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针对单晶锗微切削热传导问题,采用移动热源法分别建立了在剪切滑移面热源和前刀面摩擦热源作用下单晶锗的微切削温升理论模型,计算了单晶锗三种切削速度下的最高切削温度,同时以同类硬脆性材料单晶硅的切削温度对此模型进行了验证。通过单点金刚石车削实验,利用红外热像仪对单晶锗微切削过程中的温度进行了在线测量。实验测量结果与模型计算结果对比发现,不同切削速度下,单晶锗的最高切削温度变化趋势一致,切削速度越大温度越高,其相对误差在2.56%~6.64%之间;单晶硅的最高切削温度相对误差为3.84%。模型能够对单晶锗及同类硬脆性材料的温度场进行较准确的预测,为研究其热效应提供进一步理论支持
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§2.3普通水准仪的检验与校正 §2.4自动安平、精密、电子水准仪简介 §2.5水准测量误差及注意事项
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1.要点:进行i角检验时,要求用两次仪器高法来测量,以保证精度,才能把仪器误差与观测误差区分开来。 2.流程:圆水准器检校十字丝横丝检校水准管平行于视准轴(i角)检校
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针对目前锂离子电池寿命预测结果不准确的问题,提出了一种多模态分解的锂离子电池组合预测模型,从而学习锂离子电池退化过程的微小变化。该方法在单一长短期记忆(LSTM)预测模型的基础上,采用了自适应噪声完全集成的经验模态分解(CEEMDAN)算法将锂电池容量分为主退化趋势和若干局部退化趋势,然后使用长短期记忆神经网络(LSTMNN)算法分别对所分解的若干退化数据进行寿命预测,最后将若干预测结果进行有效集成。结果表明,所提出的CEEMDAN?LSTM锂离子电池组合预测模型最大平均绝对百分比误差不超过1.5%,平均相对误差在3%以内,且优于其他预测模型
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§5.1 数字滤波器的结构 §5.2 量化与量化误差 §5.3 有限字长运算对数字滤波器的影响 §5.5 极限环振荡
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为了提升航班运行风险预测精度,基于某航空公司2016—2018年航班运行风险数据,在验证15个风险时间序列的混沌特性后,构建基于多变量混沌时间序列的风险预测模型。首先,对15个风险时间序列进行多变量相空间重构,采用主成分分析法(PCA)对相空间进行降维处理;然后,基于迭代预测的方式,分别采用极限学习机、RBF神经网络、回声状态网络和Elman神经网络建立风险短期预测模型;最后,以降维后的相空间作为输入,计算并比较分析未来1~7 d的风险预测结果。结果表明:多变量相空间重构后总维数为62维,经PCA降维处理,降至31维;在不同的预测模型中,降维后RBF模型预测效果最佳;其中,预测第1天结果相对误差<25%出现频数为82.62%,至第5天仍达75%以上;该模型第1天预测结果的修正平均绝对百分比误差(MAPE)值为11.32%,且前5 d均低于20%,满足航空公司使用要求。1~5 d预测结果对航班风险管控具有实践操作价值,证明基于多变量混沌时间序列的风险预测方案可行、有效
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一、审计报告编制前的工作 编制审计差异调整表 审计差异 核算误差 重分类误差
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一、时域分析法 1 稳定性分析→劳斯判据 2 动态性能→上升时间超调 3 稳态性能→稳态误差
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西方国家盛行“ Occam's razor”原则,意思是 “简单优于复杂”的节约性原则。经济模型永远 无法完全把握现实,在建立模型中一定的抽象和 简化是不可避免的。 在研究进口与国内生产总值的关系时,考虑到时 间趋势,建立并估计了以下模型
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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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