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针对一类双波动鳍仿生水下机器人的姿态镇定问题,提出一种基于增强学习的自适应PID控制方法.对增强学习自适应PID控制器进行了具体设计,包括PD控制律和基于增强学习的参数自适应方法.基于实际模型参数对偏航角镇定问题进行了仿真试验.结果表明,经过较小次数的学习控制后,仿生水下机器人的偏航角镇定性能得到明显改善,而且能够在短时间内对一般性扰动进行抑制,表现出了较好的适应性
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在各种超声波加工中,为了充分利用超声功率,要求激励频率必须与机械传声系统固有频率重合。最近在有些超声波加工中,已采用了自激频率跟踪发生器[1] [2],它能在有载传声系统共振频率发生偏移时,自动跟踪之。在超声波冷拔工艺中:负载性质如何,对传声系统共振频率有何影响;激励状态及功率对频率有何影响以及频率偏移对效果有何影响?为此,我们对超声冷拔铝管、钢管、紫铜管、黄铜管、钢丝进行了广泛的实验研究,并获得了一些实际结果。试验得出,在超声振动外模拉拔工艺条件下,频率偏移很小,可不采用频率自动跟踪系统
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(1) 1H-NMR的基本原理 (2) 1H-NMR的化学位移 (3) 1H-NMR的自旋偶合与自旋裂分 (4) 积分曲线与质子的数目 (5) 1H-NMR的谱图解析 (6) 13C-NMR谱简介(自学)
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一、自发辐射受激辐射 1自发辐射 原子在没有外界干预的情况下,电子会由处于激发态的高能级E2自动跃迁到低能级E1,这种跃迁称为自发跃迁.由自发跃迁而引起的光辐射称为自发辐射
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为了提高瓦斯涌出预测的准确性,采用BP型神经网络,利用BP型神经网络自学习、自组织和自适应等特性,在MATLAB环境下构建瓦斯动态预测模型.通过对唐山矿瓦斯信号实时监测数据的分析,对瓦斯动态预测模型进行训练和测试.结果表明,该模型的预测速度快、精度高,可以实现对工作面瓦斯涌出的动态预测,并能综合判断工作面所处地点的安全状况以及前方的潜在的危险性
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本文针对上钢十厂二车间机φ170/φ400×350mm三机架冷轧机原有卷取张力控制系统存在的问题,采用了具有在线辨识对象参数的自校正调节器代替原系统的张力调节器的方案。经在线控制,表明自校正调节器应用于卷取恒张力控制是有效的
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问题的提出 现实生活中引起因变量 变化的因素并非仅只一个自变量,可能 有很多个自变量。为了简便先讨论只有 两个自变量的线性模型。 例如,产出往往受各种 投入要素—资本、劳动、技术等的影 响;销售额往往受价格和公司对广告费 的投入的影响。 所以在一元线性模型的 基础上,提出了二元线性模型:
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提出了一种新的模糊认知图分类器模型构造方法,它包括构建流程、激活函数、推理规则和学习方法等核心构件.模型利用提出的动态交叉变异算子自适应遗传进化过程,实现种群间自动调节和自动适应.仿真实验表明:本文提出的模型增强了局部随机搜索能力,加强了算法的全局收敛能力,与其他经典分类方法相比,不但性能较好,而且具有较强的抗噪能力,从而具有更强的鲁棒性
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自由程(free path) 自由程:分子两次相邻碰撞之间自由通过的路程
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第六章水体污染 水是地球表面最主要的天然组成物质水是生命的源泉,是人类生活、生产的最重要的自然 资源,也是自然生态系统繁荣昌盛的最重要的依赖因素。人类习惯于把水看作是取之不尽、用之 不竭的最廉价的自然资源,但随着人口的膨胀和经济的快速发展,水资源短缺的现象正在很多地 区相继出现,水污染及其所带来的危害更加剧了水资源的紧张,并严重破坏了自然界的生态平衡, 对人类自身的生存和进一步发展也构成了严重威胁,因此,切实防治水污染、保护水资源已成为
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