【摘 要】
：
在初中物理杠杆平衡条件运用教学中,经常会遇到画最小动力的问题,这既是杠杆平衡条件应用的难点,也是中考常考的题型,由杠杆平衡条件F1·l1=F2·l2可知:在阻力、阻力臂不变的情况下,欲使其动力最小,必须使其力臂最长.于是求作最小动力问题的关键.就落在了找最长动力臂的问题上.那么如何寻找最长力臂呢?现就我在教学中的一点体会与大家探讨分享.
论文部分内容阅读
在初中物理杠杆平衡条件运用教学中,经常会遇到画最小动力的问题,这既是杠杆平衡条件应用的难点,也是中考常考的题型,由杠杆平衡条件F1·l1=F2·l2可知:在阻力、阻力臂不变的情况下,欲使其动力最小,必须使其力臂最长.于是求作最小动力问题的关键.就落在了找最长动力臂的问题上.那么如何寻找最长力臂呢?现就我在教学中的一点体会与大家探讨分享.
其他文献
施用外源茉莉酸甲酯（MeJA）可以消减作物连作障碍，但是就消减机制而言，已有研究尚未关注外源MeJA对主要诱导作物连作障碍发生的土壤酚酸类自毒物质的影响。因此，本试验以草莓三年连作土壤和红颜草莓为材料，研究施用不同浓度（CK:0μmol/L,T1:10μmol/L,T2:50μmol/L,T3:100μmol/L,T4:200μmol/L,T5:500μmol/L）外源MeJA后，草莓根际土壤有机
为明确外源茉莉酸甲酯（MeJA）对混合盐碱胁迫下黑果枸杞种子萌发特性的影响，以黑果枸杞种子为试验材料，采用纸上萌发法，研究了混合盐碱胁迫下施加外源MeJA后黑果枸杞种子萌发进程、发芽率（GP）、发芽势（GR）、发芽指数（GI）、活力指数（VI）、异状发芽率（HGP）、茎长（LS）、根长（LR）及萌发期幼苗生长表型变化。结果显示：（1）中性混合盐（L）和中度碱性混合盐（M）在适当低、中浓度时能在一定
鉴于高性能的混凝土坝变形动态预测模型是预测结构性态演化、评价安全服役状况和保障稳定高效运行的关键措施。以混凝土坝原型变形监测数据为基础,借助开源深度学习框架TensorFlow建立了基于深度学习的混凝土坝变形预测模型。工程实例应用结果表明,基于深度学习的混凝土坝变形预测模型各项评价指标均优于现浅层神经网络模型和传统的统计模型,实现了动态高精度预测混凝土坝运行性态,具有很强的工程实用性。
随着劳动力成本的增加,工业微特电机的自动化装配问题是电机行业的一个难题,而其中导线的识别与装配是一个核心问题,与刚性材料不同,导线（易变形导线）在装配过程中会产生较大幅度的形变,这给装配带来了巨大的困难。本文主要研究微特电机装配过程中易变形导线的识别问题。以微特电机的导线装配为研究对象,首先对易变形导线在装配过程产生的一系列形变问题进行深入分析;其次对于易变形导线点云数据存在的数据冗余问题,提出基
面临线上渠道的冲击，传统线下网点渠道要开展智慧化转型。新型智慧化网点将在获取客户、维护客户、增强客户忠诚度等方面发挥越来越重要的作用。银行业要在服务老年弱势群体方面不断提升服务能力，线下网点将在复杂交易的交付处置、特定客群为对象的服务、社会民生和形象树立等方面为银行带来不可替代的效应。传统网点可以通过业务流程重塑、服务营销流程重塑、科学规划厅堂布局和客户动线、重新定义厅堂岗位职责并匹配相应的考核，
拱顶沉降预测一直是隧道领域的热门研究话题,也是长期困扰隧道施工的难题。鉴于隧道沉降过大导致的施工安全事故众多,常给施工单位带来巨大的财产损失甚至人员伤亡。快速、准确的沉降预测能为隧道施工及支护提供可靠依据,然而目前有关山岭隧道拱顶沉降预测方法较少,且存在精度不高、适用性不强、时效性不够等问题。针对上述问题,本文在现场试验及深度学习神经网络建模基础上,系统研究了象君山隧道拱顶沉降变形规律,并基于此构
单身青年群体的不断增加折射着青年婚恋观的变化,反映着青年婚恋观的新特征。通过回归分析法发现,青年的恋爱意愿和性观念具有明显的性别差异和受教育程度差异;生活成本和网络媒体对青年性观念产生了重要影响;“郎才女貌”仍然适用于现代社会青年结婚择偶;生育意愿有明显的性别差异、受教育程度差异、婚恋状况差异、家庭氛围差异;巨大的生活成本抑制了青年的生育意愿。因此,青年婚恋观需要得到个人、家庭和政府更多的关注。
为探讨茉莉酸甲酯（MeJA）对狗牙根抗旱生理的影响，以‘新农1号’狗牙根为试验材料，设置正常灌溉+喷蒸馏水（CK）、正常灌溉+喷MeJA（M）、干旱+喷蒸馏水（D）、干旱+喷MeJA（DM）4组处理，在干旱0,7,14 d及复水7 d对其质膜透性、抗氧化酶活性以及渗调物质含量等进行测定。结果表明：干旱前喷施0.75μmol·L-1MeJA可提高狗牙根抗旱性，表现在中度干旱下可促进狗牙根叶片SOD活
医学图像配准是医学图像处理领域中的一项重要任务,其由于具有极高的临床诊断价值以及复杂的空间变换形态,因此一直受到研究人员的广泛关注。近年来,深度学习技术因其具备良好的泛化性能以及高效的预测速度,而被逐渐应用于医学图像配准任务中。然而目前基于深度学习的医学图像配准方法仍然面临着几点待优化的问题:一是目前使用图像的分割标签作为弱监督信息的配准方法尚未充分发挥分割标签的作用,同时还会引入新的问题;二是现