DF上课讲义
《微积分》讲义
《微积分》讲义第一章极限一、函数极限的概念：f＝A要点：⑴x 为变量；⑵A 为一常量。
二、函数极限存在的充分必要条件：f＝A f＝A，f＝A 例：判定是否存在？三、极限的四则运算法则⑴＝f±g⑵＝f·g⑶＝……g≠0⑷k·f＝k·f四、例：⑴⑵⑶⑷五、两个重要极限⑴＝1 ＝1⑵＝e ＝e ………型理论依据：⑴两边夹法则：若f≤g≤h，且limf＝limh＝A，则：limg＝A⑵单调有界数列必有极限。
例题：⑴＝⑵＝⑶＝⑷＝⑸＝六、无穷小量及其比较1、无穷小量定义：在某个变化过程中趋向于零的变量。
2、无穷大量定义：在某个变化过程中绝对值无限增大的变量。
3、高阶无穷小，低阶无穷小，同阶无穷小，等价无穷小。
4、定理：f＝A f＝A＋a （a＝0）七、函数的连续性1、定义：函数y＝f在点处连续……在点处给自变量x一改变量x：⑴x0时，y0。
即：y＝0⑵f＝f⑶左连续：f＝f右连续：f＝f2、函数y＝f在区间上连续。
3、连续函数的性质：⑴若函数f和g都有在点处连续，则：f±g、f·g、（g()≠0）在点处连续。
⑵若函数u＝j在点处连续，而函数y＝f在点＝j()处连续，则复合函数f(j(x)) 在点处连续。
例：＝＝＝4、函数的间断点：⑴可去间断点：f＝A，但f不存在。
⑵跳跃间断点：f＝A ，f＝B，但A≠B。
⑶无穷间断点：函数在此区间上没有定义。
5、闭区间上连续函数的性质：若函数f在闭区间上连续，则：⑴f在闭区间上必有最大值和最小值。
⑵若f与f异号，则方程f＝0 在内至少有一根。
例：证明方程式－4＋1＝0在区间内至少有一个根。
第二章一元函数微分学一、导数1、函数y＝f在点处导数的定义：x y＝f－f＝A f'＝A ……y'，，。
2、函数y＝f在区间上可导的定义：f'，y'，，。
3、基本初等函数的导数公式：⑴＝0⑵＝n·⑶＝，＝⑷＝·lnɑ，＝⑸＝cosx，＝－sinx＝x，＝－＝secx·tanx，＝－cscx·cotx⑹＝－＝－4、导数的运算：⑴、四则运算法则：＝±＝·g(x)＋f(x)·＝例：求下列函数的导数y＝2－5＋3x－7f(x)＝＋4cosx－siny＝⑵、复合函数的求导法则：y u，u v，v w，w x y x'＝''''例：y＝lntanxy＝lny＝arcsin⑶、隐函数的求导法则：把y看成是x的复合函数，即遇到含有y 的式子，先对y求导，然后y再对x求导。
北大暑期课程《回归分析》(Linear-Regression-Analysis)讲义PKU5
Class 5: ANOVA (Analysis of Variance) and F-testsI. What is ANOVAWhat is ANOVA? ANOVA is the short name for the Analysis of Variance. The essenceof ANOVA is to decompose the total variance of the dependent variable into two additive components, one for the structural part, and the other for the stochastic part, of a regression. Today we are going to examine the easiest case.II. ANOVA: An IntroductionLet the model beεβ+= X y .Assuming x i is a column vector (of length p) of independent variable values for the i th'observation,i i i εβ+='x y .Then b 'x i is the predicted value.sum of squares total:[]∑-=2Y y SST i []∑-+-=2'x b 'x y Y b i i i[][][][]∑∑∑-+-+-=Y -b 'x b 'x y 2Y b 'x b 'x y 22i i i i i i[][]∑∑-+=22Y b 'x e i ibecause [][][]∑∑=-=--0Y b 'x e Y b 'x b 'x y ii i i i .This is always true by OLS. = SSE + SSRImportant: the total variance of the dependent variable is decomposed into two additive parts: SSE, which is due to errors, and SSR, which is due to regression. Geometric interpretation: [blackboard ]Decomposition of VarianceIf we treat X as a random variable, we can decompose total variance to the between-group portion and the within-group portion in any population:()()()i i i x y εβV 'V V +=Prove:()()i i i x y εβ+='V V()()()i i i i x x εβεβ,'Cov 2V 'V ++=()()iix εβV 'V +=(by the assumption that ()0 ,'Cov =εβk x , for all possible k.)The ANOVA table is to estimate the three quantities of equation (1) from the sample.As the sample size gets larger and larger, the ANOVA table will approach the equation closer and closer.In a sample, decomposition of estimated variance is not strictly true. We thus need toseparately decompose sums of squares and degrees of freedom. Is ANOVA a misnomer?III. ANOVA in MatrixI will try to give a simplied representation of ANOVA as follows:[]∑-=2Y y SST i ()∑-+=i i y Y 2Y y 22∑∑∑-+=i i y Y 2Y y 22∑-+=222Y n 2Y n y i (because ∑=Y n y i )∑-=22Y n y i2Y n y 'y -=y J 'y n /1y 'y -= (in your textbook, monster look)SSE = e'e[]∑-=2Y b 'x SSR i()()[]∑-+=Y b 'x 2Y b 'x 22i i()[]()∑∑-+=b 'x Y 2Y n b 'x 22i i()[]()∑∑--+=i i i e y Y 2Y n b 'x 22()[]∑-+=222Y n 2Y n b 'x i(because ∑∑==0e ,Y n y i i , as always)()[]∑-=22Yn b 'x i2Y n Xb X'b'-=y J 'y n /1y X'b'-= (in your textbook, monster look)IV. ANOVA TableLet us use a real example. Assume that we have a regression estimated to be y = - 1.70 + 0.840 xANOVA TableSOURCE SS DF MS F with Regression 6.44 1 6.44 6.44/0.19=33.89 1, 18Error 3.40 18 0.19 Total 9.8419We know∑=100xi, ∑=50y i , 12.509x 2=∑i , 84.134y 2=∑i , ∑=66.257y x i i . If weknow that DF for SST=19, what is n?n= 205.220/50Y ==84.95.25.22084.134Y n y SST 22=⨯⨯-=-=∑i()[]∑-+=0.1250.84x 1.7-SSR 2i[]∑-⨯⨯⨯-⨯+⨯=0.125x 84.07.12x 84.084.07.17.12i i= 20⨯1.7⨯1.7+0.84⨯0.84⨯509.12-2⨯1.7⨯0.84⨯100- 125.0= 6.44SSE = SST-SSR=9.84-6.44=3.40DF (Degrees of freedom): demonstration. Note: discounting the intercept when calculating SST. MS = SS/DFp = 0.000 [ask students]. What does the p-value say?V. F-TestsF-tests are more general than t-tests, t-tests can be seen as a special case of F-tests.If you have difficulty with F-tests, please ask your GSIs to review F-tests in the lab. F-tests takes the form of a fraction of two MS's.MSR/MSE F , df2df1An F statistic has two degrees of freedom associated with it: the degree of freedom inthe numerator, and the degree of freedom in the denominator.An F statistic is usually larger than 1. The interpretation of an F statistics is thatwhether the explained variance by the alternative hypothesis is due to chance. In other words, the null hypothesis is that the explained variance is due to chance, or all the coefficients are zero.The larger an F-statistic, the more likely that the null hypothesis is not true. There is atable in the back of your book from which you can find exact probability values.In our example, the F is 34, which is highly significant.VI. R 2R 2 = SSR / SSTThe proportion of variance explained by the model. In our example, R-sq = 65.4%VII. What happens if we increase more independent variables.1. SST stays the same.2. SSR always increases.3. SSE always decreases.4. R 2 always increases.5. MSR usually increases.6. MSE usually decreases.7. F-test usually increases.Exceptions to 5 and 7: irrelevant variables may not explain the variance but take up degrees of freedom. We really need to look at the results.VIII. Important: General Ways of Hypothesis Testing with F-Statistics.All tests in linear regression can be performed with F-test statistics. The trick is to run"nested models."Two models are nested if the independent variables in one model are a subset or linearcombinations of a subset （子集）of the independent variables in the other model.That is to say. If model A has independent variables (1, 1x , 2x ), and model B hasindependent variables (1, 1x , 2x ,3x ), A and B are nested. A is called the restricted model; B is called less restricted or unrestricted model. We call A restricted because A implies that0=3β. This is a restriction.Another example: C has independent variable (1, 1x , 2x +3x ), D has (1, 2x +3x ). C and A are not nested.C and B are nested. One restriction in C: 32ββ=.C andD are nested. One restriction in D: 0=1β. D and A are not nested.D and B are nested: two restriction in D: 32ββ=; 0=1β.We can always test hypotheses implied in the restricted models. Steps: run tworegression for each hypothesis, one for the restricted model and one for the unrestrictedmodel. The SST should be the same across the two models. What is different is SSE and SSR. That is, what is different is R 2. Let()()df df SSE ,df df SSE u u r r ==;df df ()()0u r u r r u n p n p p p -=---=-<Use the following formulas:()()()()(),SSE SSE /df SSE df SSE F SSE /df r u r u dfr dfu dfu u u---=or()()()()(),SSR SSR /df SSR df SSR F SSE /df u r u r dfr dfu dfu u u---=(proof: use SST = SSE+SSR)Note, df(SSE r )-df(SSE u ) = df(SSR u )-df(SSR r ) =df ∆,is the number of constraints (not number of parameters) implied by the restricted modelor()()()22,2R R /df F 1R /dfur dfr dfu dfuuu--∆=- Note thatdf 1df ,2F t =That is, for 1df tests, you can either do an F-test or a t-test. They yield the same result. Another way to look at it is that the t-test is a special case of the F test, with the numerator DF being 1.IX. Assumptions of F-testsWhat assumptions do we need to make an ANOVA table work?Not much an assumption. All we need is the assumption that (X'X) is not singular, so that the least square estimate b exists.The assumption of ε'X =0 is needed if you want the ANOVA table to be an unbiased estimate of the true ANOVA (equation 1) in the population. Reason: we want b to be an unbiased estimator of β, and the covariance between b and εto disappear.For reasons I discussed earlier, the assumptions of homoscedasticity and non-serial correlation are necessary for the estimation of ()i V ε.The normality assumption that εi is distributed in a normal distribution is needed for small samples.X. The Concept of IncrementEvery time you put one more independent variable into your model, you get an increase in 2R . We sometime called the increase "incremental 2R ." What is means is that more variance is explained, or SSR is increased, SSE is reduced. What you should understand is that the incremental 2R attributed to a variable is always smaller than the 2R when other variables are absent.XI. Consequences of Omitting Relevant Independent VariablesSay the true model is the following:0112233i i i i i y x x x ββββε=++++.But for some reason we only collect or consider data on 21,,x and x y . Therefore, we omit3x in the regression. That is, we omit in 3x our model. We briefly discussed this problembefore. The short story is that we are likely to have a bias due to the omission of a relevant variable in the model. This is so even though our primary interest is to estimate the effect of1x or 2x on y.Why? We will have a formal presentation of this problem.XII. Measures of Goodness-of-FitThere are different ways to assess the goodness-of-fit of a model. A. R 2R 2 is a heuristic measure for the overall goodness-of-fit. It does not have an associated test statistic.R 2 measures the proportion of the variance in the dependent variable that is “explained” by the model: R 2 =SSESSR SSRSST SSR +=B. Model F-testThe model F-test tests the joint hypotheses that all the model coefficients except for the constant term are zero.Degrees of freedoms associated with the model F-test: Numerator: p-1 Denominator: n-p.C. t-tests for individual parametersA t-test for an individual parameter tests the hypothesis that a particular coefficient is equal to a particular number (commonly zero).t k = (b k - βk0)/SE k , where SE k is the (k, k) element of MSE(X’X)-1, with degree of freedom=n-p. D. Incremental R 2Relative to a restricted model, the gain in R 2 for the unrestricted model: ∆R 2= R u 2- R r 2E. F-tests for Nested ModelIt is the most general form of F-tests and t-tests.()()()()(),SSE SSE /df SSE df SSE F SSE /df r u r dfu dfr u dfu u u---=It is equal to a t-test if the unrestricted and restricted models differ only by one single parameter.It is equal to the model F-test if we set the restricted model to the constant-only model.[Ask students] What are SST, SSE, and SSR, and their associated degrees of freedom, for the constant-only model?Numerical ExampleA sociological study is interested in understanding the social determinants of mathematicalachievement among high school students. You are now asked to answer a series of questions. The data are real but have been tailored for educational purposes. The total number of observations is 400. The variables are defined as: y: math scorex1: father's education x2: mother's educationx3: family's socioeconomic status x4: number of siblings x5: class rankx6: parents' total education (note: x6 = x1 + x2) For the following regression models, we know: Table 1 SST SSR SSE DF R 2 (1) y on (1 x1 x2 x3 x4) 34863 4201 (2) y on (1 x6 x3 x4) 34863 396 .1065 (3) y on (1 x6 x3 x4 x5) 34863 10426 24437 395 .2991 (4) x5 on (1 x6 x3 x4) 269753 396 .02101. Please fill the missing cells in Table 1.2. Test the hypothesis that the effects of father's education (x1) and mother's education (x2) on math score are the same after controlling for x3 and x4.3. Test the hypothesis that x6, x3 and x4 in Model (2) all have a zero effect on y.4. Can we add x6 to Model (1)? Briefly explain your answer.5. Test the hypothesis that the effect of class rank (x5) on math score is zero after controlling for x6, x3, and x4.Answer: 1. SST SSR SSE DF R 2 (1) y on (1 x1 x2 x3 x4) 34863 4201 30662 395 .1205 (2) y on (1 x6 x3 x4) 34863 3713 31150 396 .1065 (3) y on (1 x6 x3 x4 x5) 34863 10426 24437 395 .2991 (4) x5 on (1 x6 x3 x4) 275539 5786 269753 396 .0210Note that the SST for Model (4) is different from those for Models (1) through (3). 2.Restricted model is 01123344()y b b x x b x b x e =+++++Unrestricted model is ''''''011223344y b b x b x b x b x e =+++++(31150 - 30662)/1F 1,395 = -------------------- = 488/77.63 = 6.29 30662 / 395 3.3713 / 3F 3,396 = --------------- = 1237.67 / 78.66 = 15.73 31150 / 3964. No. x6 is a linear combination of x1 and x2. X'X is singular.5.(31150 - 24437)/1F 1,395 = -------------------- = 6713 / 61.87 = 108.50 24437/395t = 10.42t ===。
考研高数讲义新高等数学上册辅导讲义——第二章上课资料
第二章导数与微分第一节导数概念一、导数的定义 定义：若极限()()lim lim 0000x x f x x f x y x x∆→∆→+∆-∆=∆∆存在，则称函数()y f x =在点0x 处可导，此极限值称为函数()y f x =在点0x 处的导数。
记为： ()0f x '、0x x y ='、0x x dy dx =、()0x x df x dx = （或极限()()lim 000x x f x f x x x →--存在也可）()()lim lim 0000x x f x x f x y x x∆→∆→+∆-∆=∆∆单侧导数：左导数：()()lim 000x f x x f x x-∆→+∆-=∆()()lim 000x x f x f x x x -→--存在，则称左导数存在，记为：()0f x -'。
右导数：()()lim 000x f x x f x x+∆→+∆-=∆()()lim 000x x f x f x x x +→--存在，则称右导数存在，记为：()0f x +'。
【例1】（89一）已知()32f '=，则【例2】（87二）设()f x 在x a =处可导，则（A ）()f a '. （B ）()2f a '.（C ）0. （D ）()2f a '.【例3】（89二）设()()()()12f x x x x x n =+++，则()0f '= .（C）可导，但导数不连续. （D）可导，但导数连续.处的（A）左、右导数都存在. （B）左导数存在，但右导数不存在.（C）左导数不存在，但右导数存在.（D）左、右导数都不存在.【例7】（96二）设函数()f x在区间(,)-δδ内有定是()f x的（A）间断点. （B）连续而不可导的点. （C）可导的点，且()00f'=.（D）可导的点，且()00f'≠.【例8】（90三）设函数()f x 对任意的x 均满足等式()()1f x af x +=，且有()0f b '=，其中a 、b 为非零常数，则（A ）()f x 在1x =处不可导.（B ）()f x 在1x =处可导，且()1f a '=.（C ）()f x 在1x =处可导，且()1f b '=.（D ）()f x 在1x =处可导，()1f ab '=.二、导数的几何意义和物理意义导数的几何意义： 切线的斜率为：()()tan lim 00x x f x f x k x x →-==-α， ()()00f x f x x x --导数的物理意义：某变量对时间t 的变化率，常见的有速度和加速度。
读书报告,DFppt课件
三、糖尿病足病变的病因
血液循环不良 周围神经及血管病变 感染 以上共同作用
四.危险因素
糖尿病病程超过10年
年老，独居者 血糖控制不稳
合并心、肾、眼、周围神经、周围血管病变
截肢史 足底压力改变,如爪形趾、 胼胝 、Charcot关节病变
缺乏糖尿病知识，自我保护不足
鞋不合适 指甲及足部皮肤病变
• 清创 时应慎用粗肥皂、 清洁剂及消毒剂 ，因其对伤口愈合过程的细胞
有损伤作用 。但对于无法愈合、感染危险度高的创面可考虑使用碘类消 毒剂。
各种清创方法的比较
类型 外科清创 酶学
优点 有效、及时 出血少
缺点 疼痛、出血、麻醉 可能痛、效果慢
机械 自溶
便宜、有效 无痛
效果慢、可能感染 效果慢、不太好、可能 感染
•
在设立护理目标时，应充分考虑 足溃疡愈合的影响因素及其影响 强度。
由于糖尿病足溃疡的处理非常复 杂，需要患者主动参与，因此， 其处理效果在很大程度上受患者 依从性的影响。
足溃疡愈的主要影响因素： • 局部因素： 坏疽、 局部感染 、 足部压力、 局部血供和异物等
•
• 全身性因素
如肾功能衰竭 、 感染 、视力下 降、血糖控制不良和冠状动脉硬 化等
超声治疗效果
糖尿病足创面
关于湿性愈合理论
• 目前许多学者认为伤口愈合需在潮湿的环境中逐渐进行，干燥伤口因细
读书报告,DF
汇报主题
1
糖尿病足病的相关资料 糖尿病足溃疡的护理
2 3
糖尿病足溃疡愈合的评价
Cl
一.流行病学资料
全世界截肢者 糖尿病足是许多国家截肢首位原因 平均每30秒就有一人因糖尿病失去足！ 糖尿病患者的截肢率是非糖尿病患者的15 倍 美国用于糖尿病的医疗费用中有1/3花费在 糖尿病足的治疗上，截肢的医疗费用平均为 2.5万美元
资产评估师 cpv 《评估实务一》-讲义-功能性贬值与经济性贬值
第05讲功能性贬值与经济性贬值（四）功能性贬值功能性贬值（D f）是由于无形磨损而引起资产价值的损失称为机器设备的功能性贬值。
设备的功能贬值主要体现在超额投资成本和超额运营成本两方面。
1.第Ⅰ种功能性贬值（超额投资成本）第I种功能性贬值反映在超额投资成本上，复原重置成本与更新重置成本之差即为第I种功能性贬值，也称为超额投资成本。
【教材例题3-9】某化工设备，1980年建造，建筑成本项目及原始造价成本如表3-11表3-11 原始成本表在评估基准日:（1）钢材价格上涨了23%，人工费上涨了39%，机械费上涨了17%，辅材现行市场合计为13328元，电机、阀等外购件现行市场价为16698元，假设利润、税金水平不变。
（2）由于制造工艺的进步，导致主材利用率提高，钢材的用量比过去节约了20%，人工工时和机械工时也分别节约15%和8%。
试计算该设备超额投资成本引起的功能性贬值。
『正确答案』（1）该化工设备的完全复原重置成本计算如表3-12。
表3-12（2）该设备的更新重置成本计算如表3-13表3-13（3）超额投资成本引起的功能性贬值超额投资成本引起的功能性贬值=复原重置成本-更新重置成本=203 740-176 641=27 099（元）2.第Ⅱ种功能性贬值（运营性功能性贬值）计算超额运营成本引起的功能性贬值的步骤如下：（1）分析比较被评估机器设备的超额运营成本因素；（2）确定被评估设备的尚可使用寿命，计算每年的超额运营成本；（3）计算净超额运营成本；（4）确定折现率，计算超额运营成本的折现值。
【教材例题3-10】计算某电焊机超额运营成本引起的功能性贬值。
（1）分析比较被评估机器设备的超额运营成本因素：经分析比较，被评估的电焊机与新型电焊机相比，引起超额运营成本的因素主要为老产品的能耗比新产品高。
通过统计分析，按每天8小时工作，每年300个工作日，每台老电焊机比新电焊机多耗电6000度。
（2）确定被评估设备的尚可使用寿命，计算每年的超额运营成本：根据设备的现状，评估人员预计该电焊机尚可使用10年，如每度电按0.5元计算，则：每年的超额运营成本=6000 ×0.5 =3 000（元）（3）计算净超额运营成本：所得税按25%计算，则：税后每年净超额运营成本=税前超额运营成本×（1-所得税）=3000×（1-25%）=2 250（元）（4）确定折现率，计算超额运营成本的折现值：折现率为10%，10年的年金现值系数为6.145，则：净超额运营成本的折现值=净超额运营成本×年金折现系数＝2 250×6.145≈13 826（元）该电焊机由于超额运营成本引起的功能性贬值为13 826元。
DF D讲义
力时,调节阀被顶开,放出部分水汽；当高 温冷却水系统中的压力低于压力调节阀调定
的压力时,调节阀被压开,外界大气进入系 统补充压力，这样使高温冷却水系统内,始 终工作在一定的压力下,保证高温冷却的效 能，
补水方法：
1.全面补水 1 打开所有5只排气阀 膨胀水箱下,集水 漏斗上方 ,打开高温水箱溢水管截止阀， 2 开放动力室地板上的左侧或右侧上水阀, 关闭高低温补水阀,指挥加水， 3 等待所有排气阀均有水连续不断地排出, 打开高、低温补水阀和联络阀，
2 干燥塔下部排气阀漏风不止， 处理：可先开放旁通塞门K3,在关闭进风塞门 K1、出风塞门K2 电磁排污阀作用良好时可不 关闭K4、K5
2.当发生电磁排污阀排风不止故障时,应 同时关闭排污阀K4及控制风管上的总风 塞门K5，应注意：
1 排污阀塞门K4及电磁排污阀体上的控 制风管塞门K5关闭后,油水分离器还能照常 工作，因此,关闭时间不能太长 一般不应超 过24小时 ,以防止油水分离器内积水过多而 大量流入干燥塔,导致干燥剂失效，
1000r/min≮400Kpa 冷却水温度≯98℃ 机油温度表≯98 二 动力室各仪表：
前后增压器滑油进口压力表 400~600Kpa 燃油在细虑器前的压力表 200~300Kpa 经验 主机油泵出口压力表 800±50Kpa
机油粗滤器前后压差不大于 100Kpa 两个静液压油表的温度为 15~65℃ 三 各部温度要求：
2 冷却风扇传动方式相同，但控制的温度 控制阀感温元件安装在不同的介质中，东风4 B 型和D 型机车冷却风扇都采用静液压传动,B 型 机车低温冷却水系统冷却风扇的工作是受机油
温度控制,温度控制阀安装在机油管路上，而D 型机车把控制低温冷却风扇的温度控制阀安装
《DF结构设计》课件
DF结构技术的创新方向
材料创新：开发新型材料，提高DF结构的强度和耐久性 结构优化：通过优化设计，提高DF结构的稳定性和可靠性 智能化：引入智能技术，实现DF结构的自动控制和监测 环保节能：采用环保材料和节能技术，降低DF结构的能耗和污染
DF结构与其他结构的比较与选择
DF结构：具有较高的稳定性和可靠 性，适用于高精度、高稳定性的场 合
发展趋势：DF结构在许多领域得到 了广泛应用，未来可能会在其他领 域得到推广
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其他结构：如S结构、T结构等，各 有优缺点，需要根据具体应用场合 进行选择
展望：DF结构与其他结构的比较与 选择，需要根据具体应用场合进行 综合考虑，选择最合适的结构。
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汇报人：
04 DF结构的关键技术
结构选型与布置
DF结构选型：根据项目需求选择合 适的DF结构类型
结构优化：对DF结构进行优化，提 高结构性能和效率
添加标题
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结构布置：合理布置DF结构，保证 结构稳定性和可靠性
结构验证：通过仿真和实验验证DF 结构的性能和可靠性
结构分析方法
结构分析方法：DF结构设计PPT课件的关键技术之一，主要包括结构分析、结构优化和结构验 证等步骤。
05 DF结构的实践案例
案例一：某高层建筑DF结构设计
建筑类型：高层 建筑
结构形式：DF结 构
设计特点：抗震 性能好，稳定性 高
应用效果：提高 了建筑的安全性 和舒适性
案例二：某大跨度跨越DF结构设计
项目背景：某大 跨度跨越工程， 需要采用DF结构 设计
设计难点：大跨 度、高承载力、 抗震性能要求高
DF培训讲义
D/F培训讲义一．D/F目的：将线路图形转移到铜面上二．D/F流程：磨板→贴膜→曝光→显影三．各工序特点1．前处理：a.目的：除氧化，粗化铜b.主要参数：磨痕宽度，磨刷速度，酸液浓度，水膜试验c.常见问题：（1）板面星点氧化：风刀堵塞或风管破损漏风或鼓风机故障（2）板面光泽差：砂粉浓度低（3）板面有砂粉：砂粉粒径过大，水流压力偏小2．贴膜：a.目的：贴覆干膜，在板上形成抗蚀剂层b.主要参数：贴膜压力，贴膜速度，贴膜温度c.常见问题：（1）粘贴不牢：干膜储存时间过久，覆铜箔板清洁处理不良，环境湿度太低, 贴膜温度过低或传送速度太快。
（2）气泡：贴膜温度过高，热压辊表面不平有凹坑或划伤, 压辊压力太小, 板面不平有划痕或凹坑。
（3）干膜起皱：两个热压辊轴向不平行，贴膜温度太高, 贴膜前板子太热。
3．曝光：a.目的：对干膜进行光固化b.主要参数：曝光尺，真空度c.常见问题：（1）曝光垃圾：清洁度不够。
（2）曝光不良：真空度不足，菲林光密度不足，未擦气或曝光时菲林药膜贴反4．冲板a.目的：将曝光之干膜留于板面，未曝光之干膜去除b.主要参数：显影速度，显影温度，显影压力，药水浓度c.常见问题：（1）显影不净：显影速度过快，药水温度偏低，压力偏低，浓度偏低（2）显影过度：显影速度过慢，药水温度偏高，压力偏大，浓度偏高（3）菲林碎：显影液过滤不好，水洗压力偏大。
四．常见问题及解决方法：在使用干膜进行图像转移时，由于干膜本身的缺陷或操作工艺不当，可能会出现各种质量问题。
下面列举在生产过程中可能产生的故障，并分析原因，提出排除故障的方法。
2＞干膜与铜箔表面之间出现气泡5＞显影后干膜图像模糊，抗蚀剂发暗发毛。
力士乐A10VSO-DFLR变量泵的控制原理档上课讲义
力士乐A10V S O-D F L R 变量泵的控制原理档
力士乐Ａ１０ＶＳＯ－ＤＦＬＲ（恒压/流量/功率控制）变量泵的控制原理
我的问题已经提出好几天了．无人回帖．可能是我对问题的叙述不很清楚．最近几天我琢磨了一下，对于功率阀的调节原理,我先试着分析如下.是我个人的理解,请诸位指正.
功率阀相当于一个压力无级可调的(比例)溢流阀,它可无级地改变着进入流量调节器弹簧腔的压力P H.压力的无级可调是通过泵斜盘改变功率阀调压弹簧的压缩量X来实现的(泵斜盘带动拨杆改变功率阀套的位置,进而改变功率阀调压弹簧的压缩量X), 压缩量X与泵斜盘倾角β成反比.
在泵进入恒功率控制期间,流量调节器控制阀芯的位置也有3个.
压力P H作用在控制阀芯的右端(见图1),以形成一个对抗反力,与作用在控制阀芯左端的泵出口压力P P相平衡,使控制阀芯保持在中位(平衡位置),在此状态下,泵的斜盘倾角不变.
功率阀所决定的压力P H与泵压力P P应该是同比例变化(升降)的.并且P H的变化要比P P的变化滞后一点时间.
当泵压升高时,P P先将控制阀芯向右推离中位(平衡被破坏),并进入泵变量缸的无杆腔使泵的斜盘倾角β变小(流量减小), 随着倾角β的变小,功率阀调压弹簧的压缩量X则变大,阀的开启压力P H随之升高,升高了的P H又将控制阀芯推回中位恢复平衡状态.如此循环下去,控制阀芯连续的经历由平衡→不平衡→新的平衡的过程(用一位网友的话讲,就是控制阀芯在“中位振荡”),便实现了恒功率控制.
当泵压降低时,则会出现相反的过程.
恒功率控制始于起点的调整压力，终于切断点的限位柱（即死档铁）．不知我分析的对不对，请各位点拨．。
DF4课程设计
DF4课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握DF4型内燃机车的构造原理，理解其工作过程及主要部件的功能。
2. 使学生了解我国铁路运输中DF4型内燃机车的应用及发展，掌握相关铁路知识。
技能目标：1. 培养学生运用课本知识，分析DF4型内燃机车故障原因及维修方法的能力。
2. 提高学生实际操作能力，学会使用相关工具对DF4型内燃机车进行简单维护。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对铁路事业的热爱，增强对我国铁路发展的信心。
2. 培养学生团队合作精神，提高解决实际问题的能力。
3. 增强学生环保意识，了解内燃机车在环保方面的优势与不足。
课程性质分析：本课程为铁路运输专业课程，以DF4型内燃机车为主要教学内容，注重理论与实践相结合，培养学生的实际操作能力。
学生特点分析：学生为铁路运输专业中职二年级学生，具备一定的铁路基础知识，对内燃机车有一定了解，动手能力强，对实际操作感兴趣。
教学要求：1. 结合课本知识，深入浅出地讲解DF4型内燃机车的构造、原理及维修方法。
2. 采取案例教学，提高学生分析问题和解决问题的能力。
3. 加强实践教学，让学生在实际操作中掌握技能，培养团队合作精神。
二、教学内容1. DF4型内燃机车概述：介绍DF4型内燃机车的背景、发展历程、主要性能参数及其在铁路运输中的应用。
教材章节：《内燃机车概论》第二章第二节2. DF4型内燃机车构造：详细讲解DF4型内燃机车的车体结构、动力装置、传动装置、走行装置等主要部件及其功能。
教材章节：《内燃机车构造》第三章3. DF4型内燃机车工作原理：分析DF4型内燃机车的启动、运行、制动等过程，阐述各部件协同工作的原理。
教材章节：《内燃机车工作原理》第四章4. DF4型内燃机车维护与故障处理：结合实际案例，讲解DF4型内燃机车的日常维护、检查方法以及常见故障的处理技巧。
教材章节：《内燃机车维护与故障处理》第五章5. 实践教学：安排学生进行DF4型内燃机车的现场观察、简单维护操作和模拟故障排除，提高学生的实际操作能力。
欧西亚、df培训
Df简介
David‘s Formula创立于1987年，它致力于产品创新与人体工学的舒适设 计，并维持高品牌的制造标准，在过去二十年来研发许多专利产品、包 括顶级音质的耳挂式与耳道式耳机。 ｛Wear the music ｝是他们的标语，更是David‘s Formula的设计师及工程 师的设计哲学，也是耳机设计领域开创性的崭新理念，他们坚信耳机就 跟衣服一样也可以个性化，可以成为个性品味的象征及代表，David‘s Formula它赋予每副耳机独特的个性为其注入生命，他们丰富的想象力将 耳机带进时尚领域伸展台上。
中高音效果 ● ●● ● ○ 低音效果 ●●●●
B131
轻巧且舒适的双耳耳道式耳机；三种不同尺 寸胶套，可选择适合的耳套，以隔绝周围的 噪音，且得到很好的低音效果。
中高音效果 ● ● ● ○ 低音效果 ● ● ● ● ○
B161
果冻耳机-哈密瓜、水蜜桃、蓝莓由硅胶一体成型的
耳塞式耳机，轻巧而且使用便利，音质清透干净，适合 休闲运动，慢跑时佩戴，材质很轻长时间佩戴没有压力 感。
凭借成功的产品与市场运作，欧西亚的产品系列亦作多元化发展，提升 生活质量；时至今日，已发展了五大产品系列
欧西亚五大系列
天气预报及时计系列、
健体及运动系列
数码媒体系列
电话通讯系列、
电子学习系列
包括：天气预报及时计系列、健体及运动系列、电话通讯系列、数码媒体系列及电子学习 系列，下面是这些系列的部分产品照片
台北国际电脑展是亚洲最大，全球第二大B2B专业电脑展，在2010年6月2日-6月6日举行的台北电脑展 上，David's Formula（df）携众多时尚耳机前来参展，David's Formula旗下的产品大多针对女性用户设 计，外观时尚可爱，和饰品进行了完美的结合，它们不仅是一款耳机，还可以成为美女身上的装饰物， 更是一件完美的艺术品
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前者是指乾膜受到感光刺激的部分會發生分解作 用而被顯影液所洗掉； 用而被顯影液所洗掉；未感光的部分則留在物體 表面上。 表面上。後者是指乾膜受到感光的部分會發生聚 合作用而硬化， 合作用而硬化，未感光處則為原來的單體分子而 被顯像液所洗掉。目前乾膜製程以使用後者為主。 被顯像液所洗掉。目前乾膜製程以使用後者為主。 乾膜依效能發展先後大致可分為下列三種： 乾膜依效能發展先後大致可分為下列三種： *溶劑顯像型 *半水溶液顯像型 *鹼(全)水溶液顯像型 目前業界均以使用鹼水溶液顯像型為主， 目前業界均以使用鹼水溶液顯像型為主，前兩者 已近乎淘汰。 已近乎淘汰。
10ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
*光起始劑(Photoinitiator) 光起始劑(Photoinitiator) Benzoin、Benzophenone、 907、 例：Benzoin、Benzophenone、Irgacure 907、 651、 369、ITX、 Irgacure 651、Irgacure 369、ITX、 CTX、 CTX、DETX 起始劑吸收UV光後形成自由基型態， 起始劑吸收UV光後形成自由基型態，目的在提供 UV光後形成自由基型態 光反應單體聚合所需的自由基。 光反應單體聚合所需的自由基。通常會含有數種 起始劑以便吸收不同波長的UV UV光 起始劑以便吸收不同波長的UV光。其注意要點如 下： a.反應性 反應性a.反應性-在越低曝光能量下仍有高濃度自由基生 成。 b.熱安定性 儲存、 熱安定性b.熱安定性-儲存、生產壓膜時不可有自由基生成 。
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*安定劑(Stabilizer) 安定劑(Stabilizer) Hydroquinone、Nitrobenzene、 例：Hydroquinone、Nitrobenzene、 toluquinone、 P-toluquinone、Cuprous Chloride 安定劑主要防止乾膜熱壓時 而產生聚合。它也 而產生聚合。 可延長乾膜儲存期限。其注意要點如下： 可延長乾膜儲存期限。其注意要點如下： a.安定性 不可妨礙乾膜其他元素之進行。 安定性a.安定性-不可妨礙乾膜其他元素之進行。 b.污染性 不可有滲出情形，以免影響電鍍操作。 污染性b.污染性-不可有滲出情形，以免影響電鍍操作。
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感光阻劑層為附著於銅面上之主體，下列針對其 感光阻劑層為附著於銅面上之主體， 結構作一介紹： 結構作一介紹： *連結劑(Binder) 連結劑(Binder) Polyacrylate、 例：Polyacrylate、Polyurehanes Polystyrene、 Polystyrene、Polycarbonates Copolyester、 Copolyester、Epoxy 主要為含酸基的線型熱可塑性高分子， 主要為含酸基的線型熱可塑性高分子，目的在使 乾膜組成具成膜性， 乾膜組成具成膜性，並提供酸基供乾膜顯像及剝 膜時與鹼液作用。其應注意要項如下： 膜時與鹼液作用。其應注意要項如下： a.玻璃軟化程度(Tg)、 玻璃軟化程度(Tg) a.玻璃軟化程度(Tg)、壓膜時膠在銅面上流動性 填孔隙能力、儲存時流膠程度。 、填孔隙能力、儲存時流膠程度。 B.分子量 乾膜蓋孔性(Tenting)能力。 分子量(Tenting)能力 B.分子量-乾膜蓋孔性(Tenting)能力。 C.酸價 顯像和剝膜速度及耐鹼能力。 酸價C.酸價-顯像和剝膜速度及耐鹼能力。 d.溶劑 毒性、生產時烘乾操作條件。 溶劑d.溶劑-毒性、生產時烘乾操作條件。
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1.3.曝光製程 1.3.曝光製程 1.3.1.曝光前底片檢查 曝光前底片檢查、 1.3.1.曝光前底片檢查、清潔 1.3.2.曝光 1.3.2.曝光 1.3.3.曝光後靜置 1.3.3.曝光後靜置 1.4.顯影製程 1.4.顯影製程 2.無塵室管理 2.無塵室管理 2.1.何謂無塵室 2.1.何謂無塵室 2.2.無塵室等級區分 2.2.無塵室等級區分 2.3.無塵室人員及物品進出之管理與清潔 2.3.無塵室人員及物品進出之管理與清潔 2.3.1.人員及物品進出 2.3.1.人員及物品進出 2.3.2.無塵室清潔 2.3.2.無塵室清潔 2.4.無塵室人員穿著 2.4.無塵室人員穿著
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*變色劑(Color Changing Agent) 變色劑(Color Violet、 例：Leuco Crystal Violet、Diphenylamine Triphenylaniline、 Triphenylaniline、Dibenzylaniline 變色劑可促使乾膜在曝UV光時由無色變為有色， 變色劑可促使乾膜在曝UV光時由無色變為有色， UV光時由無色變為有色 以利作業員辨識。其注意要點如下： 以利作業員辨識。其注意要點如下： a.吸光性 避免和光起始劑吸收相同波長的光。 吸光性a.吸光性-避免和光起始劑吸收相同波長的光。 b.污染性 不可有滲出情形，以免影響電鍍操作。 污染性b.污染性-不可有滲出情形，以免影響電鍍操作。 c.發色率 變色要深，一般為藍色。 發色率c.發色率-變色要深，一般為藍色。
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3.設備參數 3.設備參數 3.1.刷磨機 3.1.刷磨機 3.2.壓膜機 3.2.壓膜機 3.3.曝光機 3.3.曝光機 3.4.顯影機 3.4.顯影機 4.乾膜製程缺點預防及改善方法 4.乾膜製程缺點預防及改善方法 4.1.刷磨製程 4.1.刷磨製程 4.2.壓膜製程 4.2.壓膜製程 4.3.曝光製程 4.3.曝光製程 4.4.顯影製程 4.4.顯影製程
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*染料(Dye) 染料(Dye) Violet、 例：Acid Green 、Ethyl Violet、 Green、 Methyl Green、Mehtyl Violet 染料可使乾膜本身具有顏色以便於辨識，一般以 染料可使乾膜本身具有顏色以便於辨識， 藍色或綠色為主。其注意要點如下： 藍色或綠色為主。其注意要點如下： a.吸光性 避免和光起始劑吸收相同波長的光。 吸光性a.吸光性-避免和光起始劑吸收相同波長的光。 b.污染性 不可有滲出情形，以免影響電鍍操作。 污染性b.污染性-不可有滲出情形，以免影響電鍍操作。
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乾膜光阻主要以下列三種不同材料夾心而成 *蓋膜層(Cover Sheet材質為聚酯類Polyester， 蓋膜層(Cover Sheet材質為聚酯類Polyester， 材質為聚酯類Polyester 簡稱PET 商名為Mylar) PET， Mylar)。 簡稱PET，商名為Mylar)。 *感光阻劑層(Photopolymer Resist)。 感光阻劑層(Photopolymer Resist)。 *隔膜層(Separator Sheet材質為聚乙烯 隔膜層(Separator Sheet材質為聚乙烯 Polyethyleve)
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*溶劑(Solvent) 溶劑(Solvent) Acetone、 Ketone、 例：Acetone、Methyl Ethyl Ketone、 Acetate、Xylene、 Methyl Acetate、Xylene、Ethyl Acetate 其主要用途在溶解各成份，使組成均勻，以利塗 其主要用途在溶解各成份，使組成均勻， (Coating)操作 操作。 膠(Coating)操作。
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*可塑劑(Plasticizer) 可塑劑(Plasticizer) 例：Plthalic Esters 、Glycol Esters Phosphoric Esters 可塑劑可增加壓膜時乾膜的流動性、增加填孔隙 可塑劑可增加壓膜時乾膜的流動性、 能力，促進乾膜與銅面的密著度。其注意要點如 能力，促進乾膜與銅面的密著度。 下： a.相容性 須與其他組成混合呈均勻狀態。 相容性a.相容性-須與其他組成混合呈均勻狀態。
長興干膜
教 育 訓 練 課 程
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【課程大綱】 課程大綱】
1.乾膜光阻製程 1.乾膜光阻製程 1.1.銅面前處理製程 1.1.銅面前處理製程 1.1.1.外觀檢查 1.1.1.外觀檢查 1.1.2.酸洗 1.1.2.酸洗 1.1.3.銅面處理 1.1.3.銅面處理 1.1.4.水洗 1.1.4.水洗 1.1.5.吸乾吹乾 吸乾吹乾、 1.1.5.吸乾吹乾、烘乾 1.2.壓膜製程 1.2.壓膜製程 1.2.1.壓膜前清潔 1.2.1.壓膜前清潔 1.2.2.壓膜 1.2.2.壓膜 1.2.3.壓膜後清潔 1.2.3.壓膜後清潔
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*光反應單體(Photomonomer) 光反應單體(Photomonomer) 單官能基(Monofunctional)BA (Monofunctional)BA、 例：單官能基(Monofunctional)BA、EA 雙官能基(Difunctional)HDDA TPGDA、 (Difunctional)HDDA、 雙官能基(Difunctional)HDDA、TPGDA、 PEGDA 多官能基(Multifunctional)TMPTA (Multifunctional)TMPTA、 多官能基(Multifunctional)TMPTA、 PETA、 PETA、DTMPTA 含未飽和雙鍵的單體或寡聚體(Oligomer) 含未飽和雙鍵的單體或寡聚體(Oligomer)，目的 (Oligomer)， 在使曝光時進行自由基鏈聚合反應 (ChainReaction)。其注意要項如下： (ChainReaction)。其注意要項如下： a.黏度 可與連結劑共同調整乾膜至適當黏度， 黏度a.黏度-可與連結劑共同調整乾膜至適當黏度，而 得到良好貼膜性且避免流膠。 得到良好貼膜性且避免流膠。 b.毒性 沸點高、揮發性低、對皮膚刺激性低。 毒性b.毒性-沸點高、揮發性低、對皮膚刺激性低。 c.反應性 自由基鏈聚合反應速率越快越佳。 c.反應性-自由基鏈聚合反應速率越快越佳。 反應性d.互溶性 與其他元素組成互溶性需佳。 互溶性d.互溶性-與其他元素組成互溶性需佳。
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5.乾膜各製程機台保養程序 5.乾膜各製程機台保養程序 5.1.刷磨機 5.1.刷磨機 5.2.壓膜機 5.2.壓膜機 5.3.曝光機 5.3.曝光機 5.4.顯影機 5.4.顯影機