1. 图像数字化概念、数字化参数对图像质量的影响、 数字化器性能评价 2. 图像灰度直方图的基本概念、计算、 性质及其应用 3. 数字图像处理算法形式与数据结构 4. 图像图像文件格式与特征 目的： 1. 熟悉本章基本概念和图像处理算法形式，了解图像的特征； 2.重点掌握图像数字化图像灰度直方图的基本概念及应用、图像数据结构与特征

生产过程的大型化和复杂化，操作条件要求更加严格，各变量之间的关系更加复杂，对生产、质量、安全、环保的更高要求。出现了许多简单调节系统不能胜任控制任务。复杂调节系统是以简单系统为基础的结构或算法上更为先进的控制方法

第一节 Fe - C相图的基础知识 第二节 形成Fe - Fe3C 相图组元和基本组织的结构与性能 第三节 Fe - Fe3C 相图的建立与分析 第四节 碳的质量分数对铁碳合金组织、性能的影响 第五节 Fe - Fe3C 相图的应用 选择材料方面的应用 制定热加工工艺方面的应用

3.1系统的宏观和微观储存能 Macroscopic and microscopic energy of system 3.2热量、功量及质量引起的能量传递------传递中的能量 Energy transfer by Heat, Work and Mass 3.3热力学第一定律与闭口系统的能量平衡方程 The first law of thermodynamics and Energy balance equation of closed system 3.4开口系统的能量平衡方程 Energy balance equation of open system 3.5稳态稳定流动的能量平衡 Energy balance for steady-flow systems 3.6工程中的几种稳态稳定流动装置 Some steady-flow engineering devices

通过本课程的学习，使学生能够全面认识和了解房地产开发经营管理的全过程知识体系，掌握房地产开发概述、房地产开发前期工作、房地产开发项目市场调查、房地产开发项目策划、房地产开发项目规划设计、房地产开发项目风险与不确定性分析、房地产开发项目可行性研究、房地产开发项目工程建设管理、房地产开发项目市场推广、物业管理等方面的专业知识，提高房地产投资决策的质量

• 质量力 • 表面力 • 流体中的应力张量场 • 静止流体中的应力状态 • 应力张量与应变率张量之间的关系

甘肃金川铜镍矿似膏体充填料浆水化凝结时间迟缓、粗骨料离析程度大，严重影响充填浆体的质量。本文以金川二矿区全尾砂、废石和棒磨砂为实验材料，采用全面实验设计法，研究不同质量分数、粗骨料及尾骨比（全尾砂与粗骨料质量比）对膏体充填凝结性能、抗压强度和流变特性的影响规律。实验结果表明：全尾砂–粗骨料膏体中，粗骨料的比表面积和化学成分（活性MgO和CaO）是影响凝结时间的主要因素；凝结时间随尾骨比增加而缩短，屈服应力随尾骨比增加而增加，塑性黏度（全尾砂–废石、全尾砂–棒磨砂膏体）随尾骨比增加而增加；全尾砂–废石膏体抗压强度优于全尾砂–废石–棒磨砂膏体抗压强度；最短凝结时间及最佳抗压强度（全尾砂–废石膏体、尾骨比5∶5）比矿用凝结时间和抗压强度分别缩短2.1 h和增加33%以上。最后对凝结性能进行单目标及多目标回归优化，多目标回归优化表明：全尾砂–废石–棒磨砂膏体最佳凝结时间为270～300 min、尾骨比10∶6∶6～10∶7∶7、屈服应力为167.0～169.0 Pa；全尾砂–棒磨砂膏体最佳凝结时间为300～330 min、尾骨比10∶14～10∶16、屈服应力为164.0～167.0 Pa，满足矿山生产要求

转炉冶炼终点碳曲线拟合模型避开了熔池初始碳含量难以精准确定的问题,假设吹炼后期脱碳速率与熔池碳含量具有一定的函数关系,通过这种函数关系预报钢水终点碳含量.终点碳的三次方模型和指数模型预报精度在±0.02%之间的命中率分别为85.9%和81.2%.运用熔渣分子理论,基于冶炼热轧板材(SPHC)的渣组元成分,计算得出渣中FeO的活度为0.241.出钢温度为1686℃时,C和Fe元素选择性氧化的临界碳质量分数为0.033%.本文在传统指数模型的基础上,充分考虑了枪位、顶吹流量、底吹流量等操作参数对熔池脱碳速率的影响,建立了基于熔池混匀度的指数模型.基于熔池混匀度的指数模型与其他烟气分析碳曲线拟合模型相比,命中率有所提高.以新钢生产热轧板材(目标碳质量分数为0.06%)时的烟气数据为研究对象建模,终点碳质量分数预报误差在±0.02%之间的有75炉次,占验证数据量的88.2%

一、中型货车的比功率约为10kw/t,其中Ff约占40％。 二、A/m项，m增加，A增加有限，因此，A/m随总质量的增加而减少(2～3m2)

为了提高物流服务优化组合的动态性、可靠性与用户满意度,本文提出了一种基于全局服务质量(quality of service,QoS)约束分解的能够感知领域质量与资源需求的物流服务优化组合方法.该研究工作首先把学习机制引入人工蜂群算法(artificial bee colony algorithm,ABC),形成了具有自主学习能力的改进型人工蜂群算法(LABC);之后,应用学习人工蜂群算法(LABC)将全局QoS约束分解成每个物流子任务需要满足的局部QoS约束,从而将QoS感知的物流服务优化组合这一全局优化问题转化成以领域质量为依据的局部最优服务选择问题;其次,在物流服务流程执行的过程中,在感知物流任务节点对资源需求的前提下,为每一个物流任务节点选择一个具有最优领域QoS的物流服务;与已有的研究工作相比,该方法能够实现物流服务动态可靠的优化组合.最后,通过模拟实验验证了本文所提出的方法是可行有效的