针对工业生产700 MPa级高强度调质态钢板，通过Gleeble3500热模拟机进行模拟焊接试验，利用光学显微镜、硬度仪、场发射扫描电镜等设备对比研究了稀土Ce对高强钢焊接热影响区（HAZ）显微组织、晶粒度和力学性能的影响。研究结果表明，焊接热输入为25 kJ·cm?1和50 kJ·cm?1时，无稀土钢焊接热影响区冲击功分别为84.8 J和24.5 J，Ce质量分数为0.0018%的钢焊接热影响区冲击功分别为110.0 J和112.0 J，因此钢中加入适量Ce能够有效改善钢板焊接韧性。对比分析两种实验钢焊接热影响区晶粒尺寸和显微组织可以看出，随着焊接热输入值增大，高强钢焊接热影响区显微组织均逐渐从马氏体、下贝氏体转变为上贝氏体和粒状贝氏体组织，且奥氏体晶粒尺寸明显增大。但相同焊接热输入下，含Ce钢焊接热影响区晶粒尺寸显著减小，组织更加细小，且脆性的上贝氏体组织减少，从而显著提高了700 MPa级高强钢的焊接性能

《数字信号处理》是电子信息工程、电子信息科学与技术专业的一门重要的必修课。本课程的目的是通过学习使学生掌握应用数字计算机分析、处理用数字或符号的序列表示的信号的基础理论和基本方法，提取其中有用的信号，如变换、滤波等，了解数字信号处理的现状、应用领域及发展方向，为今后解决具体技术问题和进一步深造打下良好的基础。要求学生先期修过积分变换，信号与系统、线性代数等

5.1 频率特性及其表示法 5.2 典型环节对数频率特性曲线的绘制 5.3 典型环节的幅相曲线的绘制 5.4 稳定裕度和判据 5.3 极坐标图(Polar plot)，幅相频率特性曲线，奈奎斯特曲线 5.3.1 积分与微分因子 5.3.2 一阶因子 5.3.3 二阶因子 5.3.4 传递延迟

1、可行性分析和详细调查概述 2、管理业务调查 3、数据流程调查 4、数据字典 5、描述处理逻辑的工具 6、系统化分析 7、研究和确定管理模型 8、提出新系统的逻辑方案

泵送剂能有效改善膏体料浆流动性能,然而其对膏体料浆凝结性能的影响机理尚未明确.针对这一问题,本文进行泵送剂的抗压强度试验和环境扫描电镜观察.强度试验结果表明:泵送剂可有效改善膏体料浆凝结性能,泵送剂掺量越高不同龄期的膏体凝结性越好.环境扫描电镜观察结果表明:泵送剂添加后,大尺寸絮团减少,料浆内孔隙减少,改变了膏体微观结构.基于应用计算机图像处理技术和分形理论,计算膏体微观结构计盒维数,量化分析膏体微观结构.最终对泵送剂改善膏体凝结性能的机理进行分析,认为泵送剂通过改变絮团大小和数量、孔隙率、水化反应等方面影响膏体凝结性能

原油及其各馏分的性能评价实验 1 概说 2 实验内容说明 3 实验方法与步骤 4 实验报告的撰写 附录 1 原油评价方法 1.1 原油评价的内容 1.2 原油的分类 1.3 原油的取样和脱水 1.4 原油一般性质的测定 1.5 原油评价数据表 附录 2 石油和石油产品试验方法 实验一 原油蒸馏试验 实验二 石油产品馏程的测定 实验三 石油产品闪点的测定（闭口杯法） 实验四 石油产品运动粘度的测定 实验五 石油馏分油催化裂化

基于某海上风电塔进行现场监测、有限元模拟及室内振动台试验研究，考虑桩-土相互作用并对结构进行精细化数值模拟分析，研究了不同冲刷深度下结构自振周期的变化及不同冲刷深度对结构地震动作用下动力响应的影响规律.现场监测结果表明：6#风机结构受海水冲刷严重，与同时期建造的15#风机相比振动幅度明显，说明冲刷深度对结构的影响不可忽略.数值模拟分析表明：冲刷深度主要影响结构高阶振型，使结构自振周期变长，增幅最大达33%.由于冲刷致使土层对高柔性结构约束减弱，结构将产生大的振动进而导致风机停摆；在遭遇7度罕遇地震时，应立即停止发电工作.室内缩尺振动台试验与数值模拟所得结果的变化曲线较为均匀，趋势上较吻合，充分验证了数值模拟的准确性

采用一维固-流结构矩形掺杂声子晶体中弹性波横向受限的条件,推导出弹性波在其中各个模式满足的关系式.利用它分析了弹性波各模式的特性,并使用转移矩阵法研究了弹性波的缺陷模随模式量子数和矩形边长的变化规律,得出了一些不同于一维非受限声子晶体的缺陷模的新特征.一维掺杂矩形声子晶体的缺陷模由模式量子数确定,缺陷模的频率和半高宽与模式量子数和矩形边长有关

针对单核学习支持向量机无法兼顾学习能力与泛化能力以及多核函数参数寻优问题，提出了一种基于群体智能优化的多核学习支持向量机算法。首先，研究了五种单核函数对支持向量机分类性能的影响，进一步提出具有全局性质的多项式核和局部性质的拉普拉斯核凸组合形式的多核学习支持向量机算法；其次，为增加粒子多样性及快速寻优，将粒子群优化算法引入了遗传算法中的杂交操作，并用此改进的群体智能优化算法对多核学习支持向量机进行参数寻优。最后，分别采用深度特征与手工特征作为识别算法的输入，研究表明采用深度特征优于手工特征。故本文采用深度特征作为多核学习支持向量机的输入，以交叉遗传与粒子群混合智能优化算法作为其寻优方式。实验选取合作医院数据集对所提算法进行训练并初步测试，进一步为了验证所提算法的泛化能力，选取公开数据集LUNA16进行测试。实验结果表明，本文算法易于跳出局部最优解，提升了算法的学习能力与泛化能力，具有较优的分类性能

10.1 二端口网络的一般概念 10.2 二端口网络的基本方程和参数 10.3 二端口网络的输入阻抗、输出阻抗和传输函数 10.4 线性二端口网络的等效电路 10.5 二端口网络的特性阻抗和传输常数 10.6 二端口网络应用简介