第5章通用时序电路模块及应用 5.4计数器 一、计数器是按预定状态序列变化以表征触发时钟脉冲输入个数的时序逻辑模块。 二、计数器主要由触发器构成,附加逻辑除使触发器按预定状态序列变化,还使计数器具有清0、使能、加载等功能。 三、在数据的寄存上寄存器与计数器相似。寄存器着重于数据的存储与操作,计数器强调数据序列变化,其在数字系统的操作控制方面有重要应用

第十章晶闸管及其应用 10.1工作原理 10.2特性与参数 10.3可控整流电路 10.4触发电路 10.5单结管触发的可控整流电路 10.6晶闸管的其它应用 10.7晶闸管的保护及其它类型

随着钛/钢复合板的应用领域不断拓展，市场对钛/钢复合板的尺寸和性能都提出了新的要求，现有的制备方法和工艺也面临着巨大挑战。本文从原材料情况、复合板尺寸、界面特征和力学性能等方面概述了钛/钢复合板研究现状，评述了钛/钢复合板目前的主要制备方法及其优缺点，综述了表面处理方法、热轧温度、过渡层金属和热处理工艺对钛/钢复合板界面结合质量的影响，阐述了钛/钢复合板的应用现状，指出了钛/钢复合板面临的主要问题及未来的重点研究方向

电化学手段可以实现对不锈钢材料的快速评价和腐蚀机理研究，因而受到广泛应用。在不锈钢耐蚀性评价方面，最常采用的电化学手段主要有腐蚀电位测试、交流阻抗测试、恒电位极化测试以及循环动电位极化测试。本文分别针对上述四种电化学方法在不锈钢耐蚀性评价上的应用情况进行了介绍，明确了各种检测方法的特点。腐蚀电位及交流阻抗测试是无损检测手段，可以满足长周期腐蚀监测需求；恒电位极化和循环动电位极化测试可以获得材料的极化特征参数，有利于对材料的腐蚀机理及耐蚀性进行评价。结合当前的不锈钢腐蚀研究现状，展望了电化学方法在腐蚀研究领域的发展趋势：未来电化学方法将更多作为腐蚀调控手段，需要结合其他检测技术实现对不锈钢腐蚀过程的精细分析

Win Sock控件 利用 WinSock控件可以与远程计算机建立连接,并通过用户数据报文协议(UDP)或 者传输控制协议(TCP)进行数据交换。这两种协议都可以用来创建客户端与服务器应用 程序。与Timer控件类似, WinSock控件在运行时是不可见的。使用这种控件可能的 用途有: 创建收集用户信息的客户端应用程序,并将收集的信息发送到某中央服务器。 创建一个服务器应用程序,作为多个用户的数据的汇入点

围绕以LiBr/H2O为工质对的单级太阳能吸收式制冷循环因对太阳能集热温度要求高而难以实现应用的问题，提出了CaCl2-LiBr（1.35∶1）/H2O（CaCl2与LiBr的质量比为1.35∶1）新型工质对，系统地测定了其结晶温度、饱和蒸气压、密度和黏度，并与LiBr/H2O进行了比较.结果表明，采用CaCl2-LiBr（1.35∶1）/H2O作为太阳能单级吸收式制冷循环的工质对，在同一制冷工况条件下，其发生温度，即太阳能集热温度比采用LiBr/H2O的情况低6.2℃.另外，采用浸泡法测试了碳钢、316L不锈钢和紫铜在CaCl2-LiBr（1.35∶1）/H2O中的腐蚀速率，结果表明316L不锈钢和紫铜的腐蚀性非常小，可满足实际工程应用的要求

有机相变材料具有热存储密度高、自身温度和体积变化小、腐蚀性小和化学性质稳定等优点，能有效提升不可再生能源的利用率，是一种绿色节能环保材料，在新能源开发和热能储存领域起着至关重要的作用。然而，有机相变储能材料普遍存在相变过程中熔融泄漏和热导率低的问题，严重制约了相变材料的实际应用。因此，相变材料的封装定形和导热强化成为近年来的研究热点。本文针对有机相变材料普遍存在的泄漏和热导率低问题，综述了有机相变材料的封装技术和导热强化技术的基本方法及最新研究成果，并总结了复合相变储能材料的能量转换机理，浅谈了复合定形相变储能材料在建筑节能、太阳能和电子设备等领域的应用情况。最后，对未来复合定形相变储能材料发展的研究重点和方向进行了展望

油气资源大数据智能平台的总体框架应以数据资源为基础、大数据平台算力为支撑、人工智能算法为核心，面向油气行业生产需求，构建集勘探、开发、生产数据于一体的油气数据资源池，通过数据清洗与融合提升数据质量，整合物理模拟与数据挖掘等手段，实现服务功能模块化，并在PC端、管控大屏、手机移动APP等多维平台实现智能监测、预警与展示。通过对深度学习等人工智能方法在油气工业领域的应用案例分析，表明其具有较好的应用前景。未来石油公司应与科研院所通力合作，挖掘石油工业数据的巨大潜能，实现降本增效，建设全新的智能油气工业生态圈，完成产业升级

第七章 定积分的应用 第一节定积分的几何应用 思考题: 1.什么叫微元法?用微元法解决实际问题的思路及步骤如何? 答:微元法就是运用“无限细分”和“无限累积”两个步骤解决实际问题的一种方 法,具体说来,即是对在区间[a,b]上分布不均匀的量F,先将其无限细分,得其微元 dF=f(x)dx然后将微元dF在[a,b上无限求和(累积)即得所求量 F=f=f(x)dx,求微元时,一般是对[a,b的子区间[x,x+dx]对应的部分量, 采用以“常代变”,“均匀代替不均匀”,“直代曲”的思路

无人驾驶车辆自身具有强烈的非线性、信号时延和参数不确定性，对它的控制还受到道路附着系数的变化、侧向风等外界因素影响。因此传统控制方法往往难以对其稳定和精确地控制。神经网络所具有的学习能力、自适应能力和近似非线性映射的能力，为解决车辆模型参数的不确定性、外界的扰动以及车辆自适应控制问题提供了有效的途径。针对上述几个方面，对近几年国内外学者将神经网络应用到无人驾驶车辆运动控制中所取得的成果与进展进行了归纳分类，分别介绍了应用情况并对优缺点进行评价。最后总结了神经网络在无人驾驶车辆运动控制中存在的主要问题，并展望了可能的发展方向