浅谈混合物中物质的鉴别与分离

随着初中化学课程改革的不断深入,在学生平时练习和中考考核中,实验题和实验推断题无一不体现着化学实验在化学教学中的重要性。根据这些年的化学教学经历,总结了一些实验题型的解决方法,希望对广大初中生会有所帮助或做一点借鉴。大学都知道在初中化学实验中:碳、氢气和一氧化     

化学教学中培养学生实验能力的尝试

化学是以实验为基础的科学.从化学科学的发展史看,化学规律,新物质的发现及合成,都是通过实验进行的;由于传统教育观念的影响,我国在教学中培养学生实验能力,特别是动手能力方面,与发达国家相比存在着明显的差距,培养学生实验能力是我国近些年来化学教学改革的重点内容之一.     

逆变器驱动电机系统环路型电机轴承电流的研究

论述了正弦波驱动电机系统中的经典型的轴承电流,讨论了逆变器驱动电机系统中的高频磁通产生的轴承电流,分析了环路型轴承电流产生的机理,并且在实验的基础上,得出了环路型轴承电流与共模耦合电流之间的关系,丰富和完善了电机轴承电流的研究内容.     

聚碳硅烷纤维化学气相交联研究

以环己烯作为反应气氛,对聚碳硅烷(PCS)纤维进行了化学气相交联不熔化处理。与空气不熔化进行对比,研究了不熔化过程中PCS纤维的反应程度及凝胶含量的变化,并进行了元素分析和热重差热分析,初步探讨了PCS纤维环己烯化学气相交联反应的机理。结果表明,在环己烯气氛中,PCS分子结构中Si-H键的反应程度随不熔化温度的提高逐渐增加,相应地,PCS纤维的凝胶含量迅速提高直至不熔。环己烯受热后产生自由基,引发PCS分子中的Si-H和Si-CH3键断裂形成自由基,促进PCS分子间形成Si-CH2-Si结构而实现交联。     

构建学习型机关 履行领率职能——海司航保部创建学习型机关

海司肮保部以邓小平理论,“三个代表”重要思想和科学发展观为指导,以科技兴军,人才强军为方向,围绕履行领率机关职能和促进人的全面发展,狠抓自身建设,把创建学习型军营、争做学习型干部作为一项战略任务,注重在学习内容、方法和机制上不断创新。他们提出了“争做学习型机关,争当信息化参谋,争做开拓型人才”的口     

921A钢在海水中腐蚀的力学化学效应

为了研究弹性应力和弹塑性应变对921A船体钢在模拟海水中腐蚀行为的影响,采用自制的载荷-电化学实验装置对921A钢在载荷与腐蚀介质协同作用时的开路电位、动电位极化曲线和电化学阻抗谱等电化学性能进行了测试,并由电化学阻抗谱拟合得到的电荷传递电阻定义载荷下的腐蚀速率修正因子,将实验得到的腐蚀速率修正因子与理论值进行了对比。结果表明:弹性拉应力与弹性压应力对力学化学效应的影响具有对称性。力学化学效应随着弹性应力的增大而增大,随着弹塑性应变的增大先增大后减小。弹塑性应变对力学化学效应的影响远远大于弹性应力的影响。在研究范围内,弹塑性应变引起的腐蚀电位负移量最大为62.6 mV,相应的腐蚀速率修正因子高达4.113,而弹性应力引起的腐蚀电位负移量最大为24.5 mV,相应的腐蚀速率修正因子为1.746。由此可见,应力应变对921A钢在海水中腐蚀行为的影响不容忽视。     

一种基于粒子群优化算法的异构传感器分配方法

针对复杂的战场环境下目标环境机动性增强、传感器资源相对不足且单一传感器获取空间目标信息不完备问题,结合传感器节点自身的性能特征,考虑传感器的抗干扰性能等因素,提出一种传感器信息感知能力评估指标体系,并构建了传感器感知能力定量评价模型,计算出传感器指数.再利用传感器指数,考虑了覆盖率、电磁环境变化、态势变化等因素作为目标函数,研究基于粒子群算法的传感器分配方法,以实现传感器位置的最优分配及感知能力最大化的需求.仿真结果表明,将粒子群优化算法用于该研究,提高了传感器的总体感知能力和资源有效利用率.     

美军针对高超声速武器的反导预警能力发展态势分析

高超声速武器具有飞行速度快、精确毁伤和高效突防等特点,具有重要的战略威慑和实战应用价值,它能够大幅改变未来战争的态势,已成为大国打破战略平衡、打赢未来战争的新型“杀手锏”。随着高超声速武器逐步走向战场,世界各主要国家的反导防御体系将向更高预警维度、更快反应速度和更大打击力度的天地一体联合防御方向发展。本文分析了高超声速武器作战优势及其对未来战争的影响和威胁,阐述了美军现有反导预警能力的基本架构与能力缺陷,对其未来反高超声速武器的预警能力建设及发展态势进行了研判与预测。美军“优先发展天基反导作战体系,发挥低轨卫星主体作用”的反高超声速武器发展思路对于军队反导反高超声速武器能力建设具有一定的启示和借鉴作用。     

基于随机有限集理论的多传感器目标联合检测跟踪算法

针对杂波环境中的目标检测跟踪问题,提出一种基于随机有限集理论的多传感器目标联合检测跟踪算法。算法将目标状态和量测描述为随机集合,建立考虑目标出现、目标保持、目标消失等情况的目标状态随机有限集模型,以及考虑漏检和虚警的多传感器量测随机有限集模型。将目标的联合检测跟踪问题构建为目标状态集合的贝叶斯最优估计问题,并基于随机有限集理论对该贝叶斯估计算法的递推表达式进行严格理论推导。采用序贯蒙特卡罗技术实现算法的递推滤波。仿真结果验证了该算法的有效性以及算法相对于传统基于数据关联算法的性能优势。     

使用多传感器的融合数据进行数据互联

数据互联利用融合的多传感器数据为基础,多传感器融合提供了一个简洁的图形,该图形由当前出现在监视区域中的目标的数字的和非数字的两种属性组成。数据互联技术包含两个过程。第一个过程是,活化的成群过程-在这个过程中,根据已有的航迹在预期的量测附近找到一个群,融合该群中的数据以获得组成群的目标的简洁的图形。第二个过程是,目标类型匹配过程-在该过程中,将已有航迹中包含的目标类型与包含在活化的群中的目标类型进行匹配。本文所提出的数据互联提供了一种手段,把量测得到的可信度值赋给每一条航迹(以接收的数据为基础),并以直接了当的方式推广到处理多目标跟踪数据互联。