对比法和间比法试验,均属于顺序排列的试验设计,不能正确地估计出无偏的试验 误差,因而试验结果不能采用方差分析的方法进行显著性测验,一般采用百分比法,即 设对照(CK)的产量(或其他性状)为100,然后求出各处理的百分数和对照相比。顺序 排列亦具有一定优点,如设计简单,播种、观察和收获等工作不易发生差错,可按品种的成熟期,株高等排列,以减少处理间的生长竞争 对比法试验结果的统计分析 对比法的主要优点是,处理和对照彼此相邻,由于相邻小区的的土壤肥力比较相 似,所以供试处理与对照的比较有较高的精确度

·理解分销渠道的概念、特点及其功能、类型； ·了解中间商的功能、类别； ·了解影响分销渠道选择的因素,合理运用分销渠道建设与管理的策略； ·掌握分销渠道策划，创新分销模式。 介绍渠道长度、渠道宽度、渠道广度的设计。通过本章的学习掌握各种渠道层次类型以及影响因素，并能结合具体产品具体企业实际情况设计可行的渠道层次和结构。 第一节 分销渠道策划概述 第一节 分销渠道的定义与特点 第二节 分销渠道建设策划 第三节 零售商 第四节 分销渠道关系及问题分析 第二节 批发商

针对目前18脉冲自耦变压器输出电压难以调节的问题，在保持现有18脉冲自耦变压器优势的基础上，提出一种新型降压式18脉冲自耦变压器拓扑结构并对其进行优化.变压器通过每相原边延长绕组与副边移相绕组的连接实现对输出电压的宽范围降压调节.考虑到延长绕组与副边移相绕组连接抽头的位置变化对变压器性能的影响，以变压器降压比及延长绕组连接抽头的位置系数为变量，理论推导不同情况下变压器的通用设计公式，并进行仿真分析，得到相同降压比条件下降压式自耦变压器等效容量最小的最优连接抽头位置.最后通过实验验证了设计的合理性

针对一类具有凸多面体不确定常参数的离散时间时滞系统,研究其H∞最优保性能预见控制器的设计方法.首先,与以往不同,本文的扩大误差系统仍然保留了时滞,以保证扩大误差系统的状态向量维数不随时滞的增加而增加.其次,针对所构造的扩大误差系统,设计有记忆的状态反馈控制器,并利用线性矩阵不等式方法,导出确保所求控制器存在的条件及该控制器设计的方法.最后,通过建立并求解一个含线性矩阵不等式约束的凸优化问题,给出扩大误差系统的鲁棒H∞保性能控制器,该控制器对于原系统来说就是鲁棒H∞保性能预见控制器

研究了一类具有状态时滞的时变离散时间系统的最优预见控制问题.所用的方法仍然是通过引入差分算子构造扩大误差系统.首先克服了差分算子不是线性算子的困难,成功构造了扩大误差系统.然后通过提升技术,把系统转化为形式上没有时滞的普通控制系统.最后通过引入可预见的目标值信号信息,得到最终的扩大误差系统.从这个扩大误差系统出发,利用时变系统最优控制的有关结果,设计处理原系统的带有预见作用的控制器.利用矩阵分解,把需要求解的高阶Riccati方程转化成一个低阶的Riccati方程.仿真实例表明了该设计方法的有效性

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针对轮船螺旋桨清洗时因空间结构曲面复杂而难清理的问题,设计一种搭载于水下吸附式机器人载体上的射流超灵巧机械臂(hyper-dexterous manipulator,HDM)清洗装置.结合无骨架类生物肌肉高自由度特点构建超灵巧机械臂结构,采用虎克铰接的连接方式替换相邻关节连接处的柔性构件,兼顾了高压水射流承载压力高的特点.运用几何分析法对单端机械臂进行正逆运动学建模,基于多关节连杆变换通式推导出基于等圆弧假设下的机械臂模型,进而得出其多关节驱动空间与操作空间的映射关系.仿真实验和物理实验对比结果表明,所设计的机械臂能够达到期望的操作空间位姿,并能在加载实验下保证一定的鲁棒性

为了提高供应链管理的绩效,除了必须有一个高效的运行机制外,建立一个高效精简的供应链,也是极为 重要的一环。虽说供应链的构成不是一成不变的,但是在实际经营中,不可能像改变办公室的桌子那样随 意改变供应链上的节点企业。因此,作为供应链管理的一项重要环节,无论是理论研究人员还是企业实际 管理人员,都非常重视供应链的构建问题。本章围绕这个主题,详细讨论了供应链的构造问题,探讨供应 链设计的相关策略、设计原则及其设计步骤

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利用离散单元法（Discrete element method，DEM）对球形颗粒群以及非球形颗粒群的筛分过程进行了仿真并开展了实验研究，结果表明球形和非球形颗粒的仿真与实验中筛分效率的变化是一致的，但非球形颗粒的仿真结果与实验结果更接近。正交设计多组模拟试验，分析了各振动参数（振动频率、振幅以及筛面倾角）对颗粒分布曲线、筛分效率以及物料平均运输速度的影响规律。对正交试验表中的数据进行多元非线性拟合，得到筛分效率与振动参数间的关系式；并在此关系式的基础上，对振动参数进行优化设计，得到了最优振动参数且在仿真中得到了验证。研究内容不但为高频振网筛振动参数的设计提供了理论依据，而且为研究高频振动系统的筛分机理提供了实验和仿真数据支持