切比雪夫.Ⅱ.J(1821~1894) 俄国数学家,机械学家.1821年5月生于奥卡托瓦,1894年 12 月卒于彼得堡.1841年毕业于莫斯科大学,1849年获博士学 位,1847~1882年在彼得堡大学任教,1850年成为教 授.1859 年当选为彼得堡科学院院士,他还是许多国家科学院的外籍 院士和学术团体成员,1890年获法国荣誉团勋章. 在概率论方面切比雪夫建立了证明极限定理的新方法一矩 法,用十分初等的方法证明了一般形式的大数律,研究了独 立随机变量和函数收敛条件

在某些特殊的应用场合,可能需要在结构件的某个面上施加某个坐标方向的随坐标位置变 化的压力载荷,当然,这在一定程度上可以通过 ANSYS表面效应单元实现。如果利用 ANSYS的 参数化设计语言,也可以非常完美地实现此功能,下面通过一个小例子描述此方法。 !!!

振动信号的周期性冲击及其重复频率是滚动轴承故障诊断的关键.本文提出了一种基于集合经验模式分解和交叉能量算子提取滚动轴承故障特征的方法.首先,应用集合经验模式分解方法将振动信号分解为本征模式函数以满足交叉能量算子对信号单分量的要求.然后根据相关程度和峭度从本征模式函数中选取敏感分量,计算敏感分量和原始信号的瞬时交叉能量及其傅里叶频谱.最后根据交叉能量的频谱结构和特征频率识别轴承故障.通过分析滚动轴承故障仿真信号和实验测试信号,诊断了滚动轴承元件故障,验证了该方法的有效性

第18章均勻传输线 本章重点 18.1分布参数电路 18.2均传输线及其方程 18.3均匀传输线方程的正弦稳态解 18.4均匀传输线的原参数和副参数 18.5无损耗传输线 18.6无损耗线方程的通解 18.7无损耗线的波过程

针对传统算法在抗光照变化影响、大位移光流和异质点滤除等方面的不足,从人类视觉认知机理出发,提出了一种基于机器学习和生物模型的运动自适应V1-MT (motion-adaptive V1-MT,MAV1MT)序列图像光流估计算法.首先,引入基于ROF模型的结构纹理分解(structure-texture decomposition,STD)技术,有效解决了光照和色彩变化的影响.其次,利用多V1细胞加权组合及非线性正则化模拟MT细胞模型,并结合岭回归训练学习得到运动自适应的权重,解决对目标的运动速度感知问题.最后,引入由粗到精的增强方法和图像金字塔局部运动估计采样,将V1-MT运动估计模型应用于实际大位移视频序列.理论分析和实验结果表明,新方法能更加拟合人眼视觉信息处理特性,对视频序列具有普适、有效、鲁棒的运动感知性能

8.3电通量高斯定理 一、电场线(电力线、) 1规定 曲线上每一点切线方向为该点电场方向; 通过垂直于电场方向单位面积电场线数为

一、一般特征: 1.无根、茎、叶分化的单细胞体或为丝状体或裸露的原生质团。 2.菌类无叶绿素,无光合能力,是异养的原植体植物。异养:腐生或寄生的营养方式。这就是行异养生活方式。这就是行异养生活方式的生物分泌出酶到活的或死的基质上,把基质分解为可溶解的较小的分子,成为本身可以吸收的养料

本文认为,在现代社会里,虚拟经济通过虚拟资本与网络技术的作用,使得 物质资本、人力资本和科技产品呈现出定价方式预期化、表达方式符号化,运作方式数字化 实现方式未来化的特征;使得企业组织形式、商品和货币交易市场、社会价值关系和经济效 应法则出现非实体化无形化的虚拟化趋势和非传统化的变革这便大大地改变了物质资本、 劳动(力)技术等主要经济增长要素对实际经济增长的作用逻辑和作用力度

针对BP神经网络训练时间长的问题,采用基于案例推理的方法预测精炼开始钢水温度.首先,应用层次分析法确定影响精炼开始钢水温度的各个因素的权值,并使用灰色关联度来计算案例的相似度,克服了传统相似度计算方法在案例信息不完整的情况下无法获取准确结果的缺点.然后,提出一个包含类选、粗选、精选和择优的四步检索方法,大大缩短了检索时间.最后,实验比较了人工神经网络和基于案例推理两种方法,结果表明基于案例推理比人工神经网络具有更高的命中率

本文选用薄晶体透射电镜法及x射线衍射定量相分析法研究10MOWVNb抗氢钢在γ→α转变过程中碳化物析出规律,观察到碳化物主要以相间沉淀,纤维状生长及位错上析出三种方式形成,通过对碳化物固溶温度估算及x射线定量相分析,进一步阐明在所给条件下析出的碳化物主要为V4C3。运用晶界相对入射电子束倾斜能显示二维晶界面特征方法,验证了Honeycombe提出的有关相间沉淀碳化物生核、长大的观点。文中对高温回火过程中,碳化物可能以恒温相间沉淀方式析出进行了初步探讨