【教学目的】:掌握机构自由度的计算方法和步骤。 【教学重点及处理方法】:机构自由度的计算方法和步骤。处理方法:结合图详细讲解

【教学课题】:§14-12滚动轴承的润滑和密封 【教学月的】:掌握滚动轴承的润滑和密封方法 【教学重点及处理方法】:滚动轴承的润滑和密封方法处理方法:详细讲解

扭转调谐液柱阻尼器（torsional tuned liquid column damper，TTLCD）是一种有效的扭转振动控制装置.本文对该阻尼器在偏心框架结构中的设计方法进行研究，针对不同的倾斜管道投影点和倾斜角，建立了三种形式的扭转调谐液柱阻尼器在地震作用下的运动方程和控制力方程，给出TTLCD参数优化的具体公式，其方法为对比扭转调谐液柱阻尼器-偏心结构和扭转调频质量阻尼器（torsional tuned mass damper，TTMD）-偏心结构，将两控制系统转化，利用Den Hartog或Ikeda给出的调频质量阻尼器（tuned liquid mass damper，TMD）参数优化公式来实现TTLCD参数优化，最后给出TTLCD的设计流程.通过对一个四层偏心框架结构进行模拟，验证了理论设计方法的合理性

【教学课题】:14-11滚动轴承的组合设计 【教学的】:掌握滚动轴承的组合设计的内容,方法 【教学重点及处理方法】:滚动轴承的组合设计的内容,方法处理方法:详细讲解

通过本章学习,掌握会计账簿的概念, 作用及登记方法;试算平衡的方法;账项调整的原理与方法;账目结算的概念与方法;熟悉工作底稿的编制与运用

针对地磁导航方向适配性分析时人工提取的特征主观性较强且难以表达深层的结构性特征的问题,提出一种基于深度卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的地磁导航方向适配性分析方法.首先,利用Gabor滤波器的方向选择特性建立了6个典型方向的适配特征图;然后,设计了卷积神经网络对深层次的方向适配特征进行提取,并通过混和粒子群算法(hybrid particle swarm optimization,HPSO)对卷积神经网络的训练参数进行优选;最后,通过仿真实验对所提方法进行了验证.结果表明,该方法可有效避免复杂的计算以及人工特征提取的盲目性,实现了地磁导航方向适配性分析的自动化,且所提方法的准确率高于传统的BP网络和支持向量机,对地磁导航和航迹规划具有指导意义

在大量的应用领域中,人们经常面临用一个解析函数描述数据(通常是测量值)的任务。 对这个问题有两种方法。在插值法里,数据假定是正确的,要求以某种方法描述数据点之间 所发生的情况。这种方法在下一节讨论。这里讨论的方法是曲线拟合或回归。人们设法找出 某条光滑曲线,它最佳地拟合数据,但不必要经过任何数据点

㶲平衡是㶲分析方法的基本手段,本文介绍了工业炉（窑）㶲平衡所用的重要概念和基本思想,以及可能遇到的主要理论性问题,并给出进行连续加热㶲平衡所采用的实用计算公式。 本文针对工业炉（窑）内部㶲损分布的计算问题,对于内部存在燃烧与传热两大环节的炉型,将能质引入㶲平衡计算,提出了可逆传热物理模型。该模型运用㶲分析方法基本原理,结合炉子热工特点,利用热力学状态函数方法,建立衡量实际传热不可逆程度的可逆传热样板。模型的物理意义明确,可求得传热不可逆㶲损的分配。最后,作者根据在热平衡与㶲平衡计算中所遇到的问题,提出将热平衡计算基准温度统一于㶲平衡基准的建议

手背静脉身份识别由于其非接触和不易被污染等独特的优势,已成为各种新型生物特征识别手段中的研究和应用热点.如何提取具有高鉴别性且鲁棒的手背静脉图像特征是本文的研究重点.本文简述了基于局部二值模式(local binary pattern,LBP)的特征提取方法及其改进方法的基本原理,讨论分析了其不足,并针对不足,提出了一种多尺度块中心对称局部二值模式(multi-scale block center-symmetric LBP,MB-CSLBP)算子.本文所提出的MB-CSLBP算子既考虑图像的局部宏观特征,也兼顾图像的微观特征,获取了更加全面的图像信息.在自建的2040幅近红外手背静脉图像数据库中,用MB-CSLBP方法获取图像特征并使用最近邻分类器进行识别.大量的对比实验结果表明,本文所提方法的识别率达到98.21%,优于原始LBP及其改进算子,中心对称局部二值模式(center-symmetric LBP,CS-LBP)和多尺度块局部二值模式(multi-scale block LBP,MB-LBP)等

作为图像局部特征区域的有效描述方法,局部二值模式是目前对二维图像最有效的纹理分析特征之一.本文提出了基于局部二值模式特征的稀疏表示人耳识别方法.该识别算法首先提取训练人耳图像的局部二值模式特征描述子作为稀疏表示的字典,然后将测试样本的局部二值模式特征描述子表示为字典中所有局部二值模式原子的稀疏线性组合,最后通过求解稀疏表示模型得到稀疏编码系数,根据测试人耳图像的重建误差进行识别.在UND-J2人耳库和USTB人耳库上的实验结果表明,基于局部二值模式特征的稀疏表示人耳识别方法对人耳图像光照变化、姿态变化以及人耳遮挡具有更好的鲁棒性,实现了更高的识别率