江苏沿江8市企业集团发展对比分析 2003-05-29(江苏省统计网) 沿江八市包括苏南地区的苏州、无锡、常州、南京、镇江以及苏中地区的南通、扬州 和泰州,这一区域是我省经济发展势头最猛、增长潜力最大、贡献份额最高的地区,也是 大企业、大集团最为密集的地区。省内一些规模较大的企业集团如金陵石化、苏源集团、 熊猫电子集团、春兰(集团)公司、南钢集团、沙钢集团、中石化江苏石油分公司、小天 鹅集团、江苏移动通信等,均集中于沿江地区。近年来,沿江各市充分发挥资源优势,积 极扶持和培育大企业、大集团,促进了国民经济持续

固定资产投资具有调节供给和需求的双重功能,对整个社会经济的发展起着至关重要的作 用。投资结构直接影响到产业结构,投资效益直接影响到企业效益,进而对整体经济与社 会发展产生影响。改革开放之后,尤其是“九五”以来,我市进行了大规模的投资建设, 固定资产投资快速增长,增强了全市的经济实力,促进了社会事业的进步

低温球磨分散结合真空热压烧结工艺制备了石墨烯增强的Al-15Si-4Cu-Mg基复合材料.采用扫描电镜、X射线衍射、能谱分析和透射电镜表征了复合材料微观结构，通过抗拉强度和硬度测试，研究了石墨烯添加量对石墨烯/Al-15Si-4Cu-Mg复合材料微观组织和力学性能的影响.结果表明：当石墨烯质量分数分别为0.4%和0.8%，石墨烯沿基体晶界均匀分布，钉扎晶界，石墨烯与Al-15Si-4Cu-Mg基体界面结合良好，初晶β-Si、Mg2Si和Al2Cu相弥散分布于基体中.当石墨烯质量分数上升至1%，石墨烯分散困难，过量石墨烯富集于晶粒边界处，诱发脆性鱼骨状Al4Cu2Mg8Si7相沿晶界析出.当石墨烯质量分数为0.8%时，石墨烯/Al-15Si-4Cu-Mg复合材料的拉伸强度和硬度分别达到321 MPa和HV 98，相比纯Al-15Si-4Cu-Mg复合材料分别提高了19.3%和46.2%；当石墨烯质量分数为0.4%时，复合材料的屈服强度高达221 MPa，硬度和塑性亦获得明显改善

80C51指令系统专用于80C51系列单片微机,是一个具有 255种操作码(00H至FFH,除A5H外)的集合。 用汇编语言表达操作代码时,只要熟记42种助记符。42种 助记符代表了33种功能,因为有的功能如数据传送,可以有几种 助记符,如MO、MOC、MOX。而指令功能助记符与操作 数各种寻址方式的结合,共构造出111种指令,同一种指令所对 应的操作码可以多至8种(如指令中Rn对应寄存器R-R7)

孔隙水主要赋存于第四系松散堆积物中。其形成条件和分布规律严格受第四纪地层的 成因类型、岩性、岩相变化规律所控制。而第四纪地层的时代、成因类型、岩性和岩相的 分布,又往往与地貌的时代、成因类型和形态类型的分布相对应;并受新构造运动所制 约,而且地貌还影响地下水的补给、径流和排泄条件。因此在孔隙水分布区进行水文地质 测绘,要特别注意对第四纪地质、地貌和新构造运动的调查。此外,平原地区和河谷地区 地下水与地表水之间,常常有密切的水力联系因此还要注意对地下水与地表水之间相互 转化补排关系的调查

(1)根据规范定额要求,对揭露了主要含水层(富水性强,厚度大)的某些钻孔作三 次水位降深单孔抽水试验。每次降深稳定的延续时间应随含水层性质而定,松散结构的含 水层一般采用趋近稳定状态以后再延续8h即可。而对于裂隙岩层或岩溶含水层可增加2-3 班。此外,应考虑钻孔的目的,确定抽水延续时间

一、单形 1.单形的概念 是由对称要素联系起来的一组晶面的组合。也 就是说,单形是一个晶体上能够由该晶体的所有 对称要素操作而使它们相互重复的一组晶面。 在理想的情况下,同一单形内的晶面应该同形 等大。例如:立方体、八面体、菱形十二面体和 四角三八面体都是单形

针对胶结充填体脆性强、易开裂等问题，以聚丙烯纤维为加筋材料，通过设置水泥与尾砂质量比为1∶10和1∶20，纤维掺量为0、0.05%、0.15%和0.25%的充填体进行无侧限抗压强度试验，探究纤维掺量对胶结充填体强度及变形特性的影响，借助扫描电镜（SEM），从微观角度探讨纤维对充填体力学性质的作用机制。研究结果表明：充填料浆的屈服应力随纤维掺量增加呈线性增大，其流态模型符合Bingham流体；随着纤维掺量的增加，充填体的无侧限抗压强度呈先增大后减小趋势，纤维最优掺量为0.15%；掺入纤维有效地减缓了裂纹的扩展，约束了充填体的变形，充填体的峰后应变软化延长，残余强度增大，破坏特征由脆性向延性转变；纤维的加固效果主要受纤维与尾砂?水泥基体界面之间的黏结与摩擦作用控制

一、面角守恒定律: 实际晶体形态(歪晶):偏离理想晶体形态。 尽管形态各不相同,看似无规,但对应的晶面面 相等,即发现“面角守恒定律”: 同种矿物的晶体,其对应瞐面间角度守恒。 面角守恒定律的意义:结晶学发展的奠基石

针对锂离子电池荷电状态（Stage of charge，SOC）在线估计精度不高，等效电路模型法估计精度与模型复杂度相矛盾的问题，本文对扩展卡尔曼滤波算法进行了改进，并以电池工作电压、电流为输入，对应等效电路模型法的SOC估计误差为输出，采用极限学习机算法，建立基于输入输出数据的SOC估计误差预测模型，采用物理–数据融合方法，基于误差预测模型，建立了等效电路模型法结合极限学习机的锂离子电池SOC在线估计模型。仿真结果表明，改进扩展卡尔曼滤波算法提高了算法的估计精度，而物理–数据融合的锂离子电池SOC在线估计模型减小了由电压、电流测量所引入的估计误差，克服了等效电路模型法估计精度与模型复杂度之间相矛盾的问题，进一步提高了SOC的估计精度，满足估计误差不超过5%的应用需求