根据插值得到的矿床规则体数据的品位空间分布,将体数据分为若干段.对不同品位段内部进行三维Delaunay划分并抽取其表面,形成了以不规则四面体为体元的体模型.把各品位段模型进行整合,实现对矿床的仿真.用“局部建模,整合显示”的思想解决了绘制速度和细节表现的矛盾,给出了体模型的矿床储量计算方法.整个模型用OOA分析,建立了模型的基础类数据结构,有良好的应用性和扩展性

MATLAB作为线性系统的一种分析和仿真 工具，是理工科大学生应该掌握的技术工具，它 作为一种编程语言和可视化工具，可解决工程、 科学计算和数学学科中许多问题.  MATLAB建立在向量、数组和矩阵的基 础上，使用方便，人机界面直观，输出结果可 视化

本章的知识点： 构建集装箱运输网络模型 重点掌握构建集装箱运输网络模型并计算 学生自行查阅的资料： 网络配流模型文献8篇 本章为重点章节 学时（10） 理论6学时，仿真实验4学时 7.1 多式联运虚拟运输网络图的构建 单节点 7.2 集装箱低碳运输路线选择模型构建 7.3 时间窗约束下的多式联运路径成本模型

以惯性特征系统作为研究对象,针对常规PID控制器参数的设置问题提出了基于系统最速特征模型的辨识算法,该算法利用惯性特征系统的输入输出特性,通过最小二乘法辨识出系统的一阶特征模型,然后再根据一阶特征模型、控制律和系统的动、稳态性能的要求辨识出系统的二阶最速特征模型,同时也计算出PID控制器的参数.仿真结果表明,该算法能够使PID控制具有最速响应的特征,为PID参数设置提供了一种计算方法

1.MATLAB作为线性系统的一种分析和仿真工具,是理工科大学生应该掌握的技术工具,它作为一种编程语言和可视化工具,可解决工程、科学计算和数学学科中许多问题。 2.MATLAB建立在向量、数组和矩阵的基础上,使用方便,人机界面直观,输出结果可视化。 3.矩阵是 MATLAB的核心。 4.MATLAB的进入与运行方式(两种)

应用给出的离散时间直接自适应控制算法改进了离散简单自适应控制的一些缺陷,能够在计算控制律不违反因果律的条件下,使被控对象的输出直接跟踪理想参考模型输出.应用Lyapunov函数和正实引理证明了算法的收敛性,并通过仿真研究说明了算法的有效性和可行性

针对目前局部回归神经网络动态BP算法的误差导数计算复杂、收敛速度慢的缺陷,提出了一种新的快速算法.该算法是将信号流图引入动态BP算法,较好地解决了求解误差导数的复杂性,同时采用BFGS算法加快了网络的收敛速度.仿真结果表明了本算法的有效性

在机群系统中,机群的互连网络性能对整个机群系统的性能有着至关重要的影响.机群系统要求互连网络具有高带宽、低延迟、高可靠等特性,传统的互连网络接入方法基本上基于PCI接口.本文提出了基于DDR DIMM内存总线的接入思想,采用可编程逻辑器件FPGA实现网络接口设计,通过直接读写内存方式提高并行接入带宽,并将部分通讯协议下载到网卡上以提高计算和通讯的速度.实测表明,在不包括上层协议的情况下,接口卡的数据接入带宽可达3120Mbps,给出了基于FPGA的实现方法,并用Xilinx Virtex-Ⅱ Pro-20 FPGA进行了仿真和验证

采用基于Monte Carlo Potts模型的仿真技术对单相多晶体各向同性晶粒组织进行了三维建模.利用OpeGL图形接口,在所建多晶体组织模型数据结构的基础上进而实现了三维可视化和任意角度观测.结果表明,所建几何图像模型可以很好地仿真预定细观组织结构参数的三维多晶体组织,不但满足模型化研究所要求的统计意义上的准确性,而且非常符合实际材料显微组织的多变性特征,可望用作细观尺度多晶材料加工过程数值模拟和细观力学计算的基本组织模型

《硅微机械传感器》 《科研方法论》 《嵌入式系统设计》 《有限元方法及应用》 《专业英语》 《FPGA 设计及应用》 《半导体器件物理》 《电子技术基础及应用》 《固体物理学》 《集成电路 EDA》 《集成电路设计及应用》 《检测技术与系统设计》 《纳米材料与器件》 《声学基础》 《微电子工艺原理与仿真》 《文献阅读与学术写作》 《现代数字信号处理》 《移动互联网应用及开发》 《薄膜材料及技术》 《VLSI 数字集成电路基础》 《半导体光电子学》 《材料表征与检测》 《电子功能材料与元器件》 《集成电路版图设计》 《拉曼光谱学》 《微波器件与电路》 《半导体器件建模与仿真实训》 《传感器设计实训》 《高等模拟集成电路分析与设计》 《工程项目及创新实践》 《集成电路工程设计实训》 《数模混合信号集成电路设计实训》 《微电子器件》 《压电学》 《智能传感器系统设计》 《MEMS 传感器》 《传感器技术及应用》 《水声换能器及阵列技术》 《代数学》 《多元统计分析》 《泛函分析》 《非参数统计》 《高等概率论》 《高等数理统计学》 《孤子与可积系统》 《矩阵理论及其应用》 《科学计算》 《偏微分方程》 《人工智能理论》 《数值逼近》 《数值代数》 《算法分析与程序设计》 《微分方程数值解》 《微分几何》 《现代密码学》 《现代统计计算方法》 《最优化理论与方法》 《高等工程数学 A》 《高等工程数学 B》