学推导 二、分相现象与驼峰曲线 三、两种分相机理 四、分相范围及分相实质 五、分相对材料性质的影响及分相应用

一、充分统计量 在数理统计中,由样本来推断总体的前提是:样本包含了总体分布的信息。样本中包含的关于总体分布的信息可分为: 1、关于总体结构的信息,即反映总体分布的类型。如总体服从正态分布,则来自该总体的样本相互独立并均服从该正态分布,即样本包含了总体分布为正态分布的信息。 2、关于总体未知参数的信息,这是由于样本的分布中包含了总体分布中的未知参数

一、离子键的形成和性质 1.离子键的形成 2.离子键的性质 二、离子的结构 1.离子电荷 2.离子半径 3.离子的电子构型 三、离子键的强度 一、价键理论 1.共价键的形成和本质 2.价键理论要点 3.共价键的类型 二、杂化轨道理论 1.杂化轨道理论要点 2.杂化轨道的类型及分子的空间构型 三、共价键的类型 简称VB法(ValenceBond theory) 一、分子间力 1.分子的极性和偶极距 2.分子的变形性 3.分子间力 4.分子间力对物质性质的影响 二、氢键Hydrogen bond 1.氢键的形成 2.氢键的特点及种类 3.氢键对物质性质的影响

高质量睡眠与儿童的身体发育、认知功能、学习和注意力密切相关，由于儿童睡眠障碍的早期症状不明显，需要进行长期监测，因此急需找到一种适用于儿童睡眠监测，且能够提前预防和诊断此类疾病的方法。多导睡眠图(Polysomnography，PSG)是临床指南推荐的睡眠障碍基本检测方法，通过观察PSG各睡眠期间的变化和规律，对睡眠质量评估和睡眠障碍识别具有基础作用。本文对儿童睡眠分期进行了研究，利用多导睡眠图记录的单通道脑电信号，在Alexnet的基础上，用一维卷积代替二维卷积，提出一种1D-CNN结构，由5个卷积层、3个池化层和3个全连接层组成，并在1D-CNN中添加了批量归一化层（Batch normalization layer），保持卷积核的大小保持不变。针对数据集少的情况，采用了重叠的方法对数据集进行了扩充。实验结果表明，该模型儿童睡眠分期的准确率为84.3%。通过北京市儿童医院的PSG数据获得的归一化混淆矩阵，可以看出，Wake、N2、N3和REM期睡眠的分类性能很好。对于N1期睡眠，存在将N1期睡眠被误分类为Wake、N2和REM期睡眠的情况，因此以后的工作应重点提升N1期睡眠的准确性。总体而言，对于基于带有睡眠阶段标记的单通道EEG的自动睡眠分期，本文提出的1D-CNN模型可以实现针对于儿童的自动睡眠分期。在未来的工作中，仍需要研究开发更适合于儿童的睡眠分期策略，在更大数据量的基础上进行实验