第一章绪论 1-1采暖通风与空气调节的含义 1-2采暖通风与空调系统的工作原理 1-3暖通空调系统的分类 1-4暖风空调技术的发展概况

1高效液相色谱是如何实现高效、快速、灵敏的? 解气相色谱理论和技术上的成就为液相色谱的发展创造条件,从它的高效、高速和高 灵敏渡得到启发,采用510四微粒出定相以提高柱效,采用高压泵加快液体流动相的流 速设计高灵敏度、死体积小的紫外、荧光等检测器,提高检测灵敏度,克服经典液 相色谱曲缺点,从而达到高效、快速、灵敏

为了探究何种履带式行走机构更加适用于煤矿搜救机器人，采用网络分析法从行走机构行走能力、防爆难易、操控性以及可靠性四个方面对5种常见的履带式行走机构进行性能评价.对5种行走机构的空间通过性、最大越障高度、最大越壕沟宽度和底盘高度进行了理论建模分析，同时提出了驱动电机数量对于防爆难易、操控性以及可靠性影响的数学模型.根据煤矿搜救机器人设计经验以及所推导的理论模型，对5种行走机构采用网络分析法进行了量化评价.最终，评价结果认为角度型行走机构更适于煤矿搜救机器人.基于评价结果，设计了CUMT-V型煤矿搜救机器人行走机构

本研究首先实验肯定了抗磨低合金白口铸铁可以通过稀土变质处理使M3C型碳化物成为板块状及断开分布,从而明显地提高了它们的韧性及抗磨性。稀土变质剂在白口铸铁结晶过程中的作用经试验确认为:(1)形成硫氧化物有利于初生奥氏体在熔体中各处形核,及在固液界面富集造成成份过冷区使奥氏体枝晶轴次发达。两昔均有利于将共晶碳化物隔断;(2)促使共晶转变温度降低,则有利于离异共晶的增长,而扩大共晶转变温度范围;则有利于共晶结晶的体积形核;最后稀土在增长的共晶碳化物上选择吸附则对获得板块状碳化物有利。以上述的稀土变质机理假说为依据,试验开发了采用综合孕育剂及综合变质剂的两步变质处理的新工艺,在采用较少的稀土变质剂用量时,仍可获得较高韧性的白口铸铁

以碳纤维2.5D浅交弯联结构为预制体,分别采用树脂传递成型工艺(RTM)和热压成型工艺(HPM)制备了碳纤维增强酚醛树脂基摩擦材料.通过MS-T3001摩擦磨损试验机考核了材料的摩擦磨损性能,采用扫描电子显微镜、激光三维形貌扫描仪观测了材料的磨损形貌,对比分析了两种成型工艺对材料摩擦学性能的影响.结果表明:随着滑动速度和工作载荷的增大,材料的摩擦系数均减小.热压成型工艺成型摩擦材料的主要磨损形式为磨粒磨损,摩擦系数0.085~0.130,磨损率1.5×10-8 g·N-1·m-1.树脂传递成型工艺成型摩擦材料的主要磨损形式为黏着磨损和疲劳磨损,摩擦系数0.075~0.120,磨损率7.5×10-8 g·N-1·m-1

1、程序升温气相色谱法适用于哪些类型的样品分析?通常采用什么类型色谱柱和检测器? 答:适用于多组分宽沸程样品分析,常采用毛细柱,FD检测器。 2、程序升温气相色谱分析中,对载气、固定液有什么特殊要求?

本文详细讨论了EXAFS测定的分辨本领、信噪比与实验参数间的相互关联;提出了实验参数临界条件的概念及其确定的方法;在临界条件下分别讨论了分辨本领、信噪比与临界实验参数值的相互关系并由此导出如下结论:1.当入射狭缝,出射狭缝宽度均为临界参数时,EXAFS测定的分辨本领与分光晶体摆动曲线的宽度无关,而信噪比则取决于分光晶体摆动曲线宽度所表征的嵌镶块大小对强度分布和消光效应的影响。2.当接收狭缝,分光晶体摆动曲线的宽度均为临界参数时,入射狭缝可增至最佳宽度,其分辨本领不仅保持不变,还能显著提高信噪比。当入射狭缝继续增大,超过最佳宽度时,信噪比不再增加。文中由此指出:当所用分光晶体完整性欠佳时,以采用结论1的条件为宜;当分光晶体完整性较好则应采用用结论2所提出的条件

多层砌体房屋:由粘土砖、烧结多孔粘土砖、粉煤灰中型 实心砌块和混凝土中小型砌块砌体通过砂 浆砌筑而成的房屋。 多层砌体房屋是我国当前建筑业中使用最广泛的一种 建筑形式。在民用建筑中约占90%以上,在整个建筑业中约 占80%。 传统的砌体结构多采用粘土实心砖和混合砂浆砌筑, 通过内外墙的咬砌达到具有一定整体性连接。楼板多采用 预制钢筋混凝土空心板,梁和其他构件亦多用预制装配构 件

2.1.声音与听觉器官 2.2声音信号数字化 2.2.1从模拟过渡到数字 2.2.2模拟信号与数字信号 2.2.3声音信号数字化 2.2.4采样频率 2.2.5采样精度 2.2.6声音质量与数据率 2.3声音文件的存储格式 2.4声音工具 2.5声音质量的度量

CABOSFV_C是一种针对分类属性高维数据的高效聚类算法,该算法采用集合稀疏差异度进行距离计算,并采用稀疏特征向量实现数据压缩.该算法的聚类效果受集合稀疏差异度上限参数的影响,而该参数的选取没有明确的指导.针对该问题提出基于集合稀疏差异度的启发式分类属性数据层次聚类算法(heuristic hierarchical clustering algorithm of categorical data based on sparse feature dissimilarity,HABOS),该方法从聚结型层次聚类思想的角度出发,在聚类数上限参数的约束下,应用新的内部聚类有效性评价指标(clustering validation index based on sparse feature dissimilarity,CVISFD)进行启发式度量,从而实现对聚类层次的自动选取.UCI基准数据集的实验结果表明,HABOS有效地提高了聚类准确性和稳定性