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北京大学:《电路分析原理 Circuit Analysis》课程教学资源(教案讲义)第三章 傅立叶分析 第一节 傅里叶级数
文档格式:PDF 文档大小:823.87KB 文档页数:7
正交函数系、傅氏级数及其收敛条件、周期信号的对称性与傅氏级数的关系、常见周期信号的频谱特性、非正弦周期电路、周期信号的有效值和平均功率、从傅氏级数到傅氏变换
《数值计算方法》埃尔米特插值
文档格式:DOC 文档大小:310.5KB 文档页数:21
不少实际问题不但要求在节 点上函数值相等,而且 还要求它的导数值也相等(即要 求在节点上具有一阶光 滑度),甚至要求高阶导数也相 等,满足这种要求的插值 多项式就是埃尔米特(Hermite) 插值多项式
分层胶结充填体力学特性及裂纹演化规律
文档格式:PDF 文档大小:2.3MB 文档页数:14
在进行大尺寸采空区嗣后充填过程中,胶结充填体易出现分层等结构现象。为深入分析结构特征对胶结充填体力学特性及裂纹演化规律的影响,首先制作中间层高度比为0.2、0.4、0.6和0.8,灰砂比为1∶4、1∶6、1∶8和1∶10的分层胶结充填体试件,然后利用GAW–2000伺服试验系统开展单轴压缩试验,最后借助二维颗粒流软件(PFC–2D),分析胶结充填体内部裂纹分布规律。结果表明:(1)分层充填体单轴抗压强度与高度比呈指数函数关系、与灰砂比呈多项式函数关系;弹性模量与高度比及灰砂比均呈多项式函数关系;单轴抗压强度及弹性模量均随高度比的增加而减小、随灰砂比的增大而增大,且两者对灰砂比敏感度更高。(2)充填体内部裂纹演化曲线先缓慢上升,达到单轴抗压强度的80%左右时快速上升,且灰砂比越大、高度比越大,上升速度越快,拐点到来越早,充填体试件越易发生破坏,超过单轴抗压强度后曲线开始迅速下降。(3)分层充填体主要表现为剪切破坏、张拉破坏及共轭剪切破坏,且破坏主要集中于中间软弱层;高度比越大,试件内部裂纹越密集,灰砂比越大,裂纹越易向两端演化
吉林大学交通学院:《汽车运用工程》课程PPT教学课件(汽车理论)第六章 汽车平顺性(6.3)路画的统计特性
文档格式:PPT 文档大小:177.5KB 文档页数:4
1 路面不平度的功率谱通常把相对基准平面 的高度q ,沿着道路走向长度l的变化q(l) 称为 道路纵(断面)曲线或不平度函数。 根据测量的路面不平度随机数据,在计算机 上处理得到路面不平度功率谱 或方 差 2
咸宁职业技术学院:《概率与统计》课程教学资源(PPT课件)第四章 随机变量初步
文档格式:PPT 文档大小:2.15MB 文档页数:59
第一节 随机向量 第二节 两个随机变量的函数的分布 第三节 随机向量的数字特征 第四节 大数定理与中心极限定理
西北工业大学:《电磁场与电磁波》课程教学资源(PPT电子教案)第4章 静态场分析
文档格式:PPT 文档大小:7.85MB 文档页数:88
一、静态场特性 二、泊松方程和拉普拉斯方程 三、静态场的重要原理和定理 四、镜像法 五、分离变量法 六、复变函数法
《数字电路基础》课程教学资源(电子教案)
文档格式:DOC 文档大小:2.14MB 文档页数:11
1、掌握二进制、八进制、十进制、十六进制数的组成及其相互转换,了解常用BCD码; 2、掌握逻辑代数的基本定理和常用公式,并能进行逻辑函数的化简与变换; 3、理解与门、或门、非门、与非门和异或门的逻辑功能,了解 TTL 与非门及其电压传输特性和主要参数,了解 CMOS 门电路的特点,了解三态门的概念
北京科技大学:《自动控制理论》课程教学资源(PPT课件)第八章 线性离散控制系统 Linear Discrete-Time Control Systems(采样控制系统 Sampled-Data Control Systems)
文档格式:PPT 文档大小:2.58MB 文档页数:111
8.1 采样控制 8.2 采样过程和采样定理 8.3 信号恢复 8.4 Z变换理论及线性差分方程求解 8.5 脉冲传递函数 8.6 采样系统的稳定性分析 8.7 采样系统的稳态误差 8.8 采样系统的暂态特性分析 8.9 离散系统的状态空间描述
膏体浓密机扭矩计算模型及其影响因素
文档格式:PDF 文档大小:480.82KB 文档页数:6
基于泥床料浆的非牛顿体特征,以及料浆初始剪切应力与浓度的变化规律,本文提出了耙架扭矩计算模型.模型预测结果显示,耙架扭矩随底流浓度升高而增大,底流浓度对浓密机运行时的扭矩百分比的影响幅度可达4.67%,两者呈现为多项式函数关系.与此同时,泥床高度对耙架扭矩影响较小,影响幅度仅为0.27%.通过某铅锌矿膏体浓密机64 h运行过程实时监测数据对比,验证了模型关于底流浓度和泥床高度对扭矩的影响规律
基于Copula函数的热轧支持辊健康状态预测模型
文档格式:PDF 文档大小:1.18MB 文档页数:10
热轧支持辊的健康状态在带钢板形质量和轧制稳定性控制中起着关键作用,非线性、强耦合、少样本等特点使得热轧支持辊健康状态的预测复杂,目前各大钢厂仍以定期维护和事后维修为主。本文提出了一种支持辊虚拟健康指数的构建方法以及基于Copula函数的复杂工况健康状态预测模型。首先结合支持辊弯窜辊数据表征支持辊健康状态,再使用K-means聚类方法对支持辊工况进行划分,将各工况下过程数据分别构建Copula预测模型,最后根据实际轧制计划的排布顺序融合各工况模型的预测结果。提出的基于Copula函数的预测模型在某钢厂1780热连轧产线得到应用,结果表明,该模型能够准确有效的按照轧制计划实现支持辊的健康状态预测,以更科学的策略指导支持辊更换维护
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