1) COM technology
COM(组件对象模型)技术
2) CO
CO
1.
Release pattern of CO from the combustion of wood in small-scale fire tests;
小尺寸火灾模型中CO释放特性实验
2.
Preparation and Photocatalytic Activity of Co-doped TiO_2 Nano-particles;
Co掺杂改性纳米TiO_2颗粒的制备及其光催化性能
3.
CO Detection System with Non-dispersed Infrared Absorbance Technique;
非分散红外CO气体检测系统研究
3) cobalt
Co
1.
Successive determination of trace Co,Ni and Cu in cobalt ore by flame atomic absorption spectrometry;
火焰原子吸收光谱法连续测定钴矿中Co,Ni和Cu
2.
Determination of Iron,Cobalt and Nickel as Chelates with 4-(2-Thiazolylazo)Resorcinol by Liquid Chromatography with Electrochemical Detection;
4-(2-氨基噻唑)-间苯二酚为柱前衍化剂液相色谱/电化学检测Fe、Co、Ni
3.
Dispersity of cobalt nanoparticles in NC-based ploymer system;
纳米Co粉在NC基高分子体系中的分散性
4) Co(Ⅱ)
Co(Ⅱ)
5) cobalt(III) complexes
Co(Ⅲ)
6) CO + NO
CO+NO
1.
The catalytic performance for CO + NO was investigated.
5)催化材料,以CO+NO为探针反应,运用XRD、BET、TG-DTA、XPS等手段进行表征。
参考词条
Co(Ⅱ)-Co(Ⅱ)
Co(Al,Ti)/(Co)
Na[Co(CO)4]
COⅠ/COⅡ基因
Na[Co(CO)_4]
Co/Cu/Co
Co-B:Co-B/SiO2
WC-Co
Pd-CO
CO焊
Co-salen
联想回忆
中短期机理
补充资料:控制对象数学模型
控制对象数学模型
controlled object mathematical model
kongzhidulxiang Shuxue moxing控制对象数学模型(controlled object mathe·matical model)用数学形式对自动控制系统中被控对象的本质特征和变化规律的一种抽象的表述。数学模型的结构形式可以是一个或一组代数方程、微分方程、差分方程或统计学方程等,或它们的某种适当组合;也可以是其它的数学描述,如几何、拓扑、数理逻辑、模糊逻辑和人工神经元网络等。通过这些结构形式,定性或定量地描述对象各变量之间的相互关系或因果关系,反映对象的行为和特征。 根据所描述的是稳态的还是动态的对象行为规律,数学模型有静态模型和动态模型之分。 在计算机控制领域,建立对象数学模型的目的主要有:①设计控制系统;②进行控制器参数整定和控制系统调试;③在线估计被控对象参数;④制订被控过程优化操作方案;⑤被控对象的故障检测和诊断;⑥设计仿真培训系统。 建立数学模型的方法可分为3类。 机理建模利用各有关学科领域的基本定律和原理以及组成对象的部件的特征所演绎出的数学模型称为机理模型。机理模型的结构形式一般能描述对象内部的本质特征和因果联系。模型的形式及其复杂程度由对象的特点和模型的用途决定。 建立对象机理模型的方法称为机理建模,它因对象所属不同学科领域而有一定差异。如对于工业生产过程,机理建模就是通过对生产过程机理的充分了解,写出各种有关的平衡方程,如:质量平衡方程,能量平衡方程,动量平衡方程,相平衡方程以及反映流体流动、传热、传质、化学反应等基本规律的运动方程、物性参数方程和某些设备的特性方程等,从中获得所需的数学模型。实际生产过程的动态特征往往非常复杂,建立模型时必须突出主要因素,忽略次要因素,作出合理的假定,进行必要的近似处理,例如线性化、分布参数对象集中化和模型降阶等。 机理模型的特点是能刻画对象内在特征和变化规律,具有先验性、预估性和较宽的有效范围。但是,对于内部机理完全未知或部分未知的对象,机理建模难以获得满意的精度。 系统辨识系晚抖识是利用对象输人输出数据所提供的关于对象动态特性的信息建立数学模型的理论和方法。它是现代控制理论的一个分支。辨识的实质就是从一组模型类中按照某种误差评价准则选择一个模型,使之能最好地拟合实际对象的动态特性。通常,预先给定一类已知结构的模型,一类输人信号和一个衡量被辨识的对象输出和模型输出之间误差的评价函数。然后在给定的模型类中,选择对于给定的一类输人信号使误差评价函数值达到最小的模型,作为辨识的结果。
说明:补充资料仅用于学习参考,请勿用于其它任何用途。