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第21章门电路和组合逻辑电管电路 21.1脉冲信号 21.2晶体管的开关作用 21.3分立元件门电路 21.4TTL门电路 21.5MOS门电路 21.6逻辑代数 21.7组合逻辑电路的分析与综合 21.8加法器 21.9编码器 21.10译码器和数字显示 21.10数据分配器和数据选择器 21.12应用举例
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第11章气压传动 气压传动是风动技术与液压技术演变、发展而来。气压传动是以压缩空气作为工作介质传递运动和动力。由于气压传动的动力传递介质是取之不尽的空气,所以污染小,因此在自动化领域中具有广阔的发展前景。气压传动广泛应用于纺织机械、汽车、电子、军事、钢铁、化工、食品、包装等行业中。随着原子能、空间技术、计算机技术等的发展,气压传动技术必将更加广泛地应用于各个工业领域。 11.1气压传动的基本知识 11.2气压传动元件 11.3气压传动实例
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1.2.1 支路电流法 1.2.2 节点电位法 1.2.3 电源模型的等效互换 1.2.4 迭加定理 1.2.5 等效电源定理 (1)戴维南定理 (2)诺顿定理
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课程介绍的主要内容 1、微机电系统概论 2、微机电系统功能材料 3、微机械加工制造技术 4、微机械执行器 5、微机械传感器 6、微机械弱信号检测与处理 7、微机电系统设计技术 8、微封装、微构件及微尺寸效应
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2.1支路电流法 2.2节点电压法 2.3网孔电流法 2.4迭加定理 2.5置换定理 2.6戴维南定理和诺顿定理
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铰接式车辆的路径跟踪控制是矿山自动化领域中的关键技术,而数学模型和路径跟踪控制方法是铰接式车辆路径跟踪控制中的两项重要研究内容。在数学模型研究中,铰接式车辆的无侧滑经典运动学模型较为适合作为低速路径跟踪控制的参考模型,而有侧滑运动学模型作为参考模型时则可能导致侧滑加剧。此外基于牛顿–欧拉法建立的铰接式车辆四自由度动力学模型原则上满足路径跟踪控制的需求,但是还需要解决当前的四自由度模型无法同时反映瞬态转向特性和稳态转向特性的问题。在路径跟踪控制方法研究中,反馈线性化控制、最优控制、滑模控制等无前馈信息的控制方法无法有效解决铰接式车辆跟踪存在较大幅度曲率突变的参考路径时误差较大的问题,前馈–反馈控制可以用于解决上述问题,但是在参考路径具有不同幅度的曲率突变时需要解决自动调整预瞄距离的问题,而模型预测控制,尤其是非线性模型预测控制,可以更加有效地利用前馈信息,且不需要考虑预瞄距离的设置,从而可以有效提高铰接式车辆跟踪存在较大幅度曲率突变的参考路径时的精确性。此外,对于基于非线性模型预测控制的铰接式车辆路径跟踪控制,还需深化三个方面的研究。首先,该控制方法仍然存在误差最大值随参考速度增大而增加的趋势。其次,目前该控制方法以运动学模型作为预测模型,无法解决铰接式车辆以较高的参考速度运行时侧向速度导致的精确性下降和安全性恶化的问题。最后,还需对这种控制方法进行实时性方面的优化研究
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在各种超声波加工中,为了充分利用超声功率,要求激励频率必须与机械传声系统固有频率重合。最近在有些超声波加工中,已采用了自激频率跟踪发生器[1] [2],它能在有载传声系统共振频率发生偏移时,自动跟踪之。在超声波冷拔工艺中:负载性质如何,对传声系统共振频率有何影响;激励状态及功率对频率有何影响以及频率偏移对效果有何影响?为此,我们对超声冷拔铝管、钢管、紫铜管、黄铜管、钢丝进行了广泛的实验研究,并获得了一些实际结果。试验得出,在超声振动外模拉拔工艺条件下,频率偏移很小,可不采用频率自动跟踪系统
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在正弦信号激励下电路的稳态响应是电路理 论中的重要课题,这是因为正弦信号比较容 易产生和获得,在科学研究和工程技术中, 许多电气设备和仪器都是以正弦波为基本信 号的。 根据富里叶级数和富里叶积分的数学理论, 周期信号都能够分解为一系列正弦信号的迭 加。利用线性电路的迭加性,可以把正弦稳 态分析的方法推广到非正弦周期信号激励的 线性电路中去。因此也可以说,知道了正弦 稳态响应后,原则上就知道了任何周期信号 激励下的响应
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研究锰元素对2205双相不锈钢耐点蚀性能的影响, 锰质量分数的变化范围为0. 93%~1. 26%.分别采用化学腐蚀法、动电位极化法研究双相不锈钢2205的耐腐蚀性能, 采用夹杂物自动分析技术研究锰对钢中夹杂物种类及数量的影响, 通过扫描电镜、能谱及夹杂物原位分析法观察化学腐蚀及电化学腐蚀前后钢中夹杂物及其周围钢基体的变化情况.采用电感耦合等离子体发光光谱测定腐蚀产物的成分.研究结果表明, 不同类型的夹杂物对耐腐蚀性能的影响不同, (Mn、Si) 氧化物以及(Mn、Si、Cr) 氧硫化物在腐蚀液中更易溶解进而促进腐蚀, 而(Cr、Mn、Al) 氧化物却很稳定.锰的加入会促进钢中(Cr、Mn、Al) 夹杂的析出, 此类夹杂物不仅自身很容易被含Cl离子的溶液腐蚀, 而且作为点蚀的起始点, 促进了点蚀坑的形成, 加快了基体腐蚀, 最终导致不锈钢耐点蚀性能的下降
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围绕知识图谱的全生命周期技术,从知识抽取、知识融合、知识推理、知识应用几个层面展开综述,重点介绍了知识融合技术和知识推理技术。通过知识抽取技术,可从已有的结构化、半结构化、非结构化样本源以及一些开源的百科类网站抽取实体、关系、属性等知识要素。通过知识融合,可消除实体、关系、属性等指称项与实体对象之间的歧义,得到一系列基本的事实表达。通过本体抽取、知识推理和质量评估形成最终的知识图谱库。按照知识抽取、知识融合、知识推理3个步骤对知识图谱迭代更新,实现碎片化的互联网知识的自动抽取、自动关联和融合、自动加工,从而拥有词条自动化链接、词条编辑辅助功能,最终达成全流程自动化知识获取的目标。最后,讨论知识图谱未来的发展方向与可能存在的挑战
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