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文库搜索结果(1003)
福建师范大学:《短距离无线通信技术》课程教学资源(PPT课件讲稿)第1章 无线传感器网络概述
文档格式:PPT 文档大小:4.18MB 文档页数:62
1.1 短距离无线网络概述 1.3 无线传感器网络的特征 1.4 无线传感器网络的关键技术 1.5 无线传感器网络的应用 1.6 无线传感器网络仿真平台 1.7 无线传感器网络开发平台 1.8 小结
复旦大学:《微电子学与固体电子学》教学资源(博士学位论文)射频接收机中分数分频频率综合器的研究与设计
文档格式:PDF 文档大小:2.8MB 文档页数:132
第 1 章 绪论 第 2 章 锁相环型频率综合器概述 第 3 章 LC 压控振荡器与片上电感参数提取 第 4 章 恒定环路带宽的研究与实现 第 5 章 自动频率校正的研究与设计 第 6 章 分频器的研究与设计 第 7 章 环路仿真与芯片设计实例 第 8 章 总结与展望
北京科技大学:《人工神经网络原理与应用 Artificial Neural Networks》课程教学资源(PPT课件讲稿)第11章 小脑模型神经网络(CMAC)
文档格式:PPT 文档大小:1.82MB 文档页数:109
CMAC网络的基本思想与结构模型 CMAC网络的工作原理 CMAC算法的程序语言描述 CMAC网络的泛化能力 CMAC网络的几个问题 仿真示例
北京科技大学:《人工神经网络原理与应用 Artificial Neural Networks》课程教学资源(PPT课件讲稿)第10章 SOFM神经网络
文档格式:PPT 文档大小:1.63MB 文档页数:37
SOFM网络的思想来源 SOFM网络的结构模型 SOFM神经元的基本功能函数 SOFM的基本学习算法 仿真实例 几点注意事项
北京科技大学:《人工神经网络原理与应用 Artificial Neural Networks》课程教学资源(PPT课件讲稿)第4章 自适应线性神经元
文档格式:PPT 文档大小:289KB 文档页数:28
自适应线性神经元模型 单个自适应线性神经元的学习方法 单层自适应线性神经元的学习方法 MATLAB程序仿真 关于自适应线性神经元的几点说明
楔横轧机模拟液压压下系统自适应控制
文档格式:PDF 文档大小:338.78KB 文档页数:4
介绍了针对楔横轧机采用液压压下进行辊缝调节基于Popov-Landau超稳定理论设计电液模型参考自适应控制系统.给出了算法,设计方法,理论分析及数字仿真结果,表明这种MRAC系统具有良好的静、动态性能,并具备一定的跟随性及抗干扰能力,控制器形式简单,易于现场应用
运城学院:《微机原理与接口技术》课程教学资源(PPT课件讲稿)第15章 单片机应用系统的设计与调试
文档格式:PPT 文档大小:1MB 文档页数:54
15.1 单片机应用系统的设计步骤 15.2 单片机应用系统设计 15.2.1 硬件设计应考虑的问题 15.2.2 典型的单片机应用系统 15.2.3 系统设计中的总线驱动 15.2.4 软件设计考虑的问题 15.2.5 软件的总体框架设计 15.3 单片机应用系统的仿真开发与调试
横向不均匀润滑轧制理论
文档格式:PDF 文档大小:775.37KB 文档页数:6
针对轧辊轴向不均匀磨损及由此带来的板形控制问题,建立了三维弹塑性动态辊系模型,分析了辊件间接触状态及其与轧辊轴向磨损分布间的关系,并由此提出了横向不均匀润滑轧制理论.仿真结果表明,通过改变辊件间横向摩擦因数分布,在保证带钢质量的前提下,实现了辊件间接触压力及摩擦力分布的均匀化,从理论上验证了横向不均匀润滑在改善辊件间接触状态方面起到的积极作用.最后,对横向不均匀润滑轧制理论的可行性进行了分析
半无头热连轧动态变规格过程轧制规程优化
文档格式:PDF 文档大小:634.73KB 文档页数:6
为了在短时间内顺利实现带钢规格的变换,提高变规格过程的稳定性,提出了一种等压下系数的动态变规格规程设计策略和原理,给出了设计计算实例,与常规规程设计策略计算结果进行了对比,并对过渡过程各机架轧制力和出口厚度的波动进行了仿真计算。结果表明,新策略对提高变规格过程的稳定性,减少变规格机架对逆流机架的影响和干扰有着显著的作用
元胞自动机模拟晶粒长大的步长设定对模拟结果的影响
文档格式:PDF 文档大小:865.95KB 文档页数:5
采用一种预先设定步长的元胞自动机模型模拟晶粒长大,研究了步长对模拟结果的影响.在等效时间相同的情况下,采用较大的步长导致模拟完成时晶粒尺寸较小,但其晶粒尺寸分布更符合Weibull函数,晶粒面积比(An/Aa)与晶粒边数之间也更符合线性关系.无论采用哪种步长,模拟过程中平均晶粒边数均接近6,模拟后的组织中晶粒边数分布符合正态分布,且随步长的减小符合程度提高.综合考虑,对于实际材料晶粒长大过程的模拟仿真,采用100s步长可以获得较好的结果
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