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第一章变压器的用途、分类与结构 内容提要: 1.变压器的用途、分类 2.变压器的主要结构部件 3.变压器的发热温升 4.变压器的额定数据
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一.(本题共40分)给定有理数域上的多项式f(x)=x4+3x2+3 1.(本题5分)证明f(x)为中的不可约多项式 2.(本题5分)设a是f(x)在复数域C内的一个根.定义 Qa]= {ao +aa+a2a2}
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1.通过实验课的教学,使学生掌握比色、层析、电泳、离心等生物化学基本实验方 法的原理和操作技能,学会选择正确的方法进行生物材料中多种物质的分离,提纯及鉴 。 2.培养学生严谨的科学态度及分析、解决问题的能力。同时通过实验加深学生对生 物化学基本理论的理解。 (1)学生能够自行预习实验讲义,做好实验前准备。 (2)学生能够借助教材及说明书正确使用常用仪器。 (3)学生能够运用所学理论知识对实验现象进行正确分析解释。 (4)学生能够正确记录和处理实验数据,绘制曲线,说明实验结果,撰写合格的实验
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影响劳动需求的因素分析 1、技术对劳动需求的影响: 生产函数Q=f(L,K),反映了投入量与产出量的依存关系。 2、时间长短对劳动需求的影响: 时间长短反映资本、劳动和技术等要素变动的相对速度。 3、企业目标对劳动需求的影响: 企业目标体现企业一定时期追求的核心是什么? 4、社会制度安排对劳动需求的影响: 社会制度安排指国家现阶段关于劳动经济方面的法规要求
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一、了解公平与效率的含义 二、理解公平与效率的关系 三、掌握洛伦斯曲线与基尼系数的含义 四、掌握社会收入分配的标准和政策
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针对传统医疗手段无法有效量化评估手术中不同硅油加注量对于视网膜裂孔贴附效果的问题,本文提出一种面向视网膜脱离手术的硅油填充模拟方法,基于物理建模与计算机数值离散化技术对眼内受力、硅油填充状态进行分析,并对填充模拟过程进行三维模型构建与可视化,实现医疗过程决策辅助目的。首先对人类眼球与手术器具进行基础建模与模型采样,模拟手术流程中眼球状态;然后,根据水与硅油的密度、黏滞系数、表面张力等不同物理性质,对水?硅油两相流动及交互进行模拟;最后,构建固液交互模型,实现多相液体在眼球中的运动与填充。实验结果表明,本文方法能够较好地呈现眼球内多相流体运动交互效果,实现了诸如表面张力、固液耦合、液体分层、连通器效应等效果,实现了对眼内腔中通过导管注入硅油与排出水分流程的模拟,为预测硅油填充后的眼内状态提供了一种有效的方式,辅助医生进行手术流程规划与效果预测
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▪ 了解实证分析、规范分析的含义 ▪ 掌握实证经济学、规范经济学的差异 ▪ 了解实证分析工具 ▪ 明晰定性分析与定量分析之差异 ▪ 掌握经济理论的组成和表述方法
文档格式:PDF 文档大小:2.24MB 文档页数:10
深度神经网络技术用于机械设备故障诊断展现出了巨大潜力,但繁重复杂的计算量对计算机硬件提出了严苛的要求,严重限制了其在实际工程中的应用。基于此提出一种新型的轻量级神经网络ShuffleNet,用于高速列车轮对轴承故障诊断研究。该网络模型基于模块化设计思想,包含多个高效率的ShuffleNet单元,通过运用分组卷积与深度可分离卷积技术极大改善了传统卷积操作的运算效率;同时使用通道混洗方法克服了通道分组带来的约束,改进了网络的损失精度。实验分析表明,所提网络模型可有效用于复杂工况下高速列车轮对轴承故障诊断,相比传统卷积神经网络、残差网络和Xception等当前深度神经网络模型,在保证诊断精度的同时,运行效率得到大幅提升。这为深度神经网络技术应用于工程实际,克服计算机硬件条件限制提供了一条新的途径
文档格式:PDF 文档大小:799.38KB 文档页数:10
超低碳钢常用于生产汽车面板等表面质量要求较高的产品.连铸坯皮下的钩状坯壳很容易捕集夹杂物导致冷轧钢板表面出现翘皮、亮/暗线等缺陷,对产品质量具有严重危害.采用数值模拟分析了钩状坯壳的形成和演变过程.将计算的初生坯壳形状制作成物理模型,模拟了夹杂物在凝固前沿被捕集的过程,并对凝固钩区域不同位置的夹杂物的受力特征进行了分析.结果表明,凝固钩在弯月面中形成以后,不会直接湮没进坯壳内,而是要经历熔化、变粗、生长、湮没等逐步演变的过程.数值模型预测拉速1.3 m·min-1条件下最终存留在坯壳中的凝固钩深度约为2.5 mm,这与实际观察到的钩状坯壳的尺寸基本一致.模拟得到的钩状坯壳形貌与铸坯表层和漏钢坯壳的金相特征较为接近.夹杂物最容易在凝固钩下表面被捕集,不容易在凝固钩上表面被捕集,特别是对尺寸相对较大的夹杂物.但是溢流发生时,靠近弯月面处的夹杂物可能随着钢流进入到初生凝固钩上部而被快速冷却的钢液包裹.两道凝固钩之间的坯壳由于其凝固前沿处于垂直分布,小于100 μm夹杂物可能被捕集而大尺寸夹杂物不易被捕集
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订单接受与不相关并行机调度是订单接受与订单调度的联合决策, 广泛存在于面向定制的多品种混合生产环境中. 针对这一问题, 考虑了顺序与机器依赖的安装时间以及可加工机器限制, 并以最小化总成本为优化目标. 其中, 总成本由被接受订单的总拖期成本和被拒绝订单的总拒绝成本构成. 通过分析订单拒绝对目标的影响, 提出了列表拒绝方法和订单拒绝规则, 进而设计了协同进化遗传算法. 算法将染色体编码分解为订单列表和订单指派两个个体, 提出了基于列表拒绝方法的解码方案来进行订单拒绝决策. 由于两个个体相互独立, 且二者的进化约束不同, 因而引入协同进化策略, 并根据个体的编码特征, 分别采用单亲遗传算子和传统遗传算子进行遗传操作. 数据实验验证了算法的有效性和求解效率, 并对问题规模和订单拒绝成本对算法性能的影响进行了分析
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