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碳纤维复合材料单向层合板自传感特性
文档格式:PDF 文档大小:511.27KB 文档页数:5
通过测试碳纤维/环氧复合材料(CFRP单向层合板单轴拉伸和循环拉伸时的电阻变化,研究了碳纤维复合材料单向层合板自传感特性.结果表明:不同铺层方向CFRP单向层合板拉伸时体积电阻变化特性各不相同,该电阻变化特性比应力、应变能更多地反映有关材料内部结构变化的信息;CFRP单向层合板具有压阻效应,压阻效应随着应力的增加而增加,偏轴拉伸、横向拉伸时压阻效应比纵向拉伸时要大,且随铺层方向角的增大,压阻效应越来越明显.利用CFRP单向层合板这种自传感特性,可实现在线实时自监测以及对其损伤、破坏的自诊断
复旦大学:《预防医学》课程教学资源(课件讲稿)慢性病自我管理
文档格式:PDF 文档大小:772.1KB 文档页数:42
• 什么是自我管理? • 为什么需要病人的自我管理? • 怎样帮助慢性病人进行自我管理? -内容 -形式 • 医生如何支持病人进行自我管理
重庆工商大学:《高级计量经济学》课程教学资源(PPT课件讲稿)第11章 平稳时间序列
文档格式:PPT 文档大小:5.97MB 文档页数:70
时间序列的自相关 一阶自回归 高阶自回归 自回归分布滞后模型 误差修正模型 移动平均与ARMA模型 脉冲响应函数 向量自回归过程 VAR的脉冲响应函数 格兰杰因果检验 VAR的Stata命令及实例 时间趋势项 季节调整 日期数据的导入
自适应遗传算法在移动机器人路径规划中的应用
文档格式:PDF 文档大小:1.14MB 文档页数:8
将一种自适应遗传算法应用于移动机器人路径规划.提出了一种基于几何避障法的初始种群产生算法;设计了基于启发式知识的交叉、变异、求精和删除算子;采用一种新的模糊逻辑控制算法自适应地调节交叉概率和变异概率;对移动机器人离线和在线规划问题进行了仿真研究.仿真结果表明:自适应遗传算法具有较快的搜索速度、较高的搜索质量以及较强的自适应能力,为移动机器人最优路径规划问题的解决提供了一种新方法
安徽工业大学:《化工仪表与自动控制》课程教学资源(PPT课件讲稿)第一章 化工仪表及自动化
文档格式:PPT 文档大小:136.5KB 文档页数:19
第一章自动调节系统基本概念 第一节化工自动化的主要内容 第二节自动调节系统的组成 第三节自动调节系统的表示方法 第四节自动调节系统的分类 第五节自动调节的过度过程和系统品质指标
廊坊师范学院化学系:《教育学》课程教学资源(文献资料)化学教学中自主——合作学习教学模式应用的研究
文档格式:DOC 文档大小:34KB 文档页数:6
“自主—合作”教学模式是一种新式的教学模式,它通过改变学生的学习方式,并结合化学学科 的特点,使其获得亲自参与研究探索的情感体验,培养学生积极、独立的学习态度;增强学生独立地 获取信息,分析和使用信息进而解决问题的能力;通过小组合作学习,培养学生交流与合作的能力。 关键词:自主 合作 交流 探究 前言:受传统教育思想的影响和考试指挥棒的束缚,中学教学中往往缺少让学生自主学习 的机会,这样一来,课堂中缺少生机与活力,同时也不利于培养学生的创新精神和实践能 力
《程序设计语言与编译》课程PPT教学课件(高职)第十一讲 自动机
文档格式:PPT 文档大小:155KB 文档页数:45
文法是语言的生成系统,而自动机是语言的识别系统。自动机分为:图灵机、线性有界自动机、下推自动机、有限自动机
西南财经大学:《微积分》课程教学资源(PPT课件讲稿)第八章(8-3)偏导数
文档格式:PPT 文档大小:891KB 文档页数:18
在研究一元函数时,已经看到了函数关于自变量的变化率(导数)的重要性.对于二元函数也同样有一个处于重要地位的函数变化率问题.因二元函数有两个自变量, 且这两个自变量是彼此无关的,故可考虑函数关于其中 的一个自变量的变化率,此时将另一个自变量看作不变这种变化率称之为偏导数
西南财经大学:《经济数学基础》课程PPT教学课件(微积分)第八章 多元函数的微分法及其应用(8.3)偏导数
文档格式:PPT 文档大小:891KB 文档页数:18
在研究一元函数时,已经看到了函数关于自变量的 变化率(导数)的重要性.对于二元函数也同样有一个处于 重要地位的函数变化率问题.因二元函数有两个自变量 且这两个自变量是彼此无关的,故可考虑函数关于其中 的一个自变量的变化率,此时将另一个自变量看作不变 这种变化率称之为偏导数
一种用于车辆最短路径规划的自适应遗传算法及其与Dijkstra和A*算法的比较
文档格式:PDF 文档大小:157.85KB 文档页数:5
提出了一种自适应遗传算法,并成功应用于车辆最短路径规划算法中.所采用的编码方式、交叉及变异算子等均针对最短路径规划问题而专门设计;同时,提出了一种新的交叉概率、变异概率在线自适应调整策略,以便提高遗传算法的搜索速度和搜索质量.将该算法同Dijkstra算法、A*算法进行了仿真比较.对五种不同情况的仿真研究结果表明:同Dijkstra算法相比,该自适应遗传算法可以减少搜索到最短路径的时间;同A*算法相比,该自适应遗传算法则可以搜索到更多的最短路径
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