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重庆邮电大学:《电路分析基础 Basis of circuit analysis》课程教学资源(PPT课件讲稿)第08章 线性电路的频率特性
文档格式:PPT 文档大小:1.03MB 文档页数:71
8. 3 RLC串联谐振电路 8. 4 GCL并联谐振电路 8. 5 串并联电路的谐振 8. 1 网络函数与频率特性 8. 2 RC电路的频率特性
宽带钢热连轧机板形板厚增益调度解耦控制
文档格式:PDF 文档大小:491.94KB 文档页数:4
针对板形板厚综合控制的耦合问题,通过分析板形控制系统需要先后投入平坦度反馈控制和动态凸度控制的综合系统特性,采用前馈补偿综合法设计解耦网络以完成动态轧制过程的板形板厚解耦控制.结合1 700mm热连轧机实际控制系统,提出采用板形板厚增益调度解耦控制方法适应板形板厚耦合特性随实际轧制条件变化的应用需要,建立的增益调度函数集已在大型工业轧机得到验证与应用
海水对金属腐蚀因素的分析及预测
文档格式:PDF 文档大小:338.11KB 文档页数:3
应用灰关联分析原理讨论了海水环境与金属腐蚀性之间的关系.基于灰关联度的计算,找出了在全浸带条件下,海水中对A3钢具有腐蚀影响的主要因素,利用人工神经网络BP算法建立了海水环境对A3钢的腐蚀作用模型,用该模型预测了新海水域环境下金属的腐蚀速度,取得了较好的结果
《质量工程师手册》PDF电子书(第9-20章)
文档格式:PDF 文档大小:43.19MB 文档页数:331
第九章 统计过程控制与诊断(SPC与SPD) 第十章 接近零不合格品过程的质量控制 第十一章 质量改进常用方法 第十二章 质量机能展开 第十三章 质量评估方法 第十四章 顾客满意导向与顾客满意度 第十五章 可靠性维修性及产品安全性 第十六章 计量 第十七章 测量系统分析(MSA) 第十八章 业务流程重组 第十九章 网络时代的质量管理 第二十章 六西格玛工程简介
基于WWW的交互式远程教学系统及应用
文档格式:PDF 文档大小:540.28KB 文档页数:3
以网络为特征的现代远程教育的突现及发展,促进了各类信息教育技术的深刻变化.简要分析了传统教学存在的问题,构建了基于WWW交互式远程教学模式,研制开发出包含Web课程、智能题库、学习讨论以及实时授课系统等子系统的全新的远程教学系统,并将其应用于采矿工程教学中,获得较好的效果
基于离散混沌系统广义同步定理的数字图像加密方案
文档格式:PDF 文档大小:774.22KB 文档页数:6
在建立的离散混沌系统广义同步定理的基础上构造了一个广义混沌同步的离散系统,并结合Henon混沌映射设计了一个数字图像加密方案,能够对灰度图像成功加密并且实现了无失真解密.对该加密方案的密钥空间、密钥参数敏感性分析表明,该加密方案具有较高的安全性.数值仿真实验证明:该加密方案对混沌系统的参数及初始条件扰动极为敏感,任何大于10-15的扰动将使解密失效;该加密方案具有1076的密钥空间,能够有效地应用于网络通讯
基于小波分解的设备状态预测方法
文档格式:PDF 文档大小:402.26KB 文档页数:3
首次提出将小波分解应用于非平稳时间序列的预测中,通过小波分解将非平稳时间序列分解为多层近似意义上的平稳时间序列,并且用AR(n)模型对分解后的时间序列进行预测,进而得到最终的预测结果.将该方法应用于压缩机轴承座磨损的趋势预测中,通过与基于BP网络的预测方法相比较表明:该方法预测精度高,而且预测速度快,可以有效地应用设备状态的预测和设备故障趋势的分析中
高炉渣合成Ca-α-Sialon-SiC粉的热力学分析及工艺优化
文档格式:PDF 文档大小:733.2KB 文档页数:5
在热力学分析的基础上,以高炉渣为原料,引入适当的添加剂,利用碳热还原-氮化的方法制备了Ca-α-Sialon-SiC粉,得到的Ca-α-Sialon含量最高可以达到81%;利用统计模式识别结合人工神经元网络优化了工艺
O'-Sialon-ZrO2-SiC复合材料的合成热力学分析及其制备
文档格式:PDF 文档大小:472.08KB 文档页数:4
在分析、绘制Si-O-N三维立体参数状态图基础上,采用纯原料合成了O'-Sialon-ZrO2-SiC复合材料.对实验结果用XRD、TEM进行分析,验证热力学分析的可靠性.结果表明,O'-Sia-lon-ZrO2-SiC复合材料中,主晶相O'-Sialon彼此之间构成网络状结构,ZrO2和SiC颗粒弥散于编织状结构的孔隙中,起强化作用
一种基于特征变量的复杂生产过程预测模型
文档格式:PDF 文档大小:440.67KB 文档页数:4
研究了一种基于特征变量的复杂生产过程预测模型.与传统的建模方法相比,该方法不需要经过机理分析,而从信息科学的角度出发,在对反映生产过程工况原始动态数据进行特征选择的基础上,运用时间序列分析法建立其预测模型.同时讨论了它的神经网络实现方法.仿真结果表明了该方法的可行性
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