研究了AZ91D,AM50,AM60三种镁合金分别与0235碳钢、316L不锈钢、H62黄铜、LY12铝合金4种材料组成电偶对在青岛和武汉大气暴晒实验场进行周期分别为3,6,15,20,27个月的大气腐蚀行为及规律．结果表明,镁合金作为电偶对的阳极其腐蚀速率在与实验所用材料偶接后显著提升．其中,与Q235碳钢、316L不锈钢偶接后大气电偶腐蚀效应最大,而与LY12铝合金偶接后大气电偶腐蚀效应最小．青岛站镁合金试样的大气电偶腐蚀效应要明显高于武汉站的试样．不同镁合金的大气电偶腐蚀效应γ之间存在的基本关系为AZ91D最大,AM50最小．

16.1基本放大电路的组成 16.2放大电路的静态分析 16.3放大电路的动态分析 16.4静态工作点的稳定 16.5射极输出器 16.6放大电路中的负反馈 16.7放大电路中的频率特性 16.8多级放大电路及其级间耦合 16.9差动放大电路 16.10互补对称功率放大电路 16.11场效应管及其放大电路

第一章 大学生心理健康新观念 第二章 大学生的自我意识 第三章 大学生人格发展 第四章 大学生学习心理 第五章 健康的爱情观 第六章 大学生的人际交往心理 第七章 生涯发展与心理健康 第八章 大学生的情绪健康 第九章 大学生的挫折心理 第十章 互联网与大学生心理健康

4.1 半导体三极管 4.3 放大电路的分析方法 4.4 放大电路静态工作点的稳定问题 4.5 共集电极放大电路和共基极放大电路 4.2 共射极放大电路的工作原理 4.6 组合放大电路 4.7 放大电路的频率响应

随着矿产资源开采深度的不断增大，地应力、地温和孔隙水压随之显著增大，岩石的非线性力学行为更加凸显。针对高渗透压和不对称围压作用下深竖井围岩损伤破裂问题，构建了流固损伤耦合效应力学分析模型，分析了流固耦合条件下深竖井开挖围岩有效应力，探讨了孔隙水压及地应力场对围岩损伤破裂演化的作用机制。研究结果表明：孔隙水压及孔隙水压梯度越大围岩损伤破裂区面积越大，围岩损伤破裂区面积随围岩渗透率的减小逐渐增大并趋于稳定；地应力场对围岩破裂形态具有重要控制作用，最大水平主应力与最小水平主应力差异较小时，围岩损伤破裂区集中在最小水平主应力方向，以剪切损伤为主，最大水平主应力与最小水平主应力差异较大时，在最大水平主应力方向上会产生拉伸损伤破裂区。值得关注的是，由于孔隙水压的存在，最大有效水平主应力与最小有效水平主应力之间的比值增大，即围岩发生拉伸破坏的风险增大。本文研究表明，竖井选址和设计过程中应避开构造应力大、孔隙水压大的区域，从而保障井筒施工安全

利用背散射电子衍射技术对高速冲击前后高锰钢样品强制剪切区域的晶粒进行准原位观察,分析了剪切区域不同位置晶粒的相变情况,并借助有限元模拟及受力计算对不同晶粒相变程度差异的原因做了进一步分析.结果表明,在高速变形下,应力应变水平、奥氏体取向及晶粒间的相互作用共同影响TRIP行为:应力应变水平越高,相变程度越大;由于帽型样中剪切应力的存在,相比于近〈111〉取向奥氏体,近〈100〉和近〈110〉取向奥氏体相变程度更大,近〈110〉取向相变程度最大.具有有利取向的奥氏体,晶粒尺寸越大,其相变行为受周围晶粒影响越小,越容易充分相变;具有有利取向的长条状奥氏体晶粒,若其两侧晶粒难相变,则该晶粒相变将受到束缚;带有尖角的晶粒,变形时应力集中难以释放,易发生相变;当晶粒的孪生分力大于滑移,但其最大和次大的孪生分力相差不大,可能导致在这两个方向孪生互相竞争,反而不易相变.高速变形时体心马氏体多在晶界应力集中处产生,很少在晶粒内部大量产生,形态多为细片状,变体选择强

本章主要介绍共发射极交流电压放大电路、共集电极交流电压放大电路和差分放大电路的基本组成、基本工作原理、基本分析方法。 2.1 基本放大电路的组成 2.2 放大电路的主要技术指标 2.3 共射极放大电路 2.4 射极偏置放大电路 2.5 射极输出器 2.6 场效应管放大电路

功率放大电路在多级放大电路中处于最后一级， 又称输出级。其主要作用是输出足够大的功率去驱动 负载，如扬声器、伺服电机、指示表头、记录器等。 功率放大电路要求：输出电压和输出电流的幅度都比 较大；效率高。因此，三极管工作在大电压、大电流 状态，管子的损耗功率大，发热严重，必须选用大功 率三极管，且要加装符合规定要求的散热装置。由于 三极管处于大信号运用状态，不能采用微变等效电路 分析法，一般采用图解分析法

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1. Times 大数据时代 2. Concept 大数据概念 3. Influence 大数据的影响 4. Application 大数据的应用 5. Key technology 大数据关键技术 6. Computation mode 大数据计算模式 7. Industry 大数据产业 8. Relationship between BD&CP and IOT 大数据与云计算、物联网的关系 9. Study advice 学习建议