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第一章 习题参考答案与提示
第一章习题参考答案与提示第一章随机事件与概率习题参考答案与提示1．设为三个事件，试用表示下列事件，并指出其中哪两个事件是互逆事件：CBA、、CBA、、（1）仅有一个事件发生；（2）至少有两个事件发生；（3）三个事件都发生；（4）至多有两个事件发生；（5）三个事件都不发生；（6）恰好两个事件发生。
分析：依题意，即利用事件之间的运算关系，将所给事件通过事件表示出来。
CBA、、解：（1）仅有一个事件发生相当于事件CBACBACBA、、有一个发生，即可表示成CBACBACBA∪∪；类似地其余事件可分别表为（2）或ACBCAB∪∪ABCCBABCACAB∪∪∪；（3）；（4）ABCABC或CBA∪∪；（5）CBA；（6）CBABCACAB∪∪或。
ABCACBCAB−∪∪由上讨论知，（3）与（4）所表示的事件是互逆的。
2．如果表示一个沿着数轴随机运动的质点位置，试说明下列事件的包含、互不相容等关系：x{}20|≤=xxA {}3|>=xxB{}9|<=xxC{}5|−<=xxD {}9|≥=xxE解：（1）包含关系：、ACD⊂⊂BE⊂。
（2）互不相容关系：C与E（也互逆）、B与、DE与。
D3．写出下列随机事件的样本空间：（1）将一枚硬币掷三次，观察出现H（正面）和T（反面）的情况；（2）连续掷三颗骰子，直到6点出现时停止, 记录掷骰子的次数；（3）连续掷三颗骰子，记录三颗骰子点数之和；（4）生产产品直到有10件正品时停止，记录生产产品的总数。
提示与答案：（1）；{}TTTTTHTHTHTTTHHHTHHHTHHH,,,,,,,=Ω（2）；{ ,2,1=Ω}（3）；{}18,,4,3 =Ω（4）。
{} ,11,10=Ω4．设对于事件有CBA、、=)(AP4/1)()(==CPBP, ，8/1)(=ACP1第一章习题参考答案与提示0)()(==BCPABP，求至少出现一个的概率。
CBA、、提示与答案：至少出现一个的概率即为求，可应用性质4及性质5得CBA、、)(CBAP ∪∪()PABC 5 / 8 =∪∪5．设A、B为随机事件，3.0)(7.0)(=−=BAPAP，，求)(ABP。
What is the expectation maximization algorithm
nature biotechnology volume 26 number 8 august 2008 897don’t know the coin used for each set of tosses. However, if we had some way of completing the data (in our case, guessing correctly which coin was used in each of the five sets), then we could reduce parameter estimation for this problem with incomplete data to maximum likelihood estimation with complete data.One iterative scheme for obtaining comple-tions could work as follows: starting from someinitial parameters, θˆˆˆ= θΑ,θΒ (t )(t )(t )(), determine for each of the five sets whether coin A or coin B was more likely to have generated the observed flips (using the current parameter estimates). Then, assume these completions (that is, guessed coin assignments) to be correct, and apply the regular maximum likelihood estima-tion procedure to get θˆ(t +1). Finally, repeat these two steps until convergence. As the estimated model improves, so too will the quality of the resulting completions.The expectation maximization algorithm is a refinement on this basic idea. Rather than picking the single most likely completion of the missing coin assignments on each iteration, the expectation maximization algorithm computes probabilities for each possible completion of the missing data, using the current parameters θˆ(t ). These probabilities are used to create a weighted training set consisting of all possible completions of the data. Finally, a modified version of maximum likelihood estimation that deals with weighted training examples provides new parameter estimates, θˆ(t +1). By using weighted training examples rather than choosing the single best completion, the expec-tation maximization algorithm accounts for the confidence of the model in each comple-tion of the data (Fig. 1b ).In summary, the expectation maximiza-tion algorithm alternates between the stepsz = (z 1, z 2,…, z 5), where x i ∈ {0,1,…,10} is the number of heads observed during the i th set of tosses, and z i ∈ {A,B } is the identity of the coin used during the i th set of tosses. Parameter esti-mation in this setting is known as the complete data case in that the values of all relevant ran-dom variables in our model (that is, the result of each coin flip and the type of coin used for each flip) are known.Here, a simple way to estimate θA and θB is to return the observed proportions of heads for each coin: (1)θΑˆ=# of heads using coin A total # of flips using coin AandθΒˆ=# of heads using coin B total # of flips using coin BThis intuitive guess is, in fact, known in the statistical literature as maximum likelihood estimation (roughly speaking, the maximum likelihood method assesses the quality of a statistical model based on the probability it assigns to the observed data). If log P (x ,z ;θ) is the logarithm of the joint probability (or log-likelihood) of obtaining any particular vector of observed head counts x and coin types z , then the formulas in (1) solve for the param-eters θˆˆˆ= θA ,θB() that maximize log P (x ,z ;θ).Now consider a more challenging variant of the parameter estimation problem in which we are given the recorded head counts x but not the identities z of the coins used for each set of tosses. We refer to z as hidden variables or latent factors. Parameter estimation in this new setting is known as the incomplete data case. This time, computing proportions of heads for each coin is no longer possible, because weProbabilistic models, such as hidden Markov models or Bayesian networks, are com-monly used to model biological data. Much of their popularity can be attributed to the existence of efficient and robust procedures for learning parameters from observations. Often, however, the only data available for training a probabilistic model are incomplete. Missing values can occur, for example, in medi-cal diagnosis, where patient histories generally include results from a limited battery of tests. Alternatively, in gene expression clustering, incomplete data arise from the intentional omission of gene-to-cluster assignments in the probabilistic model. The expectation maximi-zation algorithm enables parameter estimation in probabilistic models with incomplete data.A coin-flipping experimentAs an example, consider a simple coin-flip-ping experiment in which we are given a pair of coins A and B of unknown biases, θA and θB , respectively (that is, on any given flip, coin A will land on heads with probability θA and tails with probability 1–θA and similarly for coin B ). Our goal is to estimate θ = (θA ,θB ) by repeating the following procedure five times: randomly choose one of the two coins (with equal probability), and perform ten indepen-dent coin tosses with the selected coin. Thus, the entire procedure involves a total of 50 coin tosses (Fig. 1a ).During our experiment, suppose that we keep track of two vectors x = (x 1, x 2, …, x 5) andWhat is the expectation maximization algorithm?Chuong B Do & Serafim BatzoglouThe expectation maximization algorithm arises in many computational biology applications that involve probabilistic models. What is it good for, and how does it work?Chuong B. Do and Serafim Batzoglou are in the Computer Science Department, Stanford University, 318 Campus Drive, Stanford, California 94305-5428, USA. e-mail: chuong@P r i m e r©2008 N a t u r e P u b l i s h i n g G r o u p h t t p ://w w w .n a t u r e .c o m /n a t u r e b i o t e c h n o l o g y898 volume 26 number 8 august 2008 nature biotechnologylog probability log P (x ;θ) of the observed data. Generally speaking, the optimization problem addressed by the expectation maximization algorithm is more difficult than the optimiza-tion used in maximum likelihood estimation. In the complete data case, the objective func-tion log P (x ,z ;θ) has a single global optimum, which can often be found in closed form (e.g., equation 1). In contrast, in the incomplete data case the function log P (x ;θ) has multiple local maxima and no closed form solution.T o deal with this, the expectation maximi-zation algorithm reduces the difficult task of optimizing log P (x ;θ) into a sequence of simpler optimization subproblems, whose objective functions have unique global maxima that can often be computed in closed form. These sub-problems are chosen in a way that guarantees their corresponding solutions θˆ(1),θˆ(2),… and will converge to a local optimum of log P (x ;θ).More specifically, the expectation maxi-mization algorithm alternates between two phases. During the E-step, expectation maxi-mization chooses a function g t that lower bounds log P (x ;θ) everywhere, and for which θˆ(t )g t ( )=log P (x ; )θˆ(t ). During the M-step, the expectation maximization algorithm moves to a new parameter set θˆ(t +1) that maximizes g t . As the value of the lower-bound g t matches the objective function at θˆ(t ), it follows thatg t ( )=log P (x ; )θˆ(t )θˆ(t )g t ( )≤θˆ(t +1)=log P (x ; )θˆ(t +1)—s o the objective function monotonically increases during each iteration of expectation maximiza-tion! A graphical illustration of this argument is provided in Supplementary Figure 1 online, and a concise mathematical derivation of the expectation maximization algorithm is given in Supplementary Note 1 online.As with most optimization methods for nonconcave functions, the expectation maxi-mization algorithm comes with guarantees only of convergence to a local maximum of the objective function (except in degenerate cases). Running the procedure using multiple initial starting parameters is often helpful; similarly, initializing parameters in a way that breaks symmetry in models is also important. With this limited set of tricks, the expectation maximization algorithm provides a simple and robust tool for parameter estimation in models with incomplete data. In theory, other numerical optimization techniques, such as gradient descent or Newton-Raphson, could be used instead of expectation maximization; in practice, however, expectation maximization has the advantage of being simple, robust and easy to implement.ApplicationsMany probabilistic models in computational biology include latent variables. In somewas analyzed more generally by Hartley 2 and by Baum et al.3 in the context of hidden Markov models, where it is commonly known as the Baum-Welch algorithm. The standard refer-ence on the expectation maximization algo-rithm and its convergence is Dempster et al 4.Mathematical foundationsHow does the expectation maximization algo-rithm work? More importantly, why is it even necessary?The expectation maximization algorithm is a natural generalization of maximum likeli-hood estimation to the incomplete data case. In particular, expectation maximization attempts to find the parameters θˆ that maximize theof guessing a probability distribution over completions of missing data given the current model (known as the E-step) and then re-estimating the model parameters using these completions (known as the M-step). The name ‘E-step’ comes from the fact that one does not usually need to form the probability distribu-tion over completions explicitly, but rather need only compute ‘expected’ sufficient statis-tics over these completions. Similarly, the name ‘M-step’ comes from the fact that model reesti-mation can be thought of as ‘maximization’ of the expected log-likelihood of the data.Introduced as early as 1950 by Ceppellini et al.1 in the context of gene frequency estima-tion, the expectation maximization algorithmH T T T H H H H T T H H H H T H H H H H H H H H H H T T H H H T H T T T H H T T H H T H H H T H HT Maximum likelihood9 H, 1 T 8 H, 2 T7 H, 3 T 24 H, 6 T5 H, 5 T4 H, 6 T9 H, 11 T5 sets, 10 tosses per setθA ˆ==2424 + 60.80θB ˆ==99 + 110.45aExpectation maximizationb1234E-stepH T T T H H T H T HH H H H T H H H H H H T H H H H H T H H H T H T T T H H T T T H H H T H H H T HθAˆ=0.60θBˆ=0.50(0)(0)θA ˆ21.321.3 + 8.60.71θB ˆ11.711.7 + 8.40.58(1)(1)≈≈≈≈M-stepθAˆ0.80θBˆ0.52(10)(10)≈≈0.45 x 0.80 x 0.73 x 0.35 x0.65 x0.55 x 0.20 x 0.27 x 0.65 x 0.35x≈ 2.2 H, 2.2 T ≈ 7.2 H, 0.8 T ≈ 5.9 H, 1.5 T ≈ 1.4 H, 2.1 T ≈ 4.5 H, 1.9 T ≈ 21.3 H, 8.6 T≈ 2.8 H, 2.8 T ≈ 1.8 H, 0.2 T ≈ 2.1 H, 0.5 T ≈ 2.6 H, 3.9 T ≈ 2.5 H, 1.1 T ≈ 11.7 H, 8.4 TFigure 1 Parameter estimation for complete and incomplete data. (a ) Maximum likelihood estimation.For each set of ten tosses, the maximum likelihood procedure accumulates the counts of heads and tails for coins A and B separately. These counts are then used to estimate the coin biases.(b ) Expectation maximization. 1. EM starts with an initial guess of the parameters. 2. In the E-step, a probability distribution over possible completions is computed using the current parameters. The counts shown in the table are the expected numbers of heads and tails according to this distribution. 3. In the M-step, new parameters are determined using the current completions. 4. After several repetitions of the E-step and M-step, the algorithm converges.P r I M E r©2008 N a t u r e P u b l i s h i n g G r o u p h t t p ://w w w .n a t u r e .c o m /n a t u r e b i o t e c h n o l o g ynature biotechnology volume 26 number 8 august 2008 899transcriptional modules 10, tests of linkage disequilibrium 11, protein identification 12 and medical imaging 13.In each case, expectation maximization provides a simple, easy-to-implement and effi-cient tool for learning parameters of a model; once these parameters are known, we can use probabilistic inference to ask interesting que-ries about the model. For example, what cluster does a particular gene most likely belong to? What is the most likely starting location of a motif in a particular sequence? What are the most likely haplotype blocks making up the genotype of a specific individual? By provid-ing a straightforward mechanism for param-eter learning in all of these models, expectation maximization provides a mechanism for build-ing and training rich probabilistic models for biological applications.Note: Supplementary information is available on the Nature Biotechnology website.ACKNOWLEDGMENTSC.B.D. is supported in part by an National Science Foundation (NSF) Graduate Fellowship. S.B. wishes to acknowledge support by the NSF CAREER Award. We thank four anonymous referees for helpful suggestions.1. Ceppellini, r., Siniscalco, M. & Smith, C.A. Ann. Hum.Genet. 20, 97–115 (1955).2. Hartley, H. Biometrics 14, 174–194 (1958).3. Baum, L.E., Petrie, T., Soules, G. & Weiss, N. Ann.Math. Stat. 41, 164–171 (1970).4. Dempster, A.P ., Laird, N.M. & rubin, D.B. J. R. Stat.Soc. Ser. B 39, 1–38 (1977).5. D’haeseleer, P . Nat. Biotechnol. 23, 1499–1501(2005).6. Lawrence, C.E. & reilly, A.A. Proteins 7, 41–51(1990).7. Excoffier, L. & Slatkin, M. Mol. Biol. Evol. 12, 921–927(1995).8. Krogh, A., Brown, M., Mian, I.S., Sjölander, K. &Haussler, D. J. Mol. Biol. 235, 1501–1543 (1994).9. Eddy, S.r. & Durbin, r. Nucleic Acids Res. 22, 2079–2088 (1994).10. Segal, E., Yelensky, r. & Koller, D. Bioinformatics 19,i273–i282 (2003).11. Slatkin, M. & Excoffier, L. Heredity 76, 377–383(1996).12. Nesvizhskii, A.I., Keller, A., Kolker, E. & Aebersold, r.Anal. Chem. 75, 4646–4658 (2003).13. De Pierro, A.r. IEEE Trans. Med. Imaging 14, 132–137(1995).and the remaining letters in each sequence as coming from some fixed background distribu-tion. The observed data x consist of the letters of sequences, the unobserved latent factors z include the starting position of the motif in each sequence and the parameters θ describe the position-specific letter frequencies for the motif. Here, the expectation maximiza-tion algorithm involves computing the prob-ability distribution over motif start positions for each sequence (E-step) and updating the motif letter frequencies based on the expected letter counts for each position in the motif (M-step).In the haplotype inference problem 7, we are given the unphased genotypes of indi-viduals from some population, where each unphased genotype consists of unordered pairs of single-nucleotide polymorphisms (SNPs) taken from homologous chromo-somes of the individual. Contiguous blocks of SNPs inherited from a single chromo-some are called haplotypes. Assuming for simplicity that each individual’s genotype is a combination of two haplotypes (one mater-nal and one paternal), the goal of haplotype inference is to determine a small set of hap-lotypes that best explain all of the unphased genotypes observed in the population. Here, the observed data x are the known unphased genotypes for each individual, the unobserved latent factors z are putative assignments of unphased genotypes to pairs of haplotypes and the parameters θ describe the frequen-cies of each haplotype in the population. The expectation maximization algorithm alternates between using the current haplo-type frequencies to estimate probability dis-tributions over phasing assignments for each unphased genotype (E-step) and using the expected phasing assignments to refine esti-mates of haplotype frequencies (M-step).Other problems in which the expectation maximization algorithm plays a prominent role include learning profiles of protein domains 8 and RNA families 9, discovery ofcases, these latent variables are present due to missing or corrupted data; in most appli-cations of expectation maximization to com-putational biology, however, the latent factors are intentionally included, and parameter learning itself provides a mechanism for knowledge discovery.For instance, in gene expression cluster-ing 5, we are given microarray gene expression measurements for thousands of genes under varying conditions, and our goal is to group the observed expression vectors into distinct clusters of related genes. One approach is to model the vector of expression measurements for each gene as being sampled from a multi-variate Gaussian distribution (a generalization of a standard Gaussian distribution to multi-ple correlated variables) associated with that gene’s cluster. In this case, the observed data x correspond to microarray measurements, the unobserved latent factors z are the assign-ments of genes to clusters, and the parameters θ include the means and covariance matrices of the multivariate Gaussian distributions representing the expression patterns for each cluster. For parameter learning, the expectation maximization algorithm alternates between computing probabilities for assignments of each gene to each cluster (E-step) and updat-ing the cluster means and covariances based on the set of genes predominantly belonging to that cluster (M-step). This can be thought of as a ‘soft’ variant of the popular k-means clustering algorithm, in which one alternates between ‘hard’ assignments of genes to clus-ters and reestimation of cluster means based on their assigned genes.In motif finding 6, we are given a set of unaligned DNA sequences and asked to identify a pattern of length W that is present (though possibly with minor variations) in every sequence from the set. To apply the expecta-tion maximization algorithm, we model the instance of the motif in each sequence as hav-ing each letter sampled independently from a position-specific distribution over letters,P r I M E r©2008 N a t u r e P u b l i s h i n g G r o u p h t t p ://w w w .n a t u r e .c o m /n a t u r e b i o t e c h n o l o g y。
资产定价理论及其发展
• Benartzi（2001）的例子显示可口可乐公 司雇员将他们有权支配的养老金不少于 76%的比例投资到可口可乐公司股票上。
• 另外还有大量研究证明本土偏好偏差（ home bias）在全球多数投资者中广泛存 在，如Strong & Xu（1999）、Coral & Markwitz（1999）等。
2.衍生品定价理论 • 期货的定价
持有成本理论 延期交割费用理论
对冲压力理论
• 期权的定价
BSM模型 二叉树模型
三、20世纪80年代以后兴起的行为金融学 1.市场异象 • Grossman-Stiglitz悖论 • 收益长期反转与中期惯性现象 • 期间效应 • 孪生股票价格之谜 • 收益率过度波动
究。给定不同标价情况下，同样的房屋的 估价均值有很大差距。
7.表征性启发式偏差
• 启发式是指我们面对大量信息时处理的经 验方法之一。表征性是指我们在评估事情 时，倾向于依据事件与某些事件的靠近， 而非依据概率进行判断。
• 例子：琳达谬误 • 琳达31岁，女，单身，性格外向，非常聪
明伶俐。她主修哲学，当她为学生时，时 常关注周围平等和歧视的话题。
应用
• 交易——专业投资人是亏损规避者吗？ • Locke和Mann（1999）对CME场内交易
员进行分析表明，这些立场坚定的市场职 业投资人也是卖出获利品种而尽可能的把 亏损品种保持较长时间。这再次说明了交 易者有亏损规避和处置效应的行为特征。 • 他们还发现，最好的交易员是那些亏损规 避不明显的人，因此，请记住，最好的交 易员卖出亏损品种而持有获利品种。
• 当你的观点受到新数据的挑战时，你有多 少次会说：“不要紧，这不过是个例外罢 了！”
人教版英语七下课件Unit_11_How__was_your_school_trip_？_Section__B
a
d
b
f
c
写出下列动词的过去式。
不规则动词
go went ride rode
do did
is
was
are were
have had
eat ate
buy bought
see saw
规则动词
pick picked visit visited
watch watched
climb climbed
study studied
否定句:句中有were或was在构成否定句时， 在was或were后面加not
Youweren’tatschoolyesterday.（否定句）
疑问句:构成疑问句时，把were或was放在主 语前面，句尾加问号;肯定回答和否定回答 时态要与问句中的时态一致
---Wereyouatschoolyesterday?（一般疑问句) ---Yes,Iwas. ---No,Iwasn’t.
Whatdoyoudoe Whatdidyoudola
veryday?
stweekend?
feedchickens
fedchickens
milkacow
milkedacow
rideahorse
rodeahorse
Whatdoeshe/shedoWhatdidhe/shed
everyday?
oyesterday?
写出下列动词的过去式：
• go—hwaevne/thas—see— had • eat—bautye—take—bought ride—fereodd—ebring--- fed • is/am-awrea-s--come-w--ere buy---cubto--u-dgoh/tdoes---cut
DSGE模型
时磊忖呎DSGE模型在房产税影响分析的应用1•模型综述动态随机一般均衡模型（dynamic stochastic general equilibrium model，即DSGE,是以微观和宏观经济理论为基础，采用动态优化方法考察个行为主体（家庭、厂商等）的决策，即在家庭最大化其一生效用、厂商最大化其利润的假设下得到个行为主体的行为方程。
各行为主体在决策时必须考虑其行为的当期影响，以及未来的后续影响，同时，现实经济中存在诸多的不确定性，因此，DSGE模型在引入各种外生随机冲击的情况下，研究各主体之间的相互作用和相互影响。
（Dynamic stochastic general equilibrium modeling （abbreviated DSGE or sometimes SDGE or DGE） is a branch of applied gen eral equilibrium theory that is in flue ntial in con temporary macroec ono mics. The DSGE methodology attempts to expla in aggregate econo mic phe nomena, such as econo mic growth, bus in ess cycles, and the effects of mon etary and fiscal policy, on the basis of macroec ono mic models derived from microec ono mic prin ciples.）其主要特征有：（1）动态“动态”指经济个体考虑的是跨期最优选择（In ter-temporal Optimal Choice）。
因此，模型得以探讨经济体系中各变量如何随时间变化而变化的动态性质。
（2）随机“随机”则指经济体系受到各种不同的外生随机冲击所影响。
习题参考答案与提示
第一章习题参考答案与提示第一章随机事件与概率习题参考答案与提示1．设为三个事件，试用表示下列事件，并指出其中哪两个事件是互逆事件：CBA、、CBA、、（1）仅有一个事件发生；（2）至少有两个事件发生；（3）三个事件都发生；（4）至多有两个事件发生；（5）三个事件都不发生；（6）恰好两个事件发生。
分析：依题意，即利用事件之间的运算关系，将所给事件通过事件表示出来。
CBA、、解：（1）仅有一个事件发生相当于事件CBACBACBA、、有一个发生，即可表示成CBACBACBA∪∪；类似地其余事件可分别表为（2）或ACBCAB∪∪ABCCBABCACAB∪∪∪；（3）；（4）ABCABC或CBA∪∪；（5）CBA；（6）CBABCACAB∪∪或。
ABCACBCAB?∪∪由上讨论知，（3）与（4）所表示的事件是互逆的。
2．如果表示一个沿着数轴随机运动的质点位置，试说明下列事件的包含、互不相容等关系：x{}20|≤=xxA {}3|>=xxB{}9|<=xxC{}5|?<=xxD {}9|≥=xxE解：（1）包含关系：、ACD??BE? 。
（2）互不相容关系：C与E（也互逆）、B与、DE与。
D3．写出下列随机事件的样本空间：（1）将一枚硬币掷三次，观察出现H（正面）和T（反面）的情况；（2）连续掷三颗骰子，直到6点出现时停止, 记录掷骰子的次数；（3）连续掷三颗骰子，记录三颗骰子点数之和；（4）生产产品直到有10件正品时停止，记录生产产品的总数。
提示与答案：（1）；{}TTTTTHTHTHTTTHHHTHHHTHHH,,,,,,,=Ω（2）；{??,2,1=Ω}（3）；{}18,,4,3??=Ω（4）。
{}??,11,10=Ω4．设对于事件有CBA、、=)(AP4/1)()(==CPBP, ， 8/1)(=ACP1第一章习题参考答案与提示0)()(==BCPABP，求至少出现一个的概率。
CBA、、提示与答案：至少出现一个的概率即为求，可应用性质4及性质5得CBA、、)(CBAP ∪∪()PABC 5 / 8 =∪∪5．设A、B为随机事件，(=?=BAPAP，，求)(ABP。
铸铁概述
铸铁的概念：含碳量大于2.11%(一般为2.5%~4.0%) 铁碳合金
（含Si、Mn、S、P等元素）
铸铁的特点：
① 历史上使用较早
② 最便宜的金属材料之一
③ 铸造性能极好，且只能用铸造成形
④ 生产成本低，工艺简单，减震性耐磨性好，切削加工性好
⑤ 应用广——主要用于制造各种机器零件
壁厚 b
mm MPa %
硬度 HB
>12 300 6 120~163
>12 330 8 120~163
>12 350 10 120~163
>12 370 12 120~163
450 5 152~219
500 4 179~241
600 3 201~269
700 2 240~270
* 试棒直径16mm
铁素体可锻铸铁 珠光体可锻铸铁
ZG45 0.42-0.52 0.50-0.80 0.20-0.45 320 580 12 20 300
ZG55 0.52-0.62 0.50-0.80 0.20-0.45 350 650 10 18 200
铸钢
热处理 ——退火或正火，细化晶粒，消除魏氏组织及铸造应力。 组织 —— P＋F 用途 —— 形状复杂，需一定强度、塑性、韧性的零件 机车车辆、船舶、重型机械齿轮、轴、轧辊、机座、缸体、外壳、阀体等
管道接口
连杆
蠕墨铸铁
蠕墨铸铁——在铁水浇注前加蠕化剂而得 牌号 —— 如 RuT420 ，表示 b≥420 组织 —— 钢基体+ 蠕虫状G 性能 —— 强度、塑韧性优于灰铸铁。 应用 —— 高压热交换器、汽缸盖、液压阀等
进气管
排气管
蠕墨铸铁
牌号
第二章 常用压电陶瓷发射换能器
(t )dt u (t ) du (t ) M Rmu F (t ) dt Cm
机械振动系统示意图
3. 机电类比
dt u du M Rmu F (t ) dt Cm Idt dI L RI V (t ) dt C
力学量 力F
振速ù 位移u 质量M 机械阻Rm
圆管上各点位移一致
• 应变
其中
S1 , S2 , S3 0
S4 S5 S6 0
1 u ur ur S1 S r r a u z S 2 S zz z u S3 S rr r r
(2) 电学量
E1 E2 0
D1 D2 0
5．发射响应(发射灵敏度)
——换能器或基阵在指定方向上，距其等效声 中心1米远处所产生的球面波自由场声压与其 输入端电学量之比。 p(1)=p(d) · d
电压或电流
d属于远场
发射电压响应 发射电流响应
p(1) Sv V
p (1) Si i
压电
磁致伸缩
用分贝的形式表示
发射电压响应级
Sv S vL 20 log 20 log S v 20 log(S v ) 0 (Sv )0 20 log S v 120
2
机电耦合系数是在理想状态下定义的，在理想状态下未 转换的能量不是损耗掉，而是以弹性方式或介电方式储 存起来。
(2)有效机电耦合系数 ——无损耗、无负载的压电振子在机械谐
振时储存的机械能与储存的全部能量之比
的平方根。
k
2 eff
W W1W2
2 12
W12 耦合能 W1 电能 W2 机械能
六年级上册英语课件 - Unit 1第一课时 译林版
tailor
They’re clothes. CWahnoycoaunmmaakkeeccllootthheess??
ThTTehThTreheehrTeewrehewreererereweerweswwaotasewamrsoseaeastpawjwaidcoeTctracu-ketsoreeesahrssttssioriininitfnnptihttnehtheohetepbehbloeobexbxionaobaxtmxohmeaoxoambmmaomeexnomntoatmamoamggemooeon.mn.etetnanattggaaogog.o.o. .
The King’s new clothes
试着自己读读课文，做做以下练习！
The King’s new clothes
1.听一听老师读地怎么样? 2.听一听同桌读地怎么样？ 3.听一听其他同学读地怎么样？ 4.你自己再试试看！
把还有困难的单词圈下来！
Homework
1.Read, recite and act out Cartoon time. 2. Recite the key words, phrases and sentences of Cartoon time.
What’s in the magic box?
There is a /an_____in the magic box. There are some______in the magic box.
There are some pictures of people.
人；人们
Who are these people?
were
What’s on the chair? There is a diary on the chair.
小学英语 Past Continuous Tropics
Sam hurt himself yesterday. But when exactly?
when jumping over the vaulting horse
Sam hurt himself when he was jumping over the vaulting horse.
shorter action
What dwiedreyoyuou sdeoein? g?
Reporting to the Police 2
STTouodmmdeyynllreyifg,t,hthth,eertherewrweasawsaaansoyatohyueonrugynomguawnngo.mHaaennw.. SHahseedsrwninaktscihnegd tcehoaeftfireneegdaabnrhdieurfgeceaadsdieinsaghnaodfnrieacwnesacpwraeapayemrw. AiSthbeiigtwsraoesdfeabnsrtjiotehyfacintagsneoitw.onase kstnaenwdinwghantexwtatsohhaipspfeeneti.ng.
I was reading novels in the public library
with my friend Paul at 9 o’clock last night. I didn’t kill Mr Chan!
Yes
Is he the murderer?
No
No, I’m not the murderer!!!
• We were watching television.
• La estructura es como sigue:
外研版英语九年级上M2U1
1假期一开始,我们一家就会去某个好玩的地方.
My family always go somewhere
interesting as soon as the holiday begins.
2. 我们会一直呆在那,直到假期结束
We’ll
stay there until the end of the holiday.
June July August September October
twelfth <12th>
November
December
Listen and repeat.
1st first 2nd second 3rd third 4th fourth 5th fifth 6th sixth 7th seventh 8th eighth
其余位数基, 个位序数替.
Can you tell the dates of the Chinese holidays?
New Year’s have three days off
Day
January 1st
January the first 1st January
the first ofJanuary
用法集萃
1.have+一段时间+off 放多长时间的假 2.复合不定代词/复合不定副词+形容词 3.have fun doing sth做某事很开心 4.enjoy oneself玩得开心 5.watch sb. do/doing sth观看某人做/正在做某事 6.teach sb. how to do sth教某人如何做某事 7.It's better to do sth.最好做某事 8.Don't you ...?〔否定疑问句难道你.......吗？ 9.spend...doing...花费......做........
数字电视扫描技术
2.5.2电视扫描方式
• 逐行扫描
电子束从屏幕左上端开始，按照从左到右、从上 到下的顺序以均匀速度一行接一行的扫描，一次 连续扫描完成一帧电视画面的方式称为逐行扫描。 从左至右的扫描称为行扫描；自上而下的扫描称 行扫描过程 场扫描过程 为帧(或场)扫描。 行扫描正程：电子束从左到右扫描， 从左到右扫描 行扫描正程：电子束从左到右扫描， 场(帧)扫描正程：电子束从上到下 扫描正程：电子束从上到下
2.5.4图像显示格式及扫描方式表示
方法
在图像显示格式及扫描方式的表示方法 上，目前国际上并没有统一。
隔行扫描用i表示，逐行扫描用p表示。 1080/50i表示有效扫描行为1080行，场频为 50HZ的隔行扫描。还可以表示为1080/50/2:1、 1080@50i 720/60p表示有效扫描行为720行，场频为60HZ 的逐行扫描。还可以表示为720/60/1:1、 720@60p
–
2 max e V
2 max e V
2.5.4图像显示格式及扫描方式表示
方法
数字电视画面的图像显示格式一般指图像水 平方向和垂直方向的有效像素数。图像显示格式 描述了组成一幅图像的像素点阵数。 我国SDTV图像显示格式为720×576，一帧图 像在水平和垂直方向上的有效像素数分别为720 和576，扫描方式为隔行扫描，这种电视系统或 显示方式通常用720×576i表示，其中i表示隔行 （interlaced）扫描；HDTV图像用1920×1080i 表示。
彩色全电视信号:
2.6标准彩条信号
幅度：
2.5.1图像分解与顺序传送
2.5.2电视扫描方式
将组成一帧图像的像素，按顺序转换成电信号的过程 （或逆过程）称为扫描。 从左至右的扫描称为行扫描；自上而下的扫描称为帧 (或场)扫描。电视系统中，扫描多是由电子枪进行的， 通常称其为电子扫描。 通过电子扫描与光电转换，就可以把反映一幅图像亮 度的空间与时间的函数，转换为只随时间变化的单值 函数（电信号），从而实现平面图像的顺序传送。 在电视系统的接收端，显像管外部都装有水平和垂直 两组偏转线圈。当水平和垂直偏转线圈中同时加入锯 齿波电流时，电子束既作水平扫描又作垂直扫描，而 形成直线扫描光栅，这称为直线扫描。 直线扫描分为隔行扫描和逐行扫描两种方式。
越南百家姓
100 họ âm Hán Việt - 百家姓百(Bách) 家(Gia) 姓(Tính)趙(Triệu) 錢(Tiền) 孫(Tôn) 李(Lý)周(Chu) 吳(Ngô) 鄭(Trịnh) 王(Vương)馮(Phùng) 陳(Trần) 褚(Trử) 衛(Vệ)蔣(Tưởng) 沈(Thẩm) 韓(Hàn) 楊(Dương)朱(Chu) 秦(Tần) 尤(Vưu) 許(Hứa)何(Hà) 吕(Lữ/ Lã) 施(Thi) 张(Trương)孔(Khổng) 曹(Tào) 严(Nghiêm) 华(Hoa)金(Kim) 魏(Ngụy) 陶(Đào) 姜(Khương)戚(Thích) 谢(Tạ) 邹(Trâu) 喻(Dụ)柏(Bách) 水(Thủy) 窦(Đậu) 章(Chương)云(Vân) 苏(Tô) 潘(Phan) 葛(Cát)奚(Hề) 范(Phạm) 彭(Bành) 郞(Lang)鲁(Lỗ) 韦(Vi) 昌(Xương) 马(Mã)苗(Miêu) 凤(Phượng) 花(Hoa) 方(Phương)俞(Du) 任(Nhậm/Nhiệm) 袁(Viên) 柳(Liễu)酆(Phong) 鲍(Bảo) 史(Sử) 唐(Đường)费(Phí) 廉(Liêm) 岑(Sầm) 薛(Tiết)雷(Lôi) 贺(Hạ) 倪(Nghê) 汤(Thang)滕(Đằng) 殷(Ân) 罗(La) 毕(Tất)郝(Hác) 邬(Ổ) 安(An) 常(Thường)乐(Nhạc) 于(Vu) 时(Thời) 傅(Phó)皮(Bì) 卞(Biện) 齐(Tề) 康(Khang)伍(Ngũ) 余(Dư) 元(Nguyên) 卜(Bốc)顾(Cố) 孟(Mạnh) 平(Bình) 黄(Hoàng/ Huỳnh) 和(Hòa) 穆(Mục) 蕭(Tiêu) 尹(Doãn)姚(Diêu) 邵(Thiệu) 湛(Trạm) 汪(Uông)祁(Kì) 毛(Mao) 禹(Vũ) 狄(Địch)米(Mễ) 贝(Bối) 明(Minh) 臧(Tang)计(Kế) 伏(Phục) 成(Thành) 戴(Đới)谈(Đàm) 宋(Tống) 茅(Mao) 庞(Bàng)熊(Hùng) 纪(Kỉ) 舒(Thư) 屈(Khuất)项(Hạng) 祝(Chúc) 董(Đổng) 梁(Lương)杜(Đỗ) 阮(Nguyễn) 蓝(Lam) 闵(Mẫn)席(Tịch) 季(Quý) 麻(Ma) 强(Cường)贾(Giả) 路(Lộ) 娄(Lâu) 危(Nguy)江(Giang) 童(Đồng) 颜(Nhan) 郭(Quách)梅(Mai) 盛(Thịnh) 林(Lâm) 刁(Điêu)鍾(Chung) 徐(Từ) 邱(Khâu) 骆(Lạc)高(Cao) 夏(Hạ) 蔡(Thái) 田(Điền)樊(Phiền) 胡(Hồ) 凌(Lăng) 霍(Hoắc)虞(Ngu) 万(Vạn) 支(Chi) 柯(Kha)昝(Tảm) 管(Quản) 卢(Lư/Lô) 莫(Mạc) 经(Kinh) 房(Phòng) 裘(Cừu) 缪(Mâu) 干(Can) 解(Giải) 应(Ứng) 宗(Tông)丁(Đinh) 宣(Tuyên) 贲(Bí) 邓(Đặng)郁(Úc) 单(Đan) 杭(Hàng) 洪(Hồng)包(Bao) 诸(Chư) 左(Tả) 石(Thạch)崔(Thôi) 吉(Cát) 钮(Nữu) 龚(Cung)程(Trình) 嵇(Kê) 刑(Hình) 滑(Hoạt)裴(Bùi) 陆(Lục) 荣(Vinh) 翁(Ông)荀(Tuân) 羊(Dương) 於(Ư) 惠(Huệ)甄(Chân) 麴(Khúc) 家(Gia) 封(Phong) 芮(Nhuế) 羿(Nghệ) 儲(Trừ) 靳(Cận)汲(Cấp) 邴(Bỉnh) 糜(Mi) 松(Tùng)井(Tỉnh) 段(Đoàn) 富(Phú) 巫(Vu)乌(Ô) 焦(Tiêu) 巴(Ba) 弓(Cung)牧(Mục) 隗(Ngỗi) 山(Sơn/San) 谷(Cốc) 车(Xa) 侯(Hầu) 宓(Mật) 蓬(Bồng)全(Toàn) 郗(Si) 班(Ban) 仰(Ngưỡng)秋(Thu) 仲(Trọng) 伊(Y) 宫(Cung)宁(Ninh) 仇(Cừu) 栾(Loan) 暴(Bạo)甘(Cam) 鈄(Đẩu) 厉(Lệ) 戎(Nhung)祖(Tổ) 武(Vũ/ Võ) 符(Phù) 刘(Lưu)景(Cảnh) 詹(Chiêm) 束(Thúc) 龙(Long) 叶(Diệp) 幸(Hạnh) 司(Ti) 韶(Thiều)郜(Cáo) 黎(Lê) 蓟(Kế) 薄(Bạc)印(Ấn) 宿(Túc) 白(Bạch) 怀(Hoài)蒲(Bồ) 邰(Thai) 从(Tòng) 鄂(Ngạc)索(Tác) 咸(Hàm) 籍(Tịch) 赖(Lại)卓(Trác) 蔺(Lận) 屠(Đồ) 蒙(Mông)池(Trì) 乔(Kiều) 阴(Âm) 郁(Úc)胥(Tư) 能(Năng) 苍(Thương) 双(Song) 闻(Văn) 莘(Sân) 党(Đảng) 翟(Địch)谭(Đàm) 贡(Cống) 劳(Lao) 逄(Bàng)姬(Cơ) 申(Thân) 扶(Phù) 堵(Đổ)冉(Nhiễm) 宰(Tể) 郦(Li) 雍(Ung)郤(Khích) 璩(Cừ) 桑(Tang) 桂(Quế)濮(Bộc) 牛(Ngưu) 寿(Thọ) 通(Thông) 边(Biên) 扈(Hỗ) 燕(Yến) 冀(Kí)郏(Giáp) 浦(Phổ) 尚(Thượng) 农(Nông) 温(Ôn) 别(Biệt) 庄(Trang) 晏(Yến)柴(Sài) 瞿(Cù) 閻(Diêm) 充(Sung)慕(Mộ) 连(Liên) 茹(Như) 习(Tập)宦(Hoạn) 艾(Ngải) 鱼(Ngư) 容(Dung) 向(Hướng) 古(Cổ) 易(Dịch) 愼(Thận)戈(Qua) 廖(Liêu) 庾(Dữu) 終(Chung)曁(Kỵ) 居(Cư) 衡(Hành) 步(Bộ)都(Đô) 耿(Cảnh) 满(Mãn) 弘(Hoằng)匡(Khuông) 国(Quốc) 文(Văn) 寇(Khấu) 广(Quảng) 禄(Lộc) 阙(Khuyết) 东(Đông) 欧(Âu) 殳(Thù) 沃(Ốc) 利(Lợi)蔚(Úy) 越(Việt) 夔(Quỳ) 隆(Long)师(Sư) 巩(Củng) 厍(Xá) 聂(Niếp/Nhiếp) 晁(Triều) 勾(Câu) 敖(Ngao) 融(Dung)冷(Lãnh) 訾(Tí) 辛(Tân) 阚(Hám)那(Na) 简(Giản) 饶(Nhiêu) 空(Không)曾(Tăng) 毋(Vô) 沙(Sa) 乜(Khiết)养(Dưỡng) 鞠(Cúc) 须(Tu) 丰(Phong)巢(Sào) 关(Quan) 蒯(Khoái) 相(Tương)查(Tra) 后(Hậu) 荆(Kinh) 红(Hồng)游(Du) 竺(Trúc) 權(Quyền) 逯(Đãi)蓋(Cái) 益(Ích) 桓(Hoàn) 公(Công)万俟(Vạn Sĩ) 司馬(Tư Mã)上官(Thượng Quan) 歐陽(Âu Dương)夏侯(Hạ Hầu) 诸葛(Gia Cát/Chư Cát)闻人(Văn Nhân) 东方(Đông Phương赫连(Hách Liên) 皇甫(Hoàng Phủ)尉迟(Uất Trì) 公羊(Công Dương)澹台(Đạm Đài) 公冶(Công Dã宗政(Tông Chính) 濮阳(Bộc Dương淳于(Thuần Vu) 单于(Đan Vu)太叔(Thái Thúc) 申屠(Thân Đồ)公孙(Công Tôn) 仲孙(Trọng Tôn)轩辕(Hiên Viên) 令狐(Lệnh Hồ)钟离(Chung Ly) 宇文(Vũ Văn)长孙(Trường Tôn) 慕容(Mộ Dung)鲜于(Tiên Vu) 闾丘(Lư Khâu)司徒(Tư Đồ) 司空(Tư Không)亓官(Kì Quan) 司寇(Tư Khấu)仉(Chưởng) 督(Đốc) 子车(Tử Xa)颛孙(Chuyên Tôn) 端木(Đoan Mộc)巫马(Vu Mã) 公西(Công Tây)漆雕(Tất Điêu) 乐正(Nhạc Chính)壤驷(Nhưỡng Tứ) 公良(Công Lương)拓拔(Thác Bạt) 夹谷(Giáp Cốc)宰父(Tể Phụ) 谷粱(Cốc Lương)晋(Tấn) 楚(Sở) 閆(Diêm) 法(Pháp)汝(Nhữ) 鄢(Yên) 涂(Đồ) 钦(Khâm)段干(Đoạn Can) 百里(Bách Lý)东郭(Đông Quách) 南门(Nam Môn)呼延(Hô Diên) 归海(Quy Hải)羊舌(Dương Thiệt) 微生(Vi Sinh)岳(Nhạc) 帅(Suất) 緱(Câu) 亢(Kháng) 况(Huống) 后(Hậu) 有(Hữu) 琴(Cầm) 梁丘(Lương Khâu) 左丘(Tả Khâu)东门(Đông Môn) 西门(Tây Môn)商(Thương) 牟(Mưu) 佘(Xà) 佴(Nại) 伯(Bá) 赏(Thưởng) 南宫(Nam Cung)墨(Mặc) 哈(Cáp) 谯(Tiếu) 笪(Đát)年(Niên) 爱(Ái) 阳(Dương) 佟(Đông) 第五(ĐệNgũ) 言(Ngôn) 福(Phúc)越南语建筑工业词汇凹瓦ngói lõmC型钢梁xà gồ CI型钢thép chữ I白灰水nước vôi trắng白水泥xi măng trắng百叶板thanh gỗ mảnh để làm mành斑纹đường vằn板梁đà dầm板条gỗ ván板条地板sàn vát lót板岩đá tự nhiên壁板ván tường避雷针kim thu lôi扁型不锈钢Inox dẹp波浪板tông sóng vuông波形瓦ngói lượn sóng玻璃kính玻璃铝窗cửa sổ khung nhôm kính玻璃铝门cửa khung nhôm kính玻璃砖gạch thủy tinh补强筋sắt căng cường不锈钢管ống Inox擦亮đánh bóng彩瓦ngói màu彩砖gạch màu槽瓦ngói máng窗帘rèm cửa sổ窗帘圈vòng rèm cửa sổ窗帘锁滑轮ròng rọc rèm cửa sổ瓷缝đường rãnh nổi瓷砖gạch sớ瓷砖地sàn gạch men粗沙cát thô打桩đóng cọc nền大理石đá cẩm thạch越南语医药卫生词汇保健机构cơ quan bảo vệ sức khỏe公费医疗chữa bệnh công phí公共卫生vệ sinh công cộng个人卫生vệ sinh cá nhân环境卫生vệsinh môi trường健康状况tình hình sức khỏe体检kiểm tra sức khỏe卫生vệ sinh卫生常识thường thức vệ sinh医科大学đại học y khoa医疗事故sự cố y tế医术y thuật医学y học医学院viện y học医药常识thường thức y dược医药费y dược phí越语成语1. Biết nhiều khổ nhiều: 能者多劳。
几何公差课件
尺寸公差带图
• 由于公差与偏差的数值相差较大，不便 用同一比例表示， 故采用公差带图。
Th
• 零线：表示基本尺寸的一条直线，以其
孔
为基准确定偏差和公差，零线以上为正，
以下为负。
+
• 尺寸公差带：由代表上、下偏差的两条 0
直线所限定的一个区域。公差带有两个 -
基本参数，即公差带大小与位置。大小
Ts
由标准公差确定，位置由基本偏差确定。
四、公差带代号及配合代号
（1）公差带代号：由基本偏差代号和标准公差
等级代号中的阿拉伯数字组合而成。
例：孔公差带代号H7、F8;轴的公差带代号h7、f6
公差代号标注在零件图上
（2）配合代号：它用分数形式表示，分子为孔公
差带，分母为轴公差带，构成孔、轴的配合代
号。
例：基孔制配合代号
50H7
g6
或50H7/g6
配合代号标注在装配图上
五 、轴的基本偏差的确定
与标准公差的确定方法相同，基本偏差也已按尺寸分 段代入公式计算，化整后列成表格形式，只需直接查 表即可。 P42页表3-2为轴的基本偏差的计算公式。 P254页附表3-4为尺寸至500mm轴的基本偏差数值。 （画“－”的为实际中不予采用的）
看P42页例5
例1：计算Ø25H7（
0.021 ）与Ø25f6（
0
0.020 ）
0.033
的三个特征值
Xmax=Dmax-dmin=ES-ei=+0.021-（-0.033）=+0.054 Xmin=Dmin-dmax=EI-es=0-（-0.020）=+0.020
Xav= 1/2（ Xmax + Xmin ）=+0.037
铜牌号对照表
铜牌号对照表紫铜棒因呈紫红⾊⽽得名，有良好的导电、导热、耐蚀和加⼯性能，可以焊接和钎焊。
它不⼀定是纯铜，有时还加⼊少量脱氧元素或其他元素以改善材质和性能,因此也归⼊铜合⾦。
中国紫铜加⼯材按成分可分为：普通紫铜(T1、T2、T3、T4)、⽆氧铜（TU1、TU2和⾼纯、真空⽆氧铜）、脱氧铜（TUP、TUMn）、添加少量合⾦元素的特种铜（砷铜、碲铜、银铜）四类。
紫铜的电导率和热导率仅次于银，⼴泛⽤于制作导电、导热器材。
紫铜在⼤⽓、海⽔和某些⾮氧化性酸（盐酸、稀硫酸）、碱、盐溶液及多种有机酸（醋酸、柠檬酸）中有良好的耐蚀性，⽤于化学⼯业。
含降低导电、导热性杂质较少,微量的氧对导电、导热和加⼯等性能影响不⼤，但易引起“氢病”，不宜在⾼温（如>370℃）还原性⽓氛中加⼯（退⽕、焊接等）和使⽤。
紫铜棒的⽤途⽐纯铁⼴泛得多，每年有50%的铜被电解提纯为纯铜，⽤于电⽓⼯业。
这⾥所说的紫铜，确实要⾮常纯，含铜达99.95%以上才⾏，极少量的杂质，特别是磷、砷、铝等，会⼤⼤降低铜的导电率。
铜中含氧(炼铜时容易混⼊少量氧)对导电率影响很⼤，⽤于电⽓⼯业的铜⼀般都必须是⽆氧铜。
另外，铅、锑、铋等杂质会使铜的结晶不能结合在⼀起，造成热脆，也会影响纯铜的加⼯。
这种纯度很⾼的纯铜，⼀般⽤电解法精制：把不纯铜(即粗铜)作阳极，纯铜作阴极，以硫酸铜溶液为电解液。
当电流通过后，阳极上不纯的铜逐渐熔解，纯铜便逐渐沉淀在阴极上。
这样精制⽽得的铜;纯度可达99.99%。
紫铜是⽐较纯净的⼀种铜，⼀般可近似认为是纯铜，导电性、塑性都较好，但强度、硬度较差⼀些。
特性：⾼纯度，组织细密，含氧量极低。
⽆⽓孔、沙眼、疏松，导电性能极佳，电蚀出的模具表⾯精度⾼，经热处理⼯艺，电极⽆⽅向性，适合精打，细打，具有良好的热电道性、加⼯性、延展性、防蚀性及耐候性等。
名?称中国牌号⽇本牌号德国牌号美国牌号英国铜TU0C1011--C10100C110零号⽆氧铜TU1C1020OF-CuC10200C103⼀号⽆氧铜TU2C1020OF-CuC10200C103⼆号⽆氧铜T1C1020OF-CuC10200C103⼀号铜T2C1100SE-CuC11000C101⼆号铜T3C1221------三号铜TP1C1201SW-CuC12000--⼀号磷脱氧铜TP2C1220SF-CuC12000⼆号磷脱氧紫铜牌号对照表?⼀、项⽬来源我国铜及铜合⾦加⼯业⽇益壮⼤，现已是世界最⼤的铜加⼯基地，也是世界最⼤的铜加⼯产品出⼝国家之⼀。
英语逻辑关系词
l 转折关系but, however, yet(然而然而), on the contrary, contrary to, contrarily, by(in) contrast (to), whereas, rather than, instead of, unlike, in fact(effect), actually 弱转, conversely l 让步关系although, much as, though, even though(if), even, despite, in spite of, nevertheless, anyhow(anyway), as, while （虽然、尽管、即使）, still （尽管如此）（尽管如此）（尽管如此） l 总分关系（举例&总结）举例：for example 、for instance 、such as 、including 总结：in sum ，in general, overall, to sum up ，on the whole, generally l 因果关系because in that ＋句子＋句子 表原因表原因due to thanks to owing to ＋名词＋名词 表原因表原因since now that ever since ＋句子＋句子 表原因表原因because of on account of in response to ＋名词＋名词＋名词 表原因表原因lead to contribute to result in ＋名词＋名词 （前因后果）（前因后果）so that such that in order that ＋句子＋句子 (强调目的、结果的因果) in view of in the light of by virtue of ＋名词＋名词＋名词 鉴于、由于鉴于、由于put down to ascribe to attribute to owe to ＋名词＋名词 归因于归因于so thus hence therefore consequently (as a consequence/ as a result) ＋句子（因此）＋句子 （因此）for, as, as a result of, with（由于，由于某种条件或原因的存在出现了某种结果）果）l递进关系递进词：still、also、indeed、furthermore（进一步）、moreover（而且、此强调）、even（甚至、更）、besides(注意区分except), 外）、highlighting（突出、（突出、强调）additionally, in addition, what’s more l条件关系连词：if, provided/providing that, suppose, supposing, in case (of), in the event of, assume, presumably, so long as, unless, only if, when l并列关系并列词：and（和）、as well as（也）、likewise（同样的）、while（与此同时）、similarly（类似地）、or（或者）、simultaneously（同时发生地）、meanwhile（同时 ）、in the meantime、neither…nor, either…or, not only…but also、more…（同时than （一）写作模板——提纲式作文：1．对立观点式A．有人认为X 是好事，赞成X，为什么？B．有人认为X 是坏事，反对X，为什么？C．我的看法。
制冷公式汇总
最大
空气调节器中压缩机向蒸发器提供的实际冷量
W
活塞式
Qk－压缩机在空调工况下的制冷量W
Q0－标准工况(t1=30℃，tz=-15℃下的制冷量)W
制冷剂P517
2m+2=n+p+q+r
饱和碳氢化合物CmH2m+2卤代烃CmHnFpClqBrr
活塞式制冷压缩机理论输气量P540
ts1、ts2－室外空气进出口的湿球温度℃
W－冷却塔水量，kg/h；
G－冷却塔风量，kg/h
α、β－系数分别为0.45和0.60
A－冷却塔断面积，m²；
C1－P566表4.4-9
★吸收式制冷
氨-水工质对P571
溴化理-水工质对
kg/ kg
kg/ kg
吸收式制冷机的热力系数P571
－制冷量； 消耗的热量
m³/s
气缸气缸直径D（m）、活塞行程S（m）、气缸数Z、曲轴转数n（r/min）
滚动转子式压缩机理论输气量P540
cm³/s
气缸半径R（cm）、转子半径r（cm）、气缸轴向厚度L（cm）、压缩机转速n（r/min）、气缸数Z
双螺杆式制冷压缩机理论输气量P540
m³/s
主动转子公称直径D0（m）、转子长度L（m）、面积利用系数Cn、扭角系数Cφ、主动转子转速n（r/min）
输入功率转化为制热量的系数，小型压缩机0.75，良好的大型压缩机0.9，不计散热1
制冷压缩机耗功率P543
开启式制冷压缩机配用电动机的功率Kw
单位质量制冷剂的实际耗功率，kJ/Kg
单位质量制冷剂的理论耗功率，kJ/Kg
制冷压缩机气缸入口处气态制冷剂的比焓，kJ/Kg
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第一章总则第一节主题内容与适用范围及一般规定第1.1.1条主题内容与适用范围一、本规范规定了水泥厂的机械设备及计量设备的安装要求及试运转规定。
二、本规范适用于新建、扩建、改建的各类型水泥厂机械设备安装工程。
第1.1.2条一般规定一、水泥厂机械设备安装工程应按本规范执行。
二、本规范未包括的、或有特殊要求的机械设备，其安装施工及验收按国家现行的《机械设备安装工程施工及验收规范》或按随机文件的有关规定执行。
三、在施工中，施工人员如发现设计有不合理和不符合实际之处，应及时向有关部门提出，经研究决定后，才能按修改后的设计施工，安装单位不得自行修改设计。
四、设备安装工程所采用的机械设备、大型零部件及重要材料，必须符合设计规定和产品标准，并具有出厂合格证。
如无出厂合格证或对质量有怀疑时，应进行检验或试验，符合要求后，方可使用。
五、在施工中，除应按本规范的规定执行外，并应遵守国家颁布的建筑安装工程安全技术、劳动保护和防火等有关规定。
六、机械设备安装工程施工前，对临时建筑、运输道路、水源、电源、施工场地、安全措施、主要机具、材料和劳动力等应有充分准备，并作合理安排，以确保施工的顺利进行。
七、设备安装工序中，如有恒温、防震、防尘、防潮、防冻、等要求时，在安装地应具备或采取相应的措施后，方可进行该工序的施工。
八、利用建筑物作吊装搬运设备的承力点时，必须符合结构允许的负荷量。
九、设备安装施工中，一般设备安装和主要设备安装中的一般工序，应认真进行自栓，并做好自栓记录。
对主要设备的主要工序，在自栓合格的基础上，认真进行有施工单位、建设单位共同参加的会栓，并作好双方确认后的会栓记录。
各工序的检查记录应完整、准确，并作为竣工、验收的资料。
十、隐蔽工程必须在工程隐蔽前检查合格，作出记录后方能隐蔽，主要隐蔽工程须经会栓合格后方能隐蔽。
十一、机械设备的空载试运转，应由安装单位负责进行，建设单位参加；荷载试运转，应由建设单位负责，安装单位参加。
试运转所需的动力、油料和设备、电气的零部件等应由建设单位提供。
十二、应严格按技术文件和图纸上的安装要求安装，如有问题应会同各方协商解决，并做好记录和答案手续。
十三、安装前会栓的设备，由建设单位与安装单位共同协商确定。
十四、如有特别要求，用户和安装施工单位可通过协商作补充规定。
第二节设备验收与设备搬运第1.2.1务设备验收一、为了保证设备安装质量，加快工程进度，建设单位和安装单位必须严格执行设备验收制度，以便能事先发现问题，予以处理。
二、设备出库验收，分外观检查与开箱检查：1.裸装设备的外观检查，安装单位按照所需出库的设备明细表或设备装箱单、会同建设单位查对设备编号、规格、数量、及设备外观无缺陷等，并与建设单位办理出库手续和填写设备检查记录。
2.设备的开箱检查在安装工地进行。
箱装设备出库后，安装单位应会同建设单位，根据设备的安装图和生产厂家提供的装箱清单等，仔细清点和检查设备零、部件的数量和质量，并认真填写“设备开箱检查记录”，双方确认，安装单位不行自行开箱。
三、随机所带的技术文件（如产品说明书、出厂检查试验记录、装箱单等）及产品合格证，建设单位应及时提供给安装单位（原件或复制），以作为安装单位安装的技术参考和交工资料，建设单位应保留原件。
四、随机带来的专用工具及多供应的易损、易丢件，在验收时应作记录，并先交安装单位使用。
安装完毕后，专用工具及多余的零部件，安装单位应退还建设单位，并办理移交手续。
五、设备验收时，如发现设备数量和质量有问题，除作好设备检查记录外，建设单位应负责解决。
六、验收时，难以检查的设备内部零部件，在安装清洗、装配过程中，如发现有犌件或质量问题，应由建设单位负责解决，也可委托安装单位处理。
七、设备经验收出库后，应由安装单位负责保管，凡因工地保管不善或因安装过程中操作不良，所造成的设备锈蚀、变形、损坏、缺件等，应由安装单位负责，其处理办法，须经建设单位同意。
八、易丢、易损件（如压力表、温度计、油杯、紫铜管等），宜在设备试运转前安装，出库后应妥善保管，且安装部位的孔洞应及时暂予以密封，不得进入灰尘和杂物。
九、开箱出库后对机加工零件，精密附件等备件上有防护物的，不宜过早拆除，如有损坏应及时修补防护，以免备件受损。
第1.2.2条设备的起重和搬运一、在施工前，所有坏蛋重搬运机具、钢丝绳和滑轮等，必须经过检验和验算，证明确实可靠后才能使用。
二、在利用各种起重搬运机具时，必须遵守下列规定：1.操作起重机械，必须严格遵守安全操作规程及有关施工安全规定。
2.所有起重机具，不得超负荷使用。
三、设备搬运、吊装时必须注意下列事项：1.必须确定专人指挥，重大设备起重搬运时，应由经验丰富、技术水平较高的起重人员指挥。
2.搬运设备时，应预先措清装卸的场地情况、搬运的道路情况、设备的安装位置、方向及设备搬运的先后次序，以免造成返工。
3.起吊设备时，必须按设备出厂标志的吊装位置起吊，无明显标志时，应事先找好重心，确定受力部位。
4.吊装绳不能与设备的加工面或棱角处直接接触，必须垫以木板、胶皮等物，以防损坏加工面和切断吊装绳索。
5.起吊的设备重量接近吊装机械许用吊装能力时，起吊前必须试吊，认真检查吊物和机械有无异常变化，确认安全无误后方可起吊。
6.用以上的钢丝绳起重时，每根钢丝绳受力应均匀，并与垂线所成的夹角不得大于307.起重机在输电线路附近吊装时，机械及设备等与输电线路最近的距离应符合表1.2.2的规定。
8.采用二台起重机抬吊时，起重机的允许荷载一般应按额定荷载降低20%使用。
第三节基础验收与划线第1.3.1条基础验收一、在设备安装前，必须对照土建图、安装图和设备实际尺寸对设备基础进行验收，以便确认设备基础有无问题，使基础问题提前得以处理，保证安装的质量和进度。
二、设备基础验收工作的内容，包括以下各项：1.检查土建单位提供的中心线、标高点是否正确。
2.对照设备和工艺图检查基础的外形尺寸、基础标高尺寸、基础孔的几何尺寸及相互位置尺寸等。
三、提交安装设备的基础，必须达到下列要求：1.为了两次灌浆结合紧密，基础表面必须凿毛。
2.所有遗留的模板和露出混凝土外的钢筋等，必须清除，并将设备安装场地及地脚孔内碎料、脏物及积水等全部清除干净。
3.基础周围必须填平、夯实。
四、础周围各部分的偏差应符合表1..3.1的要求。
五、基础验收方法应符合下列规定：1.基础验收应由建设单位召集土建单位和安装单位共同进行。
2.土建单位应提供包括表1.3.1内容的技术资料及混凝土标号。
六、重大设备基础，土建单位应向安装单位和建设单位提供沉降观察点。
第1.3.2条基础划线一、除窑、磨等设备基础划线另有规定外，一般设备基础划线应按下列规定进行：1.测定基础纵横中心线：(1)单机设备应根据建筑结构的主要柱基中心线，按设计图纸坐标位置，用钢盘尺或经纬仪测量出设备基础中心线，并将人权中心线固定在中心标板上或用墨线划在基础上。
(2)与其它设备有关联的设备，应根据已安装好的其它设备纵横中心来确定中心线位置，并参考设计图纸的坐标位置尺寸。
(3)如设备的基础为多组基础组成，首先应确定基础中心位置，再根据中心位置来确定中间各基础的中心线，向中心线在一条直线上。
横向中心线测量的钢盘尺应用弹簧秤张紧，张紧力应为5~8N/m。
(4)同一基础，同一组设备，其附属设备的中心线应根据主机的中心线来确定。
2.测量标高：（1）根据车间内基准线，按照设计图纸的规定，用水准仪测量也基础标高。
（2）附属设备的标高应根据主机的标高来确定，与其它设备有关联的设备的标高，应根据已安装好的其它设备的标高来确定。
二、基础划线的质量要求：1.基础上同一中心线各中心标板上的中心点偏差不应大于0.5mm。
2.基础中心线与设计规定的位置，与其它设备无关联的设备偏差不应大于10mm；与其它设备有关联的设备偏差不应大于2mm。
3.基础划线时，墨线宽度不得大于1.5mm。
4.多组基础时，各基础的中心间距偏濿不应大于2mm，横向中心线应相互平行，偏差不应大于0.5mm。
5.数组同样设备的中心间距偏差不应大于5mm.。
6.基础上基准线的标高与永久性标高偏差不应大于3mm。
第四节设备定位与地脚螺栓孔灌浆第1.4.1条垫铁的放置一、设备底座就位前，应根据底座的形状、尺寸、地脚螺栓直径及设备的重量等来确定垫铁的尺寸、组数和堆放位置。
二、垫铁的面积可按公式（1.4.1）计算：100（Q1+Q2）A=C R式中A------垫铁面积C------安全系数，一般采用1.5~3；Q1------由于设备等的重量加在该垫铁组上的负荷（N）Q2-----由于地脚螺栓拧紧（可采用地脚螺栓的许可抗拉强度）后，所分布的该垫铁组上的压力（N）;R-----基础或地坪混凝土的抗压强度（可采用混凝土设计标号，N/cm2）。
三、在设备无特殊要求的情况下，垫铁规格按附录一选择。
四、承受重载荷的设备，垫铁应放置在每个地脚螺栓的两侧各一组，承受轻载荷的设备，如风机、输送机、喂料机等，可在每个地脚螺栓旁放置一组垫铁，且垫铁应尽量靠近地脚螺栓，相邻两组垫铁间的距离，一般为500~1000mm。
五、为保证设备安装质量，应尽量采用砂墩垫铁。
砂墩垫铁的制作必须按附录二进行。
六、若未能采用砂墩垫铁，垫铁位置必须符合下列要求：1.放置垫铁处应铲平研磨，垫铁与混凝土接触应均匀、密实。
2.垫铁上表面水平度为0.2mm/m。
3.垫铁总高度不应小于30mm。
4.每组垫铁不应超过四块，最厚的应放在下面，最薄的应放在中间，找正完毕应点焊牢固。
5.机座底下的斜垫铁露出机座外的长度应在10~30mm。
七、垫铁与垫铁之间，垫铁与底座之间应紧密贴合，接触面积不得少于接触面积的70%，不得有松动现象。
垫铁组伸入设备底座底面的长度应超过地脚螺栓孔。
八、设备在二次灌浆前，全部垫铁应点焊牢固（铸铁垫铁不用点焊）。
第1.4.2条设备就位与地脚螺栓安装一、设备就位前应先把地脚螺栓放入地脚孔内。
二、地脚螺栓放入前应作好以下准备工作：1.应清除地脚孔内杂物、油污和积水。
2.地脚螺栓应除漆和除油。
三、设备就位前必须将设备底座底面的油污、泥土等杂的清洗干净，被设备覆盖的基础面应凿成毛面。
四、整体设备可以一次就位，解体设备先进行底座及主机的就位，然后进行伟动和附件的就位，设备就位时，要认真对照图纸，注意设备方向，并应做到设备起落稳妥，防止震动和磕碰。
五、地脚螺栓安装应符合下列技术要求：1.地脚螺栓的垂直度为10mm/m。
2.地脚螺栓离孔壁的距离不应小于15mm。
3.地脚螺栓底端不应碰孔底。
4.螺母与垫圈间和垫圈与设备间的接触均应紧密良好。
5.拧紧螺母后，螺栓应露出螺母2~3扣螺纹。
第1.4.3条设备的初步定位一、测量设备中心线、标高和水平的工具，必须经计量部门确认合格后方能使用。