针对标准无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter, UKF) 算法本身存在着因状态误差协方差矩阵无法实现Cholesky分解而导致滤波发散的隐患，以及在电池状态估计过程中由离线标定的电池等效模型参数而造成的累积误差的问题，本文发展了一种平方根无迹卡尔曼滤波(Square-root unscented Kalman filter, SR-UKF)算法，并设计了一种电池状态联合估计策略。首先快速SR-UKF算法通过对观测方程进行准线性化处理，降低了每次无迹变换时的计算开销；然后在迭代过程中，用状态误差协方差矩阵的平方根代替状态误差协方差矩阵，该平方根是由QR分解与 Cholesky因子的一阶更新得到，解决了UKF 算法迭代过程中可能由计算累积误差引起状态误差协方差矩阵负定而导致滤波结果发散的问题，保证了电池荷电状态(State of charge，SOC)在线滚动估计的数值稳定性；最后采用联合估计策略，对电池等效模型参数进行实时辨识，保证了电池等效模型的准确性与有效性，从而提高了电池SOC的估计精度。仿真对比结果验证了快速SR-UKF算法以及电池状态联合估计策略的可行性与鲁棒性

下面的内容将主要介绍几种最流行、最常用的接发方法。我们 要时刻关注行业出版物,学习一些不断发展的新方法

在前面讨论的问题中,物体在力的作用下,运动速度都 是连续地、逐渐地改变的。本章研究另一种力学现象——碰 撞,两个或两个以上相对运动的物体在瞬间接触、速度发生 突然改变的力学现象称为碰撞。物体发生碰撞时,会在非常 短促的时间内,运动速度突然发生有限的改变。碰撞是工程 中常见而非常复杂的动力学问题,本章在一定的简化条件下, 讨论两个物体间的碰撞过程中的一些基本规律

概况 1、原发多见,远处转移而来者少 2、癌(>80%)多于肉瘤(<20%) 3、位置隐蔽,早期症状少,不易确诊。 4、与眼眶颅脑毗邻,晚期难以判断原发部位。 5、症状随肿瘤原发部位和累及范围而异

提出了一种可以制备冶金结合界面双金属复合板带的水平连铸复合成形新工艺，其具有短流程、高效的特点。采用该工艺制备了截面尺寸为70 mm×24 mm（宽度×厚度）的铜铝复合板，获得了可行的制备参数，研究了所制备板坯的组织形貌和性能。结果表明，铜铝复合板制备成形过程中，会形成由金属间化合物和共晶相组成的复合界面层。铝液和铜板表面接触，发生固液转变形成（II）层：θ相。随着铜原子不断的向铝液中扩散，当铜原子含量达到一定程度，θ相发生固相转变形成（I）层：γ相。达到共晶温度时，发生共晶转变形成（III）层：α+θ共晶组织。其中I层和II层均为铜铝金属间化合物，是裂纹产生和扩展的主要区域，因此界面层厚度是决定结合强度的重要因素。通过调整工艺参数可以优化凝固过程中铜铝复合板内的温度场分布，进而控制复合界面层的形成过程，因此工艺参数之间的合理匹配是改善复合层组织结构和增大板坯结合强度的关键

本专题的目标是介绍其他内部控制的概念框架。 主要有以下几种: 1、加拿大特许会计师协会(CICA)控制准则委员会(CoCo)发布的《控制指南 COCO于1995年发布了“控制指南”文件。该指南是麦克唐纳委员会1988年提出的一条建 议的结果。这条建议是,CICA应当制定准则以使记录保管系统、控制系统和审计系统变得 有效和谨慎 2、马尔科姆·鲍尔里治国家质量奖( MBNQA)准则。1987年,美国设立了马尔科 姆·鲍尔里治国家质量奖(以已故的里根政府商务部长的名字命名)。国家标准和技术协会 (NIST)负责奖励的管理。他诸多任务中的一项就是保持用于评价申请者的质量计划的准 则。这些准则已经发展为一种评估质量的有价值的工具。由于质量渗透到组织的各个部分, 因此,他和内部控制很相似。它包括7个主要方面:领导:战略计划:关注客户和市场;信 息和分析;人力资源开发和管理;流程管理:经营结果

第二节 培养基的制备 第三节 培养基的选择 第四章 操作技术 植物材料表面用消毒剂灭菌 第二节 培养和驯化 移栽前的练苗 愈伤组织（callus）的形成和形态发生 器官发生与体细胞胚胎发生

教学目标及要求：熟悉管理思想、理论的发展脉络及传承关系，把握当代管理理论发展的最新动向和前沿问题。 教学内容：中外早期管理思想、西方古典管理理论、行为管理理论、现代管理理论、当代管理理论及其发展趋势。 教学重点与难点：西方古典管理理论、当代管理理论的最新发展

《人工智能导论》为计算机科学技术专业和软件工程专业的一门选修课，其目的是使学生初步了解人工智能的基本原理，初步学习和掌握人工智能的基本技术，以便拓宽知识面，并为进一步学习和应用奠定基础。本课程的具体要求为： 1. 了解人工智能的基本概念、分支领域及其发展概况； 2. 理解知识表示及其推理的基本原理，掌握其基本技术； 3. 理解基于搜索的问题求解基本原理，掌握其基本技术； 4. 理解机器学习、知识发现的基本原理；初步掌握其基本方法； 5. 学会一种人工智能程序语言，掌握简单的智能程序设计方法； 6. 能综合运用所学知识，设计实现一个小型专家系统。 教学重点、难点： 1. 搜索与问题求解； 2. 知识表示及其推理； 3. 机器学习与知识发现； 4. 专家系统原理与设计

《新能源发电技术》课程教学资源（PPT课件讲稿）第五章 地热发电技术（3/3）世界地热发电概况