第一章 软件工程概述 第二章 可行性研究与计划 第三章 需求分析和规格说明 第四章 设计方法 第五章 人机界面设计 第六章 软件测试

8.1半导体三极管 8.2放大电路的组成和基本工作原理 8.3放大电路的基本分析方法(一)工程估算法 8.4放大电路的基本分析方法(二)图解法 8.5工作点稳定的放大电路 8.6射极输出器 8.7多级放大电路 8.8功率放大器

8.1.期间费用概述 8.2.期间费用核算 8.3.利润与利润分配 9.1财务报告概述 9.2资产负债表 9.3利润表 9.4现金流量表 9.5财务报表分析

第一节 要素市场均衡的一般分析 第二节 工资理论 第三节 地租、利息和利润 第四节 收入分配的不平等及其对策

◆第一章概论◆第二章术语与符号◆第三章基本设计规定◆第四章混凝土结构的材料◆第五章结构分析◆第六章受弯构件正截面承载力计算◆第七章受弯构件斜截面承载力计算◆第八章受压构件承载力计算◆第九章受拉构件承载力计算◆第十章受扭构件承载力计算◆第十一章正常使用极限状态验算◆第十二章预应力混凝土构件◆第十三章基本构造规定◆第十四章结构构件的构造规定

针对无取向硅钢连续自由编排\批量同宽\的自由规程轧制要求,自主开发了ASR-C非对称自补偿工作辊技术.采用ANSYS建立了三维辊系有限元模型.有限元分析和工业应用试验发现,ASR-C工作辊无论是在带钢宽度变化时,还是在轧制单位完整服役期内,均具有稳定的凸度和磨损控制双重能力,同时ASR-C工作辊增强了辊缝横向刚度和弯辊力的调节效率.在武钢1 700 mm热连轧机进行了2.55 mm×1 280 mm宽幅无取向硅钢\批量同宽\轧制的ASR-C工作辊工业试验.结果表明,凸度 ≤ 45μm的带钢比例由常规工作辊的41.8%提高到98.2%,凸度>53μm的带钢比例从33.9%下降到1.8%,ASR-C工作辊辊形自保持性达到88%.ASR-C技术取得显著稳定的凸度和磨损控制效果,实现了\批量同宽\的自由规程轧制

建立了超声场下直径630 mm的铝合金大铸锭热顶半连铸过程中多场耦合的数学模型,采用有限体积法及自定义函数获得超声作用下结晶器内声场、流场和温度场的分布,并进行工业化实验研究.综合工业实验和仿真结果分析超声对热顶半连铸铝合金大铸锭细晶的机理.模拟结果表明,超声波对宏观物理场的影响非常明显,施加超声后,辐射杆端面下方形成向上的回流区,强烈的紊流促进铝熔体的传质传热,减小液穴深度,使液穴更加平缓,同时初始凝壳点下移,过渡带变窄,铸锭中心处过渡带宽度从342 mm减小到120 mm左右.分析实验结果发现,经超声处理,铸锭组织普遍变得细小、均匀,平均晶粒尺寸减小103μm,最大最小晶粒尺寸差从135μm减小到64μm,且凝固组织晶界变细

围绕高炉雷达料面监测系统成像需求，针对高炉雷达测量目标的雷达横截面积（radar cross section，RCS）展开应用研究，首次实现了微波暗室中高炉料线RCS的高精度自动化测量，为高炉雷达目标特性的深入研究奠定了硬件基础.基于比较法测得10 GHz处的焦炭、烧结矿颗粒的RCS典型值分布以及高炉料线散射方向性图，测量动态范围为-10~15 dB.通过RCS测量和成像诊断等方法对工业现场布焦、布矿的雷达回波信号强度差别大等问题进行了探索和分析.模拟工业现场的焦炭、烧结矿等平台加漏斗的料线形状，对散装物料进行了等比例缩小的实际摆放，对典型料线缩比模型进行了合成孔径雷达（synthetic aperture radar，SAR）成像验证，并深入分析了成像缺失和成像误差原因，得知漏斗部分在低频情况下成像效果不理想，需要提高测试频段；利用标准球模拟料线分析成像误差，方位向和距离向绝对误差在1.2%和5.8%以内，暗室内方位向测量误差不超过±0.01 m

Ca和Sr是铸造铝硅合金中最有效的变质元素,一般在浇铸前以中间合金的形式加入.然而在废杂铝熔铸再生工业中,原料中常含有微量的Ca和Sr,预控它们在熔炼过程中的含量变化是它们再利用的前提.本文以工业A356铸锭为原料,实验研究了熔炼温度和保温时间对Ca和Sr质量分数变化规律的影响.结果表明:Ca和Sr质量分数随着保温时间延长均呈Exp3P2规律下降,且随熔炼温度升高质量分数下降速率均逐渐提高.根据热力学和动力学分析可知,在废杂铝熔炼再生过程前期主要发生[Ca]和[Sr]与熔体中的氧发生氧化反应生成CaO和SrO,这些氧化物又会与Al2O3反应生成Al2O3·6CaO和Al2O3·SrO,经扒渣操作后Ca和Sr质量分数下降.在熔炼中后期,[Ca]和[Sr]以扩散至熔体表层还原Al2O3的方式使它们的质量分数降低.计算得出在660~740℃熔炼A356合金时Ca和Sr氧化反应的表观活化能分别为182.6 kJ·mol-1和117.8 kJ·mol-1,两者均受化学反应过程控制.根据Ca和Sr质量分数的变化规律建立了它们的质量分数预报模型,经生产验证表明预报误差均小于10%,可用于预报废杂铝熔炼再生过程Ca和Sr的质量分数

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