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1.各种方法的关系 1.1各种方法的联系 都要求反应资产的市场价格,都要求遵循客观性,所以结果应该趋于一致。 如果用不同的方法结果相差很大,可能的原因有:应用前提不具备;分析过程有误;资料有误;师的职业判断有误
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电化学手段可以实现对不锈钢材料的快速评价和腐蚀机理研究,因而受到广泛应用。在不锈钢耐蚀性评价方面,最常采用的电化学手段主要有腐蚀电位测试、交流阻抗测试、恒电位极化测试以及循环动电位极化测试。本文分别针对上述四种电化学方法在不锈钢耐蚀性评价上的应用情况进行了介绍,明确了各种检测方法的特点。腐蚀电位及交流阻抗测试是无损检测手段,可以满足长周期腐蚀监测需求;恒电位极化和循环动电位极化测试可以获得材料的极化特征参数,有利于对材料的腐蚀机理及耐蚀性进行评价。结合当前的不锈钢腐蚀研究现状,展望了电化学方法在腐蚀研究领域的发展趋势:未来电化学方法将更多作为腐蚀调控手段,需要结合其他检测技术实现对不锈钢腐蚀过程的精细分析
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对求解问题本身就具有概率和统计性的情况,例如中子在介 质中的传播,核衰变过程等,我们可以使用直接蒙特卡洛模拟 方法。该方法是按照实际问题所遂循的概率统计规律,用电子 计算机进行直接的抽样试验,然后计算其统计参数直接蒙特 卡洛模拟法最充分体现出蒙特卡洛方法无可比拟的特殊性和优 越性,因而在物理学的各种各样问题中得到广泛的应用
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1、控制系统的基本概念 2、控制系统的数学描述方法 (1)微分方程— 基础 (2)传递函数(包括方块图和信号流图)— 最常用的 (3)状态方程— 描述复杂系统 3、控制系统的三大分析方法 (1)时域分析方法 (2)根轨迹分析方法 (3)频率特性分析方法
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近年来路径跟踪控制的发展十分迅猛,研究者们发表了大量的研究成果。考虑到在相同或相近工况下的路径跟踪控制存在一些共性的技术问题与解决思路,从低速路径跟踪控制和高速路径跟踪控制两个角度对近年来的研究成果进行了回顾。在关于低速路径跟踪控制的研究工作中,研究者们较为重视前轮转角速度约束等系统约束对路径跟踪精确性的影响。目前减少系统约束影响的方法包括在规划参考路径时将系统约束纳入考虑,采用预瞄控制使控制器提前响应,以及采用线性模型预测控制(LMPC)或非线性模型预测控制(NMPC)等模型预测控制方法作为路径跟踪控制方法等。考虑到NMPC既能减少系统约束的影响,又无需人为设置预瞄距离,且对定位误差等扰动因素具有较强的鲁棒性,加之低速路径跟踪控制对实时性的需求较低,因此可以认为NMPC能够满足低速路径跟踪控制的绝大多数需求。高速路径跟踪控制在受系统约束影响之外,还面临着较高车速带来的行驶稳定性不足问题的挑战,因此常采用能够将动力学层面的复杂系统约束纳入考虑且计算成本较低的LMPC作为路径跟踪控制方法。不过仅采用动力学层面的LMPC控制方法无法完全解决高速路径跟踪控制中路径跟踪精确性和车辆行驶稳定性之间存在耦合的问题,目前常见的解决思路是在路径跟踪控制中加入额外的速度调节或权重分配模块。此外,在高速路径跟踪控制中,地面附着系数等环境参数的影响也较大,因此地面附着系数等环境参数的估算也成为了高速路径跟踪控制领域的重要研究方向
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利用硫酸渣脱硫制备高品质铁精矿具有良好的的工业利用价值,不仅可以解决烧渣的综合利用问题,而且可以解决其对环境影响的问题.本文系统介绍了硫酸渣脱硫制备高品质铁精矿的脱硫技术方法、工艺流程及最新研究进展.硫酸渣脱硫方法主要有化学法、联合法和生物法.化学法主要包括酸浸、碱浸,联合法可分为碱浸-酸浸、浮选-磁选、重选-浮选、磁化焙烧-磁选等联合工艺方法.比较了这些方法的工艺路线及存在的优缺点,提出了生物法具有良好的工业应用前景,展望了该方法未来的研究方向为:高效脱硫菌种的选育,生物脱硫液的循环使用,硫酸渣生物脱硫协同回收有价金属,生物脱硫过程基础理论及工程化技术研究等
文档格式:PDF 文档大小:1.45MB 文档页数:9
受探测环境制约,隧道超前地质预报过程中探地雷达反射波往往具有“弱信号,强干扰”的特征,给数据处理和解译带来极大的困难。将剪切变换(shearlet变换,ST)引入探地雷达信号处理,根据有效信号和干扰信号在剪切域中不同尺度、不同方向上的能量差异,提出一种基于自适应阀值的随机干扰去除方法,并通过正演模拟数据验证了该方法在随机干扰去除上的优势;在此基础上针对隧道超前地质预报中常见的能量接近、频率异常干扰信号,以实际数据为例说明小波变换(WT)对其去除效果;从而进一步提出小波变换与剪切变换联合干扰压制方法,即首先使用小波变换对异常频率干扰进行分离,然后采用基于自适应阀值的剪切变换对随机干扰进行压制。现场溶洞探测案例应用效果表明,本文所提出的方法能在去除干扰的同时很好地保留有效信号,根据处理后的波形堆积图可以很好地凸显地质异常区域,从而提高探地雷达资料解译精度
文档格式:PDF 文档大小:1.74MB 文档页数:10
为解决RNN–T语音识别时预测错误率高、收敛速度慢的问题,本文提出了一种基于DL–T的声学建模方法。首先介绍了RNN–T声学模型;其次结合DenseNet与LSTM网络提出了一种新的声学建模方法— —DL–T,该方法可提取原始语音的高维信息从而加强特征信息重用、减轻梯度问题便于深层信息传递,使其兼具预测错误率低及收敛速度快的优点;然后,为进一步提高声学模型的准确率,提出了一种适合DL–T的迁移学习方法;最后为验证上述方法,采用DL–T声学模型,基于Aishell–1数据集开展了语音识别研究。研究结果表明:DL–T相较于RNN–T预测错误率相对降低了12.52%,模型最终错误率可达10.34%。因此,DL–T可显著改善RNN–T的预测错误率和收敛速度
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学习目标:学习光电测距、尺子量距和光学测距三种距离测量原理与方法,在掌握现代光电测距技术原理与方法基础上,掌握钢尺量距、光学视距基本方法。 第一节 光电测距原理 第二节 红外测距仪及其使用 第三节 光电测距成果处理 第四节 钢尺量距原理与方法 第五节 光学测距原理与方法
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第三章面向对象的程序设计 本章导读 一、掌握类与对象的概念,类与对象的定义方法及二者间的区别。 二、掌握类的成员函数的定义方法、保存方法及调用方法。掌握类中成员的访问机制和方法。 三、了解对象的作用域和生存期
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