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针对熔化焊在焊接AA7B04铝合金时易在焊缝中出现孔洞等缺陷,且接头性能下降明显、焊后变形大,以及采用铆接等机械连接方式会增加连接件的重量等问题,采用集成了搅拌摩擦焊末端执行器的KUKA Titan机器人对2 mm厚AA7B04高强铝合金进行了焊接,在转速为800 r·min-1的条件下,研究了焊度对焊接过程中搅拌头3个方向的受力Fx、Fy和Fz的影响.研究发现,Fz受焊速的影响显著,随焊速的增加而降低.利用光学显微镜、透射电子显微镜、拉伸试验、三点弯曲试验和硬度测试等方法,研究了不同焊速下AA7B04铝合金接头的微观组织和力学性能.结果表明:当焊速为100 mm·min-1时,接头的抗拉强度最高为447 MPa,可达母材的80%,且所有接头的正弯和背弯180°均无裂纹;接头横截面的硬度分布呈W型,硬度最低点出现在热力影响区和焊核区的交界处,焊速不同会导致不同的焊接热循环,且随着焊速的增加接头的硬度随之增加;焊核区组织发生了动态再结晶,生成了细小的等轴晶粒,前进侧和后退侧热力影响区的晶粒均发生了明显的变形;前进侧热影响区析出η'相,后退侧热影响区因温度较高析出η'相和尺寸较大的η相
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针对标准无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter, UKF) 算法本身存在着因状态误差协方差矩阵无法实现Cholesky分解而导致滤波发散的隐患,以及在电池状态估计过程中由离线标定的电池等效模型参数而造成的累积误差的问题,本文发展了一种平方根无迹卡尔曼滤波(Square-root unscented Kalman filter, SR-UKF)算法,并设计了一种电池状态联合估计策略。首先快速SR-UKF算法通过对观测方程进行准线性化处理,降低了每次无迹变换时的计算开销;然后在迭代过程中,用状态误差协方差矩阵的平方根代替状态误差协方差矩阵,该平方根是由QR分解与 Cholesky因子的一阶更新得到,解决了UKF 算法迭代过程中可能由计算累积误差引起状态误差协方差矩阵负定而导致滤波结果发散的问题,保证了电池荷电状态(State of charge,SOC)在线滚动估计的数值稳定性;最后采用联合估计策略,对电池等效模型参数进行实时辨识,保证了电池等效模型的准确性与有效性,从而提高了电池SOC的估计精度。仿真对比结果验证了快速SR-UKF算法以及电池状态联合估计策略的可行性与鲁棒性
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第一节 教育的产生和发展 第二节 教育与社会的发展 第三节 教育与人的发展
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第一节 教育的产生和发展 第二节 教育与社会的发展 第三节 教育与人的发展
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通过教学使学生认识金融发展理论和实践,把握中国金融改革。 要求:(1)理解和掌握金融发展与经济发展的关系;(2)掌握金融 抑制和金融深化理论的核心内容;(3)了解发展中国家金融改革 求
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提出了一种可以制备冶金结合界面双金属复合板带的水平连铸复合成形新工艺,其具有短流程、高效的特点。采用该工艺制备了截面尺寸为70 mm×24 mm(宽度×厚度)的铜铝复合板,获得了可行的制备参数,研究了所制备板坯的组织形貌和性能。结果表明,铜铝复合板制备成形过程中,会形成由金属间化合物和共晶相组成的复合界面层。铝液和铜板表面接触,发生固液转变形成(II)层:θ相。随着铜原子不断的向铝液中扩散,当铜原子含量达到一定程度,θ相发生固相转变形成(I)层:γ相。达到共晶温度时,发生共晶转变形成(III)层:α+θ共晶组织。其中I层和II层均为铜铝金属间化合物,是裂纹产生和扩展的主要区域,因此界面层厚度是决定结合强度的重要因素。通过调整工艺参数可以优化凝固过程中铜铝复合板内的温度场分布,进而控制复合界面层的形成过程,因此工艺参数之间的合理匹配是改善复合层组织结构和增大板坯结合强度的关键
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一、说明: 1课程的性质、地位和任务:普通心理学作为一个独立的学科已经有一百多年的历史。一百多年的发展 过程中,心理学的实验研究工作者吸收了计算机科学、医学、物理学、生物学等相关学科领域的研究方 法、技术和研究结果,使心理学的实验研究方法与技术也得到了长足的发展,并逐渐从传统的心理物理学 和行为主义的研究方法与技术,发展成为计算机软硬件技术
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1.掌握急、慢性再生障碍性贫血的临床表现、血液和骨髓检查特点。诊断依据和鉴别诊断。国外分类与国内分类关系。 2.熟悉发病原因,治疗方法。 3.了解发病情况,发病机理、病理改变及预后
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教学目标及要求:熟悉管理思想、理论的发展脉络及传承关系,把握当代管理理论发展的最新动向和前沿问题。 教学内容:中外早期管理思想、西方古典管理理论、行为管理理论、现代管理理论、当代管理理论及其发展趋势。 教学重点与难点:西方古典管理理论、当代管理理论的最新发展
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《人工智能导论》为计算机科学技术专业和软件工程专业的一门选修课,其目的是使学生初步了解人工智能的基本原理,初步学习和掌握人工智能的基本技术,以便拓宽知识面,并为进一步学习和应用奠定基础。本课程的具体要求为: 1. 了解人工智能的基本概念、分支领域及其发展概况; 2. 理解知识表示及其推理的基本原理,掌握其基本技术; 3. 理解基于搜索的问题求解基本原理,掌握其基本技术; 4. 理解机器学习、知识发现的基本原理;初步掌握其基本方法; 5. 学会一种人工智能程序语言,掌握简单的智能程序设计方法; 6. 能综合运用所学知识,设计实现一个小型专家系统。 教学重点、难点: 1. 搜索与问题求解; 2. 知识表示及其推理; 3. 机器学习与知识发现; 4. 专家系统原理与设计
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