1 控制系统的数学描述 1.1 微分方程 1.2 传递函数 1.3 状态空间描述 1.4 模型转换 2 控制系统的校正 2.1 单变量系统的两种主要校正方式 2.2 PI、PD、PID 校正 2.3 串联校正举例 3 MATLAB 在自动控制系统中的应用 3.1 概述 3.2 控制系统函数全集 3.3 应用实例 4 SIMULINK 简介 4.1 引导 4.2 SIMULINK 模型的构建 5 自动控制系统设计任务 5.1 任务一 5.2 任务二 5.3 任务三 5.4 任务四 6 附录 6.1 时域分析例题及程序 6.2 根轨迹分析例题及程序 6.3 频域分析例题及程序

首先介绍了氧气高炉的发展历程，早期的研究工作主要着眼于解决由于氧气代替空气鼓风而引起的“上冷下热”问题，并总结了各国研究者提出的氧气高炉流程及其主要特点。随后系统阐述了北京科技大学科研人员在氧气高炉工艺基础研究与工程技术开发方面所取得的主要进展。这些研究包括氧气高炉流程设计，含铁炉料还原与软熔，氧气鼓风及循环煤气喷吹条件下的煤粉燃烧，循环煤气加热过程中的物理化学变化等炉内反应与变化，以及在此基础上开展的回旋区及全炉数值模拟研究，为氧气高炉的工程化实施奠定理论基础。最后对氧气高炉的碳素流及节碳潜力进行了分析，并提出富氢碳氢循环氧气高炉将成为炼铁低碳化的重要发展方向

油箱壳外形复杂,拉深成形过程中容易出现侧壁起皱和圆角处破裂的缺陷,成形工艺参数的确定非常重要.结合分类与回归决策树(classification and regression tree,CART)的人工智能技术和模型交叉验证方法,通过调用Python平台开源库Scikit-Learn对油箱壳拉深成形数值模拟结果进行知识挖掘,筛选出对油箱壳拉深成形影响大的工艺参数;以基尼指数(Gini index)最小化作为最优特征值及最优切分点选择的依据,构建了工艺参数与性能指标关系的CART决策树,提取出了可靠的工艺设计规则.油箱壳拉深实例表明,CART决策树理论的知识发现技术是实现板料成形过程数值模拟结果潜在知识挖掘的可行途径

8.1 作业岗位的选择 8.2 手工作业岗位设计 8.3 视觉信息作业岗位设计 8.4 作业空间的人体尺度 8.5 作业空间的布置

深度神经网络技术用于机械设备故障诊断展现出了巨大潜力，但繁重复杂的计算量对计算机硬件提出了严苛的要求，严重限制了其在实际工程中的应用。基于此提出一种新型的轻量级神经网络ShuffleNet，用于高速列车轮对轴承故障诊断研究。该网络模型基于模块化设计思想，包含多个高效率的ShuffleNet单元，通过运用分组卷积与深度可分离卷积技术极大改善了传统卷积操作的运算效率；同时使用通道混洗方法克服了通道分组带来的约束，改进了网络的损失精度。实验分析表明，所提网络模型可有效用于复杂工况下高速列车轮对轴承故障诊断，相比传统卷积神经网络、残差网络和Xception等当前深度神经网络模型，在保证诊断精度的同时，运行效率得到大幅提升。这为深度神经网络技术应用于工程实际，克服计算机硬件条件限制提供了一条新的途径

根据**石化催化裂化装置提供的原始数据及相关资料对催化裂化装置的反应再生系统和分馏系统进行了工艺设计

❖在新英格兰地区一个镇上位于街脚处的一个停车场的场主雇你来设计该停车场的安排,即设计“在地上的线应怎样划法”。❖你一定认识到要把尽可能多的车塞进停车场会导致以直角停靠的方式一辆挨一辆地排成一行。但是缺乏经验的司机对于这种停靠方式是有困难的，这可能引起昂贵的保险费要求

§1. 面向对象方法学 §2. 基本概念和特征 §3. 面向对象的分析(Object-Oriented Analysis) §4. 建立 Dynamic Model

文章探讨了基于UML进行面向对象的系统分析及设计方法，包括静态建模和动态建模；提出了一种实用的基于UML的需求分析及其建模方法，以活动图模型来表达业务模型，以概念层的对象图、状态图及交互图模型表达系统的结构逻辑及行为逻辑，以应用例图表达系统需求；讨论了需求分析及其建模的过程概念，并以高校开放式学籍管理系统的开发作为案例示范

首先对喷管内流动特性进行了研究，结果表明传统拉瓦尔喷管在喷管内部易形成大量明显的波系结构，抑制了超音速氧气射流的初始冲击效果，而利用特征线设计的曲线拉瓦尔喷管可有效解决该问题。其次，分析了不同供氧流量下，传统拉瓦尔喷管及曲线拉瓦尔喷管在高温条件下的射流马赫数分布、动压及射流卷吸特性。研究结果表明基于特征线法设计的曲线拉瓦尔喷管应用于转炉氧枪喷头时，可延长氧气射流核心段长度，增大氧气射流对熔池的搅拌能力，并提高氧气在熔池内的传质效果