自上个世纪后半叶以来,人类科技便以人可阻挡之势迅猛向前发展。而其中最具代性 的当数计算机科学的进步。对于工程界的广大人士而言,这不可不谓是一种福音。在工程实 际应用的诸多领域里,为寻求可靠的、最优的工艺和技术方案,以往所凭借和依赖的直觉、 经验、实验和“尝试法”随着工艺要求的日益严格,追求质量所引发竞争的口臻激烈,已开 始显得力不从心倘若利用计算机这一先进段并辅以相应软件,进行虚拟加工,则可提 高产品加工质量,省时省力,降低成本 ANSYS正是在这样一种大前提下,应运而生它是目前世界范围内增长最快的CAE软 件,也是迄今为止上世界范国内唯一通过SO9001质量认证的分析设计类软件,是美国机械工 程师协会(ASME)、国核安全局(NQA)及近种专业技术协会认证的标准分析软件

针对目前铷矿提取工艺污染严重、资源综合利用率低的现状, 本文提出采用酸浸—溶剂萃取工艺提取铷云母矿中的铷.研究了浸出温度、硫酸浓度及浸出时间对铷浸出率的影响, 并借助X射线衍射、扫描电镜、能谱分析等手段, 研究了浸出过程中铷云母矿的物相转变.实验结果表明, 铷云母矿酸浸的最佳条件为浸出温度250 ℃、H2SO4质量浓度200 g·L－1、浸出时间1.5 h, 在此条件下铷浸出率达85.2%.X射线衍射图谱表明铷云母矿的主要矿物组成为石英、黑云母、白云母、正长石及钠长石.扫描电镜-能谱分析结果表明矿石中的铷主要以类质同象取代钾的位置分别存在于黑云母及白云母中.浸出过程中发生的主要反应为载铷云母的溶解.在萃取剂浓度1 mol·L－1、有机相与水相的体积比O/A = 3∶1、萃取级数为3级条件下进行逆流萃取实验, 萃余液中的铷质量浓度为0.003 g·L－1, 铷的萃取率达98%.在HCl浓度1 mol·L－1、相比O/A = 4∶1、反萃级数为2级条件下反萃负载铷的有机相, 铷反萃率达99%.以浸出渣为原料, 采用碱熔—中和沉淀工艺制备出了白炭黑产品, 实现了资源的综合利用.采用X射线衍射、红外光谱分析技术对白炭黑进行了表征, 结果表明产品成分为水合二氧化硅, 符合非晶态白炭黑的特征.化学定量分析结果表明白炭黑产品含SiO2质量分数91.65%, 所制备的白炭黑满足国家化工行业标准

为了研究14Cr12Ni2WMoVNb钢QPQ(淬火-抛光-淬火)处理后的氧化膜对渗层室温摩擦磨损和腐蚀性能的影响,利用金相、X射线衍射分析、扫描电镜、能谱分析、划痕仪、摩擦磨损试验机和电化学工作站对试样进行了表征.结果表明:氧化膜对渗层室温摩擦学性能的影响与载荷大小有关.在摩擦时间均为4 min情况下,载荷较小(50 N)时,氧化膜可以降低摩擦系数和体积磨损率;载荷较大(100 N)时,氧化膜被破坏无法降低体积磨损率.氧化膜可明显提高渗层的耐腐蚀性能.含氧化膜试样的极化曲线有明显的钝化区,点蚀电位为-13 mV,去除氧化膜试样在盐雾腐蚀12 h后表面有大范围的腐蚀区域,而含氧化膜试样盐雾腐蚀48 h后才有大区域腐蚀发生

第一讲：经典物理学的困难和光的波粒二象性 第二讲：玻尔理论和粒子的波粒二象性 第三讲：本章小结，例题及习题选讲 第四讲：波函数的统计解释和状态叠加原理 第五讲：Schrodinger 方程 第六讲： 定态薛定谔方程 第七讲：一维无限深势阱 第八讲：一维线性谐振子 第九讲：势垒隧穿 第十讲：本章小结，例题及习题选讲 第十一讲：表示力学量的算符 第十二讲：动量算符和角动量算符 第十三讲：氢原子和类氢离子 第十四讲：厄米算符 第十五讲：算符和力学量的关系 第十六讲：对易和测不准关系 第十七讲：本章小结，例题和习题选讲 第十八讲：态的表象 第十九讲：算符的矩阵表示和量子力学公式的矩阵表示 第二十讲：狄拉克符号和么正变换 第二十一讲：粒子数表象 第二十二讲：本章小结，例题和习题选讲 第二十三讲：非简并和简并微扰 第二十四讲：变分法 第二十五讲：与时间有关的微扰 第二十六讲：跃迁几率 第二十七讲：本章小结，例题和习题选讲 第二十八讲：电子自旋 第二十九讲：电子自旋算符和波函数的泡利表象 第三十讲：简单塞曼效应 第三十一讲：角动量的耦合 第三十二讲：全同粒子及全同性 第三十三讲：全同粒子的泡利不相容原理 第三十四讲：两个电子的自旋函数（一） 第三十五讲：两个电子的自旋函数（二） 第三十六讲：本章小结，例题和习题选讲

利用电子背散射衍射技术(EBSD)、扫描电镜(SEM)分析了低温取向硅钢常化工艺、渗氮工艺对常化组织、再结晶组织与抑制剂的影响, 对比研究了常化冷却速率、渗氮温度和渗氮量对再结晶组织、织构和磁性能的影响规律.结果表明, 常化冷却速率越快, 一次再结晶晶粒尺寸越小.常化冷却速率较慢时, 高温渗氮的样品一次再结晶晶粒尺寸偏大, 使二次再结晶驱动力降低, 二次再结晶温度提高, 且渗氮量低, 追加抑制剂不足, 最终二次再结晶不完善.高温渗氮与低温渗氮导致脱碳板中抑制剂尺寸不同, 高温渗氮表层抑制剂与次表层抑制剂尺寸基本无差异, 低温渗氮表层抑制剂尺寸比次表层抑制剂尺寸大.低温渗氮且渗氮量低的样品虽然二次再结晶较完善, 但由于其常化温度低、常化冷却速率快, 一次再结晶晶粒尺寸小, 二次再结晶开始温度稍早, 黄铜取向晶粒出现, 最终磁性差.渗氮量较高的高温渗氮和低温渗氮样品虽都能基本完成二次再结晶, 但磁性存在差异, 磁性差的原因是高温渗氮样品的最终退火板中出现较多的偏{210} < 001>取向晶粒

微波加热原理 微波加热技术是利用电磁波把能量传播到被加热物体内部,加热达到 生产所需求的一种新技术。常用的微波频率有915MHz和2450MHz由 于具有高频特性,它以每秒数十亿次的惊人速度进行周期变化物料中的 极性分子(典型的如水分子、蛋白质核酸、脂肪、碳水化合物等)吸 收了微波能以后,他们在微波的作用下呈方向性排列的趋势,改变了其 原有的分子结构。当电场方向发生变化时,亦以同样的速度做电场极性 运动,就会引起分子的转动,致使分子间频繁碰撞而产生了大量的摩擦 热,以热的形式在物料内表现出来,从而导致物料在短时间内温度迅速 升高、加热或熟化

第一章 概述 1．1 SOPC 的概念 1．2 SOPC 系统设计流程 1．3 SOPC 系统开发环境 1．4 本书中的系统配置 第二章 SOPC 系统构架 2． 1 系统模块框图 2． 2 Nios CPU 2． 3 Avalon 总线 2． 4 外设 IP 模块 第三章 系统硬件开发 3．1 硬件开发流程 3．2 创建 Quartus II 工程 3．3 创建 Nios 系统模块 3．4 编译设计（Compilation） 3．5 编程（Programming） 3．6 下载设计到 Flash 存储器 第四章 系统软件开发 4．1 软件开发流程 4．2 软件开发环境 4．3 文件系统 4．4 软件开发工具 4．5 可配置的处理器硬件属性 4．6 Nios SDK 4．7 软件开发应用 4．8 使用.hexout 4．9 其它的开发板通信和调试方法 4．10 Nios SDK Shell 提示信息 4．11 在 Nios 系统中实现中断服务程序（ISR） 4．12 用户自定义指令 第五章 系统模拟与调试 5．1 软件配置 5．2 模拟设置 5．3 ModelSim 模拟 5．4 模拟结果分析 5．5 增加/删除波形图信号 5．6 片外存储器模拟 5．7 调试 第六章 系统设计实例 6．1 建立硬件需求 6．2 创建一个基本的 Nios 设计 6．3 GDB 调试 6．4 添加用户外设 6．5 RTL 仿真 6．6 Flash 编程 6．7 用户指令和 DMA 6．8 MP3 播放器 附录 1：Nios 嵌入式处理器 32 位指令集 附录 2：Nios 嵌入式处理器开发板－APEX 20K200E 附录 3：Nios 嵌入式处理器开发板－Cyclone_1C20 附录 4：Nios 嵌入式处理器开发板－Stratix_1S10 附录 5：Nios 嵌入式处理器开发板－Stratix_1S40

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

一、掌握分散系统的分类和胶体系统的制备; 二、重点掌握胶体系统的光学、动力和电学性质 及其应用; 三、理解溶胶的稳定与聚沉的原理,学会书写胶团结构表示式,学会计算聚沉值和比较聚沉能力; 四、了解悬浮液、乳状液、泡、气溶胶以及高分子化合物溶液的性质和应用。 ◼ 引言 ◼ §12.1 胶体系统的制备 ◼ §12.2 胶体系统的光学性质 ◼ §12.3 胶体系统的动力性质 ◼ §12.4 溶胶系统的电学性质 ◼ §12.5 溶胶的稳定与聚沉 ◼ §12.6 悬浮液 ◼ §12.7 乳状液 ◼ §12.8 泡沫 ◼ §12.9 气溶胶 ◼ §12.10 高分子化合物溶液的渗透压和粘度

鉴别分析是一种进行统计鉴别和分组的技术手段。它可以就一定数量案例的 个分组变量和相应的其他多元变量的已知信息,确定分组与其他多元变量之间 的数量关系,建立鉴别函数( discriminant function)o然后便可以利用这一数量 关系对其他已知多元变量信息、但未知分组类型所属的案例进行鉴别分组。沿用 多元回归模型的称谓,在鉴别分析中称分组变量( grouping variable)为因变量, 而用以分组的其他特征变量称为鉴别变量( disciminant variable)或自变量。其 实,这里的自变量并不一定是真正的“原因”变量,有时可能倒是真正的“结 果”或“反应”变量。它们与类型变量的关系从本质上并没有越过相关的范畴。 不过,既然我们要参照其值来进行分组,权且称之为自变量