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《电路》第三章 电阻电路的一般分析
文档格式:PPT 文档大小:1.48MB 文档页数:66
主要内容 (1)通过简单介绍支路电流法,阐述电路分析的基本步骤及建立独立方程的原理和方法; (2)通过介绍变量的独立性与完备性,引入并重点讲授网孔法,结点法,回路法; (3)介绍一般分析方法中各种电源处理的基本原则
《软件工程 Software Engineering》课程授课教案(PPT课件)第四讲 需求分析
文档格式:PPT 文档大小:212KB 文档页数:25
一、需求分析总述 1.系统必须做什么?”的问题。 2.需求分析阶段真正的目标是确定客户需要什么样的软件。 3.软件开发者和用户起着同样重要的作用。 4.需求分析是软件开发项目得以成功的基础
《数值分析》课程教学资源(PPT讲稿)第八章 数值积分(2/2)
文档格式:PPT 文档大小:470KB 文档页数:16
2复合求积 Composite Quadrature 高次插值有 Runge现象,故采用分段低次插值 →分段低次合成的 Newton- Cotes复合求积公式
《汇编语言程序设计教程》 第五章 分支与循环程序设计
文档格式:PPT 文档大小:332KB 文档页数:33
第5章分支与循环程序设计 5.1 转移 5.2 分支结构程序设计 5.3 循环程序设计 5.4 跳转表
西安交通大学软件学院:《面向对象的软件工程》 第八章 面向对象分析
文档格式:PPT 文档大小:301.5KB 文档页数:76
第8章面向对象分析 一、领域分析 二、使用实例的需求获取 三、用类进行建模 四、对象-行为模型 五、RUP分析活动 六、OO分析小结
辽宁大学:《分析化学 Analytical Chemistry》课程教学资源(PPT课件讲稿)第一章 定量分析概论
文档格式:PPT 文档大小:759.5KB 文档页数:42
1.1概 1.2滴定分析法概述 1.3滴定分析法计算
茄子衍生多孔碳负载聚乙二醇相变复合材料
文档格式:PDF 文档大小:1.42MB 文档页数:7
以茄子为原材料,通过水热处理–后续热解法及直接热解法分别制备出两种不同的茄子衍生多孔碳材料(HBPC和BPC)。以茄子衍生多孔碳材料为载体,采用真空浸渍法负载相变芯材聚乙二醇(PEG2000),制备出聚乙二醇/茄子衍生多孔碳材料复合相变材料。通过扫描电镜、拉曼光谱、压汞法、傅里叶变换红外光谱分析、X射线衍射仪、热重分析仪和差示扫描量热仪对其进行结构表征及性能测试。结果表明,通过直接热解法制得的茄子衍生多孔碳材料为载体的聚乙二醇/茄子衍生多孔碳材料复合相变材料具有更好的相变储热效果,负载聚乙二醇的质量分数高达90.60%,熔融潜热为133.98 J·g?1,达到了较好的定形相变效果及良好的循环稳定性
面向视网膜脱离手术的硅油填充模拟
文档格式:PDF 文档大小:1.25MB 文档页数:12
针对传统医疗手段无法有效量化评估手术中不同硅油加注量对于视网膜裂孔贴附效果的问题,本文提出一种面向视网膜脱离手术的硅油填充模拟方法,基于物理建模与计算机数值离散化技术对眼内受力、硅油填充状态进行分析,并对填充模拟过程进行三维模型构建与可视化,实现医疗过程决策辅助目的。首先对人类眼球与手术器具进行基础建模与模型采样,模拟手术流程中眼球状态;然后,根据水与硅油的密度、黏滞系数、表面张力等不同物理性质,对水?硅油两相流动及交互进行模拟;最后,构建固液交互模型,实现多相液体在眼球中的运动与填充。实验结果表明,本文方法能够较好地呈现眼球内多相流体运动交互效果,实现了诸如表面张力、固液耦合、液体分层、连通器效应等效果,实现了对眼内腔中通过导管注入硅油与排出水分流程的模拟,为预测硅油填充后的眼内状态提供了一种有效的方式,辅助医生进行手术流程规划与效果预测
辽宁大学:《分析化学 Analytical Chemistry》课程教学资源(PPT课件讲稿)绪论(邓桂春)
文档格式:PPT 文档大小:975KB 文档页数:19
0.1分析化学的任务和作用 0.2分析方法的分类 0.3分析化学发展简史 0.4分析化学的学习方法
一种基于轻量级神经网络的高铁轮对轴承故障诊断方法
文档格式:PDF 文档大小:2.24MB 文档页数:10
深度神经网络技术用于机械设备故障诊断展现出了巨大潜力,但繁重复杂的计算量对计算机硬件提出了严苛的要求,严重限制了其在实际工程中的应用。基于此提出一种新型的轻量级神经网络ShuffleNet,用于高速列车轮对轴承故障诊断研究。该网络模型基于模块化设计思想,包含多个高效率的ShuffleNet单元,通过运用分组卷积与深度可分离卷积技术极大改善了传统卷积操作的运算效率;同时使用通道混洗方法克服了通道分组带来的约束,改进了网络的损失精度。实验分析表明,所提网络模型可有效用于复杂工况下高速列车轮对轴承故障诊断,相比传统卷积神经网络、残差网络和Xception等当前深度神经网络模型,在保证诊断精度的同时,运行效率得到大幅提升。这为深度神经网络技术应用于工程实际,克服计算机硬件条件限制提供了一条新的途径
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