梅尔福特市实施SakTel的智能社区解决方案梅尔福特市是一个位于加拿大萨斯喀彻温省中部的小城市。近期，梅尔福特市实施了SakTel的智能社区解决方案，这使该市成为萨斯喀彻温省第一个实施该解决方案的城市。SakTel智能社区解决方案是一个全面的端到端解决方案，可帮助城市提高效率、安全性和可持续性。该解决方案包括以下几个主要组成部分：智能照明：智能照明系统可根据需要自动调节亮度，从而节省能源并提高安全。智能水表：智能水表可实时监测用水情况，并检测泄漏。这有助于城市减少水浪费并提高用水效率。智能垃圾箱：智能垃圾箱可监测垃圾量并通知城市何时需要清空。这有助于城市优化垃圾收集路线并减少垃圾运输成本。智能摄像头：智能摄像头可用于监控交通、公共安全和市政设施。这有助于城市提高安全并减少犯罪。智能停车：智能停车系统可帮助司机找到停车位并进行支付。这有助于减少交通拥堵并提高停车效率。梅尔福特市在实施SakTel智能社区解决方案后，取得了显著的成果。例如，该市的能源消耗减少了10%，水的浪费减少了15%，垃圾收集成本减少了20%，犯罪率降低了15%。梅尔福特市的成功案例表明，SakTel智能社区解决方案是一个非常有效的解决方案，可以帮助城市提高效率、安全性和可持续性。该解决方案不仅可以为城市节省成本，还可以提高市民的生活质量。梅尔福特市实施SakTel智能社区解决方案的成功，也为其他城市树立了一个良好的典范。越来越多的城市开始意识到智能社区解决方案的优势，并计划实施类似的解决方案。相信在不久的将来，智能社区将成为城市发展的标杆。...

2023-12-20 萨斯喀彻温省城市 萨斯喀彻温省移民

图书名称：《特大采高液压支架适应性分析及智能调姿》【作者】孟昭胜，曾庆良，逯振国，高魁东，张俊明作【页数】148【出版社】徐州：中国矿业大学出版社,2022.12【ISBN号】978-7-5646-5466-5【价格】40.00【分类】大采高-采煤综合机组-液压支架-研究【参考文献】孟昭胜，曾庆良，逯振国，高魁东，张俊明作.特大采高液压支架适应性分析及智能调姿.徐州：中国矿业大学出版社,2022.12.图书封面：《特大采高液压支架适应性分析及智能调姿》内容提要：我国西部矿区富含大量厚及特厚煤层，适合采用大采高一次采全厚开采。但随采高的增大，工作面压力显现增强，顶板冲击来压、煤壁片帮频次逐渐增多，对关键支护装备液压支架提出了更高的要求。基于此，本书介绍了特大采高液压支架适应性分析及智能调姿。全书共六章，系统地阐述了特大采高液压支架与围岩的耦合适应性、非典型对称载荷承载特性、智能化姿态解算数学模型及智能调姿模拟等内容。书中包含大量理论分析和数值模拟以及对其结果的对比和分析，深入浅出，通俗易懂。书中对特大采高液压支架的分析方法新颖，结构完整，内容丰富。本书可供从事煤矿井工开采工作的技术人员、科研院所的研究人员、高等院校相关研究方向的师生阅读参考。...

2023-12-12 液压支架采高怎么确定 液压支架采高传感器原理

图书名称：《智能高分子材料的微结构修饰》【作者】冯传良，窦晓秋，徐亦斌【丛书名】国家科学技术学术著作出版基金资助出版【页数】183【出版社】上海：上海交通大学出版社,2021.11【ISBN号】978-7-313-22099-8【价格】49.00【分类】智能材料-高分子材料-研究-英文【参考文献】冯传良，窦晓秋，徐亦斌.智能高分子材料的微结构修饰.上海：上海交通大学出版社,2021.11.图书封面：图书目录：《智能高分子材料的微结构修饰》内容提要：对外场有响应能力的智能合成材料是目前引起科研兴趣的新兴研究领域，也会面临许多大的挑战，但是高分子材料由于具有结构可设计性、功能可调的特点使其将来在开发基于智能高分子材料的生物材料、检测材料等方面显示出了巨大的潜力。因此，针对智能高分子及其潜在应用这一热点研究领域，本课程对研究生讲授介绍高分子材料，尤其酸碱响应性高分子材料的设计、制备、及其微纳米结构修饰等领域，包含未来的发展趋势等。以达到使学生对外场响应高分子合成制备、修饰及应用等有深刻的理解和认识，也为将来培养在该领域的研究和应用型人才做准备。具体的课程内容包括三大部分：微纳米结构制备的进展和现状；酸碱响应性高分子材料的制备、组装、修饰、表征等；微纳米结构修饰的智能高分子材料的未来发展及前景。《智能高分子材料的微结构修饰》内容试读Chater1ReactivePlatformforCotrollaleFaricatioofFuctioal(Bio)IterfaceTheaimofthefaricatiooffuctioal(io)iterfaceitoivetigateiterfacialreactioicofiemetotimuli-reoivehomoolymeraddilockcoolymerfilm,theimmoilizatioof(io)molecule,adthefaricatioofiomolecularatteryreactivemicrocotactritigotheereactiveolymerfilm.Takigadvatageofthemicrohaeearatioofdilockcoolymerfilm,thefaricatioofaoatterwaivetigated,whichcouldcotriutetothefuturedevelometofamodelytemthatealeoetoarea-electivelydeoit(write)adaddre(readout)(io)molecule.Ithichater,thecoeofurfacemodificatiofor(io)reactivelatformadfuctioal(io)iterface,chemicaladtoograhicalatterfaricatioareitroducedidetail.1.1ScoeofSurfaceModificatiofor(Bio)ReactivePlatformadFuctioal(Bio)IterfaceTheojectiveofioiterfacereearchicludeivetigatioofroertieof,adroceeat,iterfaceetweeytheticmaterialotheoehad,adiolog-icalecieadevirometotheotherhad.Thediciliealoicludethedeigadfaricatioofiofuctioalurface[1].Well-deigedfuctioalioi-terfacelayaimortatroleiioeoradiochifordiagotic,imedicalimlatithehumaody,itiueegieerig,iioelectroic,adiiomimeticmaterial[2].Forexamle,throughivetigatigcellmovemetadreadigotailoredurface(ioiterface),ewiightitocelliologymayeotaied[3],adewicetiveforcotrolleddrugdeliveryadaloalicatioithefieldoftiueegieerigcaerovided[4].Theearchformethodadformat(latform)fortheeitivedetectioofiomoleculariteractio,uchahyridizatioreactioetweeaiourface-attachedigle-tradedcatcherroeoligoucleotideadacomlemetaryoligo-oroly-ucleotidetradfromolutio,ShaghaiJiaoTogUiverityPre2021C.Fegetal.,MicrofaricatioofStimuli-ReoivePolymer,htt:/doi.org/10.1007/978-981-33-6869-9_12Chater1ReactivePlatformforCotrollaleFaricatio...curretlyattractalotofattetioforaumerofreao,origiatig,e.g.,fromuolvedquetioadrolemigeetheray[5].Ithicotext,coveietadreroducileurfacemodificatiorocedurethatyieldrout,fuctioalioiterfacearehighlydeirale.Therequiremetforotaiiguchiterfaceiclude,amogother,theorietatio-electiveimmo-ilizatio(cojugatio)ofiomolecule,ucharecetor,atiodie,adrotei,theretetiooftheiologicalactivityoftheeimmoilizediomolecule,thecotrol(elimiatio)ofo-ecificiomolecule(e.g.,rotei)adortio,highmolecularloadigiio-availalecofiguratio,thecotrolofitermolecularditaceitheutrateormaldirectio,defiedmechaicalroertieofuderlyigutrate,awellathecotrolofrougheadtoograhicaltructure,atter,etc.Self-aemledmoolayer(SAM)aroache[6],whichcaroducemoomolecularfilm,haveeeuedtoimmoilizeiologicalmoleculeoavarietyofutrate.SAMhavealoeeuccefullyuedforthedevelometof(ivitro)iourfacethatca,foritace,mimicaturallyoccurrigmolecularrecogitioroceeduetothetructuraladcomoitioalcotroliSAMwithalmotmolecularreciio[7].However,aumerofiheretcharacteritic,uchaevirometaltaility[8],adalotheaeceofideedetcotrolofchem-icaladtoograhicalattertogetherwithvarialeutratemoduli,adeemedcrucialforcell-urfaceiteractiotudie[9],imoelimitatiofortheiralica-tio,e.g.,itudieofcell-urfaceiteractio.Similarly,themolecularloadigofthee2-Dytemilimitedadthuimairthedevelometofewhighlyeitiveioeor.Aaalterative,thedeoitioofolymericmaterialotoolidutratereceiveicreaigattetio[10].ComaredwithSAM,olymericthifilmhaveeehowtooeaumerofimortatadvatage,ucharouteadtaility,adtheuiqueoiilitytoitroduceimultaeoulytoograhicadchemical(comoitioal)atterthatathe100umtou-100mregime,awellatheirdefiedmechaicalmoduluforvarioualicatioarea[9].Thifilmaedoolymerthaticororatereactivefuctioalgroualorovideaquai3-DgeometrywhichcaefurthermodifiedychemicalreactiowithiomoleculeadthereyovercomethemetioeditriiclimitatioofSAM[11].1.2ChemicaladToograhicalPatterFaricatiofromMicrometertoNaometerLegthScaleTrulyfuctioalioiterfacecallforadvaceddeigadrearatioiordertomatchtheohiticatedrecogitioailityofiologicalytem,whichicludethecotrolofchemicalcomoitioolegthcaleaigthe100umtou-100mregime.Secifically,comiedtoograhicadchemicalatterourfacearerequirediordertomatchtyicalacigofroteiotheaometercaleadetirecellatthe10-100umcale.Forexamle,itifoudthattheditace1.2ChemicaladToograhicalPatterFaricatio...etweeRGD[12]fuctioalizedcell-adheivedototheaometercalemaydetermiecellattachmetadreadigoatteredurface.Theeeffecthaveeeattriutedtothecorreodigcellularreoetoretricteditegricluterigratherthatheiufficietumerofligadmoleculeithecell-matrixiterface[13].Curretdevelomettomiiaturizeatterrelyo"to-dow"techique,uchahotolithograhy[14]adoftlithograhy[15-17].Amogtheetechique,microcotactritig(uCP)ioeoftheromiigaroacheforroducig(io)chemicalatterovariouolidutrate.Ialicatio,thedevelometofcertaiioeor[18],theimlicityofthemethod,thelowcot,theflexiility,theoiilitytoattercurvedutrate,etc.makeuCPaveryattractivetech-iquetofaricatechemicalatter.Alterativeroutehavealoeeoeedyucovetioaltechique[19],uchamicrowritig[20],micromachiig[21],addi-eaolithograhy[22].Ithaeerealizedthattherequiremettocreateatteri10-100mrageforfuturealicatioialohighlyrelevatimayotherfieldoutidetheioao-orao-iotechologyarea.Theeareaiclude,amogother,electroic[23],aalyt-icalchemitry[24],adrearatioofaoarray[25],wherethelarge-cale,routieformatioofaometer-izedtructureremaiachallegethatlimitadvaceimayfieldofaotechology.Ithiee,"ottom-u"elf-aemlyaroacheareecomigicreaiglyavialetoolforaofaricatio.Itheearoache,thecotrolled,yetotaeouaemlyofcomlextructureofaometerdimeiotartigfrommolecularuildiglockieigexloited.Amogthevariouromiigmaterial,lockcoolymerarewidelycoideredaidealrecurorfortheformatiooforderedorgaic,utaloiorgaic[26]tructure.Iarticular,theaometercaleatterotaiedfromlockcoolymerfilmcaeotetiallyuedtoatiallycotrolthedeoitioofiomoleculeithefuture(Scheme1.1),whichcaecriticalforfudametaliologicalreearchivolvigcelliology[27]adforaumerofalicatio,uchahigh-throughutgeomicarrayadcomiatoriallirarycreeig[28].Itheeviioedcomiedottom-u/to-dowaroach,theelf-aemlyoflockcoolymeradtheecodediformatioregardigdomaiacigaderi-odicity,awelladitictchemicalfuctioality,wouldeexloitedicojuctiowith,e.g.,advacedcaigroemicrocoy-aedlithograhyaroacheforcotrolligthelocalchemicalcomoitioofordered2-Darrayothe10-100mcale.100mite-ecificderivatizatioaalyi●)Scheme1.1Schematicofalockcoolymer-aedaoeriodicarray,whichcaederivatizedatredefiediteadaalyzedtoyieldchemical/comoitioaliformatioafteracreeigreactioChater1ReactivePlatformforCotrollaleFaricatio...Baedothefullcotrolofurfacechemitryaditerfacialorgaiccouligchem-itryotheeolymer-derivedlatform,array-aedcreeigformatwithultra-highiformatiocotet,awellatailoredioiterfaceforcell-urfacetudiewouldecomeoileithelogru.Referece1.KaemoB(2002)Biologicalurfaceciece.SurfSci500:656-6772.KollW,YuF,NeumaT,SchillerS,NaumaR(2003)Suramolecularfuctioaliterfacialarchitectureforioeoralicatio.PhyChemChemPhy5:5169-51763.LehertD,Wahrel-HallerB,DavidC,WeiladU,BalletremC,ImhofBA,BatmeyerMJ(2004)Cellehaviouromicroatteredutrate:limitofextracellularmatrixgeometryforreadigadadheio.JCellSci117:41-524.CaterDG,RaterBD(2002)Biomedicalurfaceciece:foudatiotofrotier.SurfSci500:28605.AgrawalS,IyerRP(1995)Modifiedoligoucleotideatheraeuticaddiagoticaget.CurrOiBiotech6:12-196.SmithRK,LewiPA,WeiPS(2004)Patterigelf-aemledmoolayer.Prog.SurfSci75:1-687.RevellDJ,KightJR,BlythDJ,HaieAH,RuellDA(1998)Self-aemledcarohydratemoolayer:formatioadurfaceelectivemolecularrecogitio.Lagmuir14:4517-45248.CleggRS,ReedSM,SmithRK,BarroBL,RearJA,HutchioJE(1999)Theiterlayoflateraladtierediteractioitratifiedelf-orgaizedmolecularaemlie.Lagmuir15:8876-88839.CheCS,MrkichM,HuagS,WhiteideGM,IgerDE(1997)Geometriccotrolofcelllifeaddeath.Sciece276:1425-142810.HuemaM,MorrioM,BeoitD,FrommerKJ,MateCM,HiergWD,HedrickJL,HawkerCJ(2000)Maiulatioofurfaceroertieyatterigofcovaletlyoudolymerruhe.JAmChemSoc122:1844-184511.BrueigML,ZhouY,AguilarG,AgeeR,BergreiterDE,CrookRM(1997)Sytheiadcharacterizatioofurface-grafted,hyerrachedolymerfilmcotaiigfluorecet.hydrohoic,io-idig,iocomatile,adelectroactivegrou.Lagmuir13:770-77812.MuellerA,SchumaF,KokchM,SewaldN(1997)SytheiofcyclicRGD-etidecotaiigeta-amioacid.LettPetideSci4:275-28113.MicouletA,SatzJP,OttA(2005)Mechaicalreoeaalyiadowergeeratioyigle-celltretchig.ChemPhyChem6:663-67014.GeertL(1996)Semicoductorlithograhyfortheextmilleium.IEEESectr33:33-3815.XiaYN,WhiteideGM(1998)Softlithograhy.AgewChemItEd37:550-57516.MichelR,LuiJW,CucG,ReviakieI,DauerG,KettererB,HuellJA,TextorM.SecerND(2002)Selectivemolecularaemlyatterig:aewaroachtomicro-adaochemicalatterigofurfaceforiologicalalicatio.Lagmuir18:3281-328717.FalcoetD,KoeigA,AiF,TextorM(2004)Acomiedhotolithograhicadmolecular-aemlyaroachtoroducefuctioalmicroatterforalicatioitheiociece.AdvFuctMater14:749-75618.CrookRM.RiccoAJ(1998)Chemicaleor.AccChemRe31:219-22719.XiaYN,RogerJA,PaulKE,WhiteideGM(1999)Ucovetioalmethodforfaricatigadatterigaotructure.ChemRev99:1823-184820.KumarA,AottNL,BieuyckHA,KimE,WhiteideGM(1995)Patteredelf-aemledmoolayeradmeo-caleheomea.AccChemRe28:219-226Referece521.AottNL.KumarA,WhiteideGM(1994)Uigmicromachiig,molecularelf-aemly,adwetetchigtofaricate0.1-1-um-caletructureofgoldadilico.ChemMater6:596-60222.AulettaT.DordiB.MulderA.SartoriA.OcliS.BruiikCM.NiihuiCA.BijleveldH.PeterM,SchoherrH,VacoGJ,CaatiA,UgaroR,RavooBJ,HukeJ,ReihoudtDN(2004)Writigatterofmoleculeomolecularritoard.AgewChemItEd43:369-37323.CheJ,ReedMA,RawlettAM,TourJM(1999)Largeo-offratioadegativedifferetialreitaceiamolecularelectroicdevice.Sciece286:1550-155224.ServiceRE(1995)Chemitry-2teforlight-alterigolymer.Sciece268:1570-157025.GimzewkiJK.JoachimC(1999)NaocalecieceofiglemoleculeuiglocalroeSciece283:l683-168826.Thur-AlrechtT,SchotterJ,KatleCA,EmleyN.ShiauchiT,Krui-ElaumL,GuariiK,BlackCT,TuomieMT,RuellTP(2000)Ultrahigh-deityaowirearraygrowielf-aemleddelockcoolymertemlate.Sciece290:2126-212927.KaeRS,TakayamaS,OtuiE,IgerDE,WhiteideGM(1999)Patterigroteiadcelluigoftlithograhy.Biomaterial20:2363-237628.MaceathG,SchreierSL(2000)Pritigroteiamicroarrayforhigh-throughutfuctiodetermiatio.Sciece289:1760-1763···试读结束···...

2023-12-12

图书名称：《汽车排气的阶次噪声和气流噪声分析与控制》【作者】刘海涛，著【页数】205【出版社】成都：西南交通大学出版社,2020.08【ISBN号】978-7-5643-7523-2【价格】88.00【分类】汽车排气【参考文献】刘海涛，著.汽车排气的阶次噪声和气流噪声分析与控制.成都：西南交通大学出版社,2020.08.图书封面：图书目录：《汽车排气的阶次噪声和气流噪声分析与控制》内容提要：汽车排气噪声控制是整车噪声控制的重要部分，排气系统的开发已成为汽车领域的核心技术。由于国内该技术发展落后，排气系统的设计基本处于仿制阶段，尚缺乏系统的分析及匹配设计能力。研究排气噪声的分析、预测及快速设计方法，不仅对提升国内排气系统的自主设计能力和整车的噪声性能具有重要的意义，而且对城市道路交通噪声污染的控制也具有重要的作用。本书综合利用理论分析、数值计算及试验等手段，从排气噪声中阶次成分的时域多分辨率提取、发动机源特性的识别、阶次噪声的控制及气流噪声的分析与控制四个方面进了深入研究，提出了有效的解决办法，从而为排气消声器的正向匹配设计提供必要的技术手段。书中所提出的解决方法和模型对于实际工程问题具有较强的指导作用和借鉴意义。《汽车排气的阶次噪声和气流噪声分析与控制》内容试读【第1章】gtgtgt引言汽车排气噪声主要由发动机气缸运动所产生的阶次噪声以及气流经过消声器时所产生的气流噪声两部分组成，两种噪声共同决定了排气尾管辐射噪声的大小，如图1.1所示。尾管辐射噪声00气流噪声←400内燃机、200T0阶次噪声(/mi)脉动气流图1.1排气尾管辐射噪声分析示意排气阶次噪声是发动机气缸运动时产生的压力波在排气管道中传播而形成的。阶次噪声主要处于低频段，与发动机运转工况直接相关，在色谱图上可以明显分辨出阶次线，其各阶成分声压级大小的组合会对排气声品质产生影响。气流噪声是管道中气体流动时与消声器内部结构，如突变截面、穿孔等，相互作用形成湍流，继而引发的噪声。气流噪声与阶次噪声不同，呈宽频带分布特征，仅与气流速度和消声器结构相关，其大小直接影响尾管辐射噪声的总声压级大小。由以上分析可知，阶次噪声和气流噪声产生原理、影响因素以及频率分布都不相同，在低马赫数流动的排气管道内，两种噪声的耦合作用汽车排气的阶次噪声和气流噪声分析与控制〈〈ltlt002a可以忽略。因而本书对于两种噪声分别进行研究，并对汽车排气噪声问题做如下分解，如图1.2所示。对于排气噪声的控制，关键在于对阶次噪声的消减以及气流噪声的抑制。而解决阶次噪声问题，需要考虑三个方面的子问题，即从排气噪声中提取出阶次噪声成分进行对比分析，设计仿真时需要考虑与发动机的耦合以及开发高性能的阶次消声结构。汽车排气的阶次噪声和气流噪声分析与控制阶次噪声消减气流噪声抑制排气阶次噪声的发动机声源特性的阶次消声结构的提取准确识别开发图1.2汽车排气噪声问题的分解图1.1研究背景与意义近年来，随着经济的快速发展和人民的生活水平大幅提高，我国汽车保有量迅猛增长。汽车在给人民生活带来便利的同时，也对人民的生活环境产生了巨大的影响，城市道路交通噪声占据了城市噪声的70%左右，其污染问题已成为各国城市发展的共性难题四。特别对于正处于经济高速增长以及城市化进程加速时期的我国各大城市，道路交通噪声成为城市噪声污染的最主要来源，严重影响了城市居民的生活。根据我国环境保护部门发布的中国环境状况公报中声环境相关数据显示，2013年对316个地级以上城市中进行昼间监测，道路交通噪声强度一级和二级的城市占总城市数的97.8%，三级和四级的城市占到总城市数的1.6%，五级的城市为0.6%。与2012年相比，一级、二级以及三级城市比例下降了1.6个百分点，四级和五级的城市比例分别上升了1.0个百分点和0.6个百分点。而对292个城市进行夜间监测的结果显示，中度污染的城市比例达6%，重度污染的城市比例占5.8%21。世界上许多国家都制定了相关的法律法规来限制汽车噪声，而且对第1章003gtgtgtgt引言噪声限值的要求越来越严格。欧共体对M1类汽车加速行驶通过噪声的限值要求从1970年的82dB(A)提高到1995年的74dB(A),降低了8dB(A):日本对M1类汽车加速行驶通过噪声的限值要求从1982年的78dB(A)提高到1998年的76dB(A),降低了2dB(A)B。而我国在1990年将车外噪声限值提升为强制性标准，并在2002年重新修订了M1类汽车加速行驶车外噪声限值，由82dB(A)提高为77dB（A),并于2005年继续将限值提高为74dB(A)4)。外部越来越严格的法规要求迫使各大汽车整车制造厂商以及零部件企业努力开发降噪技术，使得生产的车辆满足上市的强制要求。另一方面，车内噪声的大小和品质会直接影响驾驶者对车辆品质的主观评价，乘用车厂商为了获得消费者对自己生产汽车的认可，将汽车噪声控制作为整车开发中重点发展的技术。汽车噪声是由多种噪声合成的结果，汽车噪声来源一般包括发动机、传动系统、进排气系统、轮胎以及车身系统等)。据有关研究显示，汽车排气噪声对车外噪声的贡献率占约20%以上，在汽车噪声源中居重要位置[6，刀。同时，排气噪声也对整车的噪声品质有直接的影响，如今降低排气噪声不再是排气消声器设计的唯一目标，让汽车排气噪声符合人的主观感受成为更高的设计目标[8-1。因此，排气噪声控制成为整车噪声控制中的一个重要环节，汽车排气系统的开发设计也成为汽车领域的关键核心技术。汽车排气消声器是用于控制发动机噪声的核心零部件，其功用主要有两个，即顺畅地排出废气以及控制发动机工作时排气所产生的噪声。排气系统的噪声由多种噪声源辐射的声音叠加而成，主要包括阶次噪声、气流冲击噪声、壳体辐射噪声和气流噪声]。气流冲击噪声是由管道内不稳定气流对管道产生冲击而产生的，可以通过加大管道的过渡圆弧和在突变截面处使用渐变结构等方法来减小冲击噪声。壳体辐射噪声主要来自两个方面：一方面，发动机和车体的振动会带动整个排气系统振动，并激起消声器外壳等薄板结构振动，从而对外辐射噪声；另一方面，排气系统内部气流的脉动以及紊流也会对薄板结构施加作用力，从而激起薄板振动并辐射噪声。壳体辐射噪声可以通过优化设计板结构的几何尺寸、结构形状和刚度来降低，如采用双层板壳结构、设计加强筋、沟槽、加阻尼处理等手段。阶次噪声和气流噪声主要通过排气系统尾管口向外汽车排气的阶次噪声和气流噪声分析与控制〈ltlt004%%界环境辐射，是排气噪声的主要来源。阶次噪声是由发动机在旋转时排气冲程产生的压力波，并在排气管道中传播而形成的。阶次噪声在发动机中低速运转时，占据了排气尾管辐射噪声的绝大部分，是排气系统声学腔体结构设计主要针对的对象，也是最难处理的噪声。气流噪声是管道中气体流动速度较高时，流体与消声器内部各种结构相互作用形成湍流，继而发出的气流噪声。气流噪声与气流速度相关，随着速度的增高，气流再生噪声会成几何级数增加山。有学者进行了相关统计研究，在发动机中高转速运行时，排气系统内部产生的气流噪声占据了排气尾管辐射噪声较大部分2]，如图1.3所示。因而，排气系统设计面临的两个最大问题是阶次噪声和气流噪声的控制。110一一一阶次噪声一阶次噪声及气流噪声100908070100020003000400050006000转速/r/mi)图1.3排气尾管辐射噪声统计曲线[12]目前，阶次噪声和气流噪声的控制尚无系统完备的解决方案。国外大型汽车厂商的排气系统设计多是基于经验法和大量匹配试验，会耗费大量的人力、物力和财力。现在国外研究人员积极发展排气消声器数值仿真技术，用于预测排气噪声并对消声结构进行正向设计，以降低研发成本和周期。而国内厂商由于起步晚，以前对噪声控制的重视不够，缺乏相应的经验积累与试验手段，自主设计能力严重不足，尚处于仿制阶段。解决阶次噪声和气流噪声的控制主要面临以下几个问题：(1)缺乏对阶次噪声提取方法的理论分析。随着技术的发展，目前排气噪声的限值不再单一使用总声压级水平作为衡量标准，而是对各阶次噪声成分也设定了标准值。如图1.4所示，第1章M馆005gtgtgtgt引言为某企业对排气尾管噪声设定的限值标准。110105dB(C)10095dB(C)排气尾管噪声二阶9085dB(C)出排气尾管噪声四、六、八阶8070+10002000300040005000转速/(r/mi图1.4排气尾管辐射噪声各阶次限制标准从图1.4中可知，目前业界已经对排气噪声中的各阶次成分分别设置了严格的限制标准，要检验设计的消声器阶次噪声是否合乎要求，首先需要对排气尾管辐射噪声中的各阶次成分进行准确提取。由于国内噪声控制技术起步较晚，对噪声分析控制技术重视不够，国内在噪声信号采集分析等技术方面都落后于西方发达国家。目前，国内汽车厂商以及研究单位大多直接购买国外的采集设备和噪声分析处理软件来对阶次噪声进行计算分析，但由于对阶次噪声信号提取背后的原理并不清楚，造成排气阶次噪声提取结果的差异。另外，不同噪声后处理分析软件对于阶次噪声的处理方法也不同，也造成不同软件处理结果偏差较大。这些问题使得不同机构测试出来的阶次噪声结果无法进行比对，不利于国内排气系统设计技术的发展。(2)发动机声源特性识别误差较大。排气系统的性能与发动机的特性密切相关，排气系统与发动机不仅存在着流动耦合，也存在着声耦合关系。排气系统的正向匹配设计中需要考虑发动机源特性参数的影响，因而国内外学者都投入了大量精力研究发动机声源特性识别技术。发动机声源特性的间接识别模型由于稳定性较差，识别结果会产生较大的误差；而为了减小误差而发展的多负载法识别技术，则会增加测试工作量以及识别难度。发动机声源特性的识汽车排气的阶次噪声和气流噪声分析与控制〈ltltlt006%别误差来自多个方面，目前对其还缺乏系统研究，也难以提出相应的控制方法。另外，发动机声源特性识别试验较为复杂，试验环境恶劣，发展准确选取负载测管参数的方法，对于减小识别工作量也尤为重要。(3)缺乏高效阶次消声结构及其设计方法。阶次噪声属于低频噪声，频率会随着发动机转速的变化而变化。一般排气消声器都采用抗性结构，如膨胀结构、共振器结构、内插管等，来对阶次噪声进行控制。膨胀结构具有较宽的消声频带，但是消声量有限，要提高消声量需要增加体积以提高扩张比。然而由于汽车底盘空间有限，增加消声器体积较难实现，同时增加体积也会增加质量和成本。共振器结构与内插管具有较高的消声量，但其消声频带太窄，难以有效地对频率随发动机转速变化的阶次噪声进行控制。目前，还缺乏针对阶次噪声控制的高效消声结构，相应的匹配设计方法也亟须深入研究。(4)缺乏对气流噪声产生过程及抑制方法的研究。气流噪声的产生机理极其复杂，国内外学者对于气流噪声的研究大多采用试验方法，对不同结构施加不同流速的气流，分析气动噪声的大小。然后根据试验结果统计出经验分析模型，并对抑制气流噪声的结构设计给予一定程度的指导。但这种方法难以直观展示气流噪声的产生过程，仅能根据经验去尝试新的结构形式，具有相当大的盲目性。对于气流噪声的抑制，需要弄清腔体内部气流噪声的产生机理，然后有针对性地发展相应方法对气流噪声进行抑制。(5)各种声学性能计算方法的综合应用。为了推动消声器的设计技术，国内外学者发展了多种消声器声学性能计算方法，主要包括集总参数方法、传递矩阵方法、多维解析方法、有限元法、边界元法和时域数值方法等。各种数值方法都有其优缺点和不同的适用范围，单一选用一种方法，难以有效解决实际工作中排气消声器面临的问题，合理地综合应用这些方法是排气系统正向设计开发的关键。综上所述，通过对排气噪声来源的分析，发动机气缸运动产生的阶次噪声以及消声器内部的气流噪声是排气系统设计面临的主要问题。要解决排气阶次噪声，需要解决阶次噪声信号定量提取、发动机声源特性准确获取以及阶次消声结构开发3个子问题。对于排气气流噪声，需要···试读结束···...

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2023-05-21

课程介绍课程来自于掘金汽车电动智能变革·崔琰汽车工业正在经历百年来未有之大变革，正处于由机械制造定义的时代迈向电动智能定义的时代，电动化、智能化、网联化等创新技术将推动汽车从生产制造到服务环节的全链变革。作为能源变革与信息变革的交汇点，电动智能汽车将成为继PC、智能手机后的第三代智能移动终端，重新定义人类生活与出行方式。作为智能化最佳载体，新能源汽车在供给端质变驱动下迎来爆发，渗透率持续向上。电动智能汽车的发展已经成为汽车产业变革、国际产业竞争的前沿和重点。从行业格局来看，自特斯拉始，百度、苹果、华为、小米等互联网科技企业纷纷入局，形成以传统车企为代表的渐进式和以科技公司为代表的跨越式双重路径，哪种技术路线更被看好？华为作为全栈智能汽车解决方案、平台及零部件的提供商，其产业链中会有哪些相关公司有望受益？软件定义汽车的时代，汽车产业秩序将如何重塑？本期见闻大师课特邀华西证券汽车行业首席分析师崔琰，带你一同深度解析智能汽车产业链，挖掘汽车行业电动智能变革中的机会。崔琰女士具有10余年证券从业研究经验，专注于汽车四化，电动化、智能化、网联化和共享化研究，擅长在行业变革中深挖投资机会。在本次大师课中，她将从汽车产业正在经历的变革说起，解析汽车股的投资思路及其成长性和周期性的本质。在本轮的汽车产业大变革中，电动化引领了上半场，智能化将主导下半场。崔琰老师将深入解析智能汽车产业链，挖掘智能驾驶细分领域可能带来的增长点，重点介绍渐进式和跨越式双重技术路线，单车智能的感知层、判断层和执行层，解析实现高阶自动驾驶的支撑技术和潜在机会。除此之外，作为下一个移动智能终端，智能座舱有望率先渗透迭代，这其中有哪些增量部件提供商将充分受益？传统部件有哪些从1到N的重塑机会？哪些细分赛道有望突破带来从0到1的创新机会？挖掘零部件行业成长股的核心是什么？如何通过财务指标来挑选其中的好公司？……崔琰老师将在《掘金汽车电动智能变革》的课程中带你一同深入探讨和学习，挖掘汽车电动智能变革中的产业机遇与投资机会。文件目录1-5汽车零部件：传统部件从1到N，增量部件从0到1.m41-7供应链扁平化，零部件供应商迈向Tier0.5.m41-5电动智能化浪潮下，特斯拉将引领汽车商业模式重塑.m41-5电动智能化浪潮下，特斯拉将引领汽车商业模式重塑.df1-5汽车零部件：传统部件从1到N，增量部件从0到1.df1-7供应链扁平化，零部件供应商迈向Tier0.5.df12-17优质供给驱动新能源车加速渗透.df12-20汽车行业未来10年最大的看点：智能电动车+车联网.m412-28单车智能执行层：短期看线控制动，长期看线控转向.df12-23智能驾驶如何加速落地：合作联盟还是降维输出.m412-10如何抓住汽车行业5大细分子行业的研究要点.df12-9对话华西汽车首席崔琰（上）如何挖掘电动智能产业链？汽车“缺芯”的启示.m412-29智能座舱：汽车行业的下一个移动智能终端.df12-20汽车行业未来10年最大的看点：智能电动车+车联网.df12-29智能座舱：汽车行业的下一个移动智能终端.m412-16为什么汽车电动化是智能化的最佳载体.m412-10对话华西汽车首席崔琰（下）智能变革浪潮下汽车供应链的创新与重塑.df12-9对话华西汽车首席崔琰（上）如何挖掘电动智能产业链？汽车“缺芯”的启示.df12-10如何抓住汽车行业5大细分子行业的研究要点.m412-21群雄逐鹿，谁在布局智能驾驶.df12-10对话华西汽车首席崔琰（下）智能变革浪潮下汽车供应链的创新与重塑.m412-21群雄逐鹿，谁在布局智能驾驶.m412-27单车智能判断层：主流芯片厂商的优劣势对比.df12-15为什么说汽车产业是周期性行业.m412-22新势力布局全栈式自研，传统车企紧随其后.df12-15为什么说汽车产业是周期性行业.df12-23智能驾驶如何加速落地：合作联盟还是降维输出.df12-30科技巨头入局，如何重塑产业秩序？.df12-14新能源破局，零部件升级，如何重塑汽车供应链关系.df12-14新能源破局，零部件升级，如何重塑汽车供应链关系.m412-13乘用车的成长机会来自哪些方面.m412-9行业变革下，如何建立汽车股的投资思路.m412-9行业变革下，如何建立汽车股的投资思路.df12-27单车智能判断层：主流芯片厂商的优劣势对比.m412-24单车智能感知层：摄像头+雷达领域有哪些关注点.m412-22新势力布局全栈式自研，传统车企紧随其后.m412-17优质供给驱动新能源车加速渗透.m412-24单车智能感知层：摄像头+雷达领域有哪些关注点.df12-28单车智能执行层：短期看线控制动，长期看线控转向.m412-16为什么汽车电动化是智能化的最佳载体.df12-13乘用车的成长机会来自哪些方面.df12-30科技巨头入局，如何重塑产业秩序？.m42022-1-3汽车供应链变革，如何重塑产业秩序.df2022-1-3汽车供应链变革，如何重塑产业秩序.m4...

2023-05-20 供应链 汽车 玩供应链

图书名称：《数据驱动的科学和工程机器学习、动力系统与控制详解》【作者】（美）史蒂文·L.布伦顿（STEVENL.BRUNTON），（美）J.内森·库茨（J.NATHANKUTZ）著；王占山，施展，刘莺莺译【丛书名】国外工业控制与智能制造丛书【页数】400【出版社】北京：机械工业出版社,2021.08【ISBN号】978-7-111-68861-7【价格】149.00【分类】数据处理-研究【参考文献】（美）史蒂文·L.布伦顿（STEVENL.BRUNTON），（美）J.内森·库茨（J.NATHANKUTZ）著；王占山，施展，刘莺莺译.数据驱动的科学和工程机器学习、动力系统与控制详解.北京：机械工业出版社,2021.08.图书封面：图书目录：《数据驱动的科学和工程机器学习、动力系统与控制详解》内容提要：高斯奖获得者、美国三院院士StaleyOher教授等多位专家推荐，介绍机器学习和数据挖掘在理工科的应用……《数据驱动的科学和工程机器学习、动力系统与控制详解》内容试读第一部分「降维和变换第1章奇异值分解奇异值分解(SVD)是计算时代最为重要的矩阵分解方式之一，它为本书中几乎所有的数据方法奠定了基础。SVD提供了一种数值稳定的矩阵分解结果，可用于多种应用目的并保证矩阵分解的存在性。我们将用SVD来获得矩阵的低秩近似，并对非方阵求取伪逆来找到方程组Ax=的解。SVD的另一个重要用途是作为主成分分析(PCA)的底层算法，可将高维数据分解为最具统计意义的描述因子，即降维，用少数变量就能够反映原来众多变量的主要信息。SVD/PCA已广泛应用于理科和工科领域解决各种问题。在某种意义上，SVD拓展了快速傅里叶变换(FFT)的概念，FFT将是下一章的话题。许多工程教材会先介绍FFT,因为它是许多经典解析结果和数值结果的基础。然而，FFT是在理想设置情况下工作的，而SVD是一种更为通用的数据驱动技术。因为本书关注的是数据，所以我们从SVD开始，SVD可被认为是针对特定数据而提供的定制的基，而FFT提供的则是通用的基。在许多领域，复杂系统生成的大量数据是以大型矩阵形式排列的，或更通常的是以数组形式排列的。例如，可以将来自实验或仿真的一系列时间序列数据排列成一个矩阵，矩阵中的每一列包含所有给定时间上的测量值。如果在每一时刻上的数据是多维的，就像在三维空间中对天气进行高分辨率仿真一样，可以将这些数据重塑或扁平化为高维列向量，从而形成一个大型矩阵的多个列。类似地，可以将灰度图像中的像素值存储在矩阵中，也可以将这些图像重塑成一个矩阵中大的列向量来表示影像的画面。值得注意的是，这些系统生成的数据通常是低秩的，这意味着存在一些主导模式可用于解释高维数据。SVD是一种从数据中提取这些模式的数值鲁棒和有效的方法。1.1概述在这里，我们将介绍SVD,并通过一些启发示例来展示如何使用SVD,以此建立对SVD的直观认识。SVD为本书中介绍的许多其他技术提供基础，包括第5章中的分类方法、第7章中的动态模态分解(DMD)和第11章中的本征正交分解(POD)。下面几节将讨论详细的数学性质。3高维是在处理复杂系统中的数据时经常遇到的挑战。这些系统可能涉及大型测量数据集，包括音频、图像或视频数据。数据也可以从物理系统生成，例如来自大脑的神经记录、2第一部分降雏和变换来自仿真或实验的流体速度测量值等。在许多自然发生的系统中，可以观察到数据表现出主导模式，其特征可以由低维吸引子或流形来刻画252,25。例如，图像中包含有大量的测量值（像素），它们是高维向量空间的元素。大多数图像是高可压缩的，这意味着相关信息可以在低维的子空间中表示。本书将对图像的可压缩性进行深入讨论。复杂的流体系统，如地球的大气层或车辆后方的湍流尾流，也提供了高维状态空间下存在低维结构的例子。尽管高保真流体的仿真通常需要至少数百万或数十亿个自由度，但在流体中往往存在主导的相干结构，如车辆后方周期性的旋涡脱落或天气中的飓风。SVD提供了一种系统的方法，可以根据主导模式确定高维数据的低维近似值。这种技术是数据驱动的，因为模式完全是从数据中发现的，无须添加任何专家知识或直觉。SVD在数值上是稳定的，并根据由数据内主要相关性定义的新坐标系提供数据的层次表示。此外，与特征分解不同，SVD可以保证对于任何矩阵都是存在的。除了降低高维数据的维数外，SVD还有许多强大的应用。它可用于计算非方阵的伪逆为欠定或超定矩阵方程组Ax=提供解，还可以用于数据集去噪。SVD对于刻画向量空间之间的线性映射的输入和输出几何关系同样重要。这些应用都将在本章中进行探讨，从而为矩阵和高维数据提供一个直观的认识。SVD的定义通常，我们感兴趣于分析大型数据集X∈Cxm:XX2(1.1)列x∈C”可能是来自仿真或实验的测量值。例如，这些列可以表示已经被重塑为具有与图像中的像素一样多的元素的列向量的图像。列向量还可以表示随时间变化的物理系统的状态，例如一组离散点处的流体速度、一组神经测量值或是具有一平方千米分辨率的天气模拟状态。索引k是一个标签，表示第k个不同组的测量。对于本书中的许多例子，X由时间序列4☐数据组成，并且x,=x(k△)。通常，状态维度非常大，可达到数百万或数十亿个自由度的数量级。列通常被称作快照，m表示X中的快照数量。对于许多系统”gtm,结果可表示为一个高瘦的矩阵，相反，当《m时，则是一个矮胖的矩阵。对于每一个复值矩阵X∈Cm,SVD存在唯一矩阵分解：X=UΣV*(1.2)其中，U∈Cmx"和V∈Cmxm是带有标准正交列的酉矩阵9，∑∈Cxm是一个对角元素为非负实数、非对角元素都为零矩阵。这里*表示的是复共轭转置。我们将在本章中发现，U和V是酉的这个条件被广泛地使用。当≥m时，矩阵∑在对角线上最多有m个非零元素，并可以被写成∑因此，0曰如果UU*=U*U=I,则称方阵U是酉的。对于实值矩阵来说，这与常规转置X*=X相同。第1章奇异值分解3可以使用经济SVD来精确表示X:X=UEV*=02v(1.3)满秩SVD和经济SVD如图1.1所示。心-的列张成的向量空间与心张成的向量空间是正交互补的。U的列被称为X的左奇异向量，V的列被称为X的右奇异向量。2∈Cmxm的对角线元素被称为奇异值，它们是由大到小排序的。X的秩等于非零奇异值的个数。满秩SVDV0U经济SVD图1.1满秩SVD和经济SVD中的矩阵示意图SVD的计算SVD是计算科学和工程学的基石，并且SVD的数值实现既重要又具有数学启发性。也就是说，大多数标准数值实现都是成熟的，并且在许多现代计算机语言中存在一个简单的接口，允许我们抽取出SVD计算背后的细节。在大多数情况下，我们只是将SVD作为大型计算工作的一部分，并理所当然地认为存在这种有效且稳定的数值算法。在接下来的章节中，我们将演示如何借助各种计算语言来使用SVD,还将讨论最常见的计算策略和局限性。关于SVD的计算有许多重要的结果212.106,21,22,23。在文献[214]中可以找到有关计算问题的更详尽的讨论。随机数值算法越来越多地用来计算超大矩阵的SVD,这将在1.8节讨论在Matla中，SVD的计算很简单：gtgtXrad(5,3)Createa5x3radomdatamatrixgtgt[U,S,V]vd(x)iigularValueDecomoitio5对于非方阵X,经济SVD效率更高：gtgt[Uhat,Shat,V]vd(X,'eco')$ecoomyizedSVD在Pytho中：第一部分降雏和变换gtgtimortumyagtgtX.radom.rad(5,3)createradomdatamatrixgtgtU,S,V.lialg.vd(X,full_matrice=True)$fullSVDgtgtUhat,Shat,Vhat.lialg.vd(X,fullmatrice=Fale)号ecoomySVD在R中：Xlt-relicate(3,rorm(5))gtlt-vd(X)gtUlt-8$ult-diag(d)Vlt-SV在Mathematica中：I:X=RadomReal[(0,1),{5,3)]I:[U,S,V=igularValueDecomoitio[X]SVD也可以在其他语言中使用，比如Fortra和C++。事实上，大多数SVD的实现6都是基于Fortra中的LAPACK(线性代数工具包)H)。SVD操作在LAPACK中被指定为DGESVD,它被封装在C++库Armadillo和Eige中。历史回顾SVD有着悠久而丰富的历史，从早期建立基础理论的工作发展到现代的关于计算稳定性和效率的工作。Stewart5oa对SVD发展进行了很好的历史回顾，提供了相关背景和许多重要的细节。这篇文章主要介绍了Beltrami和Jorda(1873)、Sylveter(1889)、入Schmidt(1907)和Wyl(1912)的早期理论工作。该文章还讨论了更为近期的工作，包括Golu及其合作者的开创性计算工作22,21。此外，现代著作中也有许多关于SVD的优秀章节524,17,316本书用途和读者要求SVD是降维中许多相关技术的基础。这些方法包括统计学中的主成分分析(PCA)48,6,2列Karhue-Loeve变换(KLT)2o.34o、气候中的经验正交函数(EOF)B4、流体力学中的本征正交分解(POD)25)、典型相关分析(CCA)3。尽管这些方法是在不同领域独立建立起来的，但其中有许多方法只是在如何进行数据收集和预处理等方面有所不同。Gerrad在文献[204]中对SVD、KLT和PCA之间的关系进行了很好的讨论。SVD还广泛应用于系统辨识和控制理论中获得降阶模型，以此实现如下意义上的平衡：根据测量获得的状态观测能力和执行作用获得的状态控制能力实现状态的分层有序3对于这一章，我们假设读者熟悉线性代数，并有一定的计算和数值方面的相关经验。作为回顾，有许多关于数值线性代数的优秀书籍，那里有关于SVD的讨论524.7,3111.2矩阵近似SVD最有用的定义特性可能是它为矩阵X提供了一个最优的低秩近似。事实上，SVD提供了一个分层的低秩近似，因为保留最前面的？个奇异值和向量，并丢弃其余的项，就可以获得秩为r的矩阵近似。第1章奇异值分解5Schmidt(Gram-Schmidt正交化方法提出者之一)将SVD推广到函数空间，并建立了一个近似定理，将截断SVD作为基础矩阵X的最优低秩近似7o。Schmidt的近似定理被Eckart和Youg重新发现o,有时也被称为Eckart-Youg定理。定理1(Eckart--Youg!7o)最小二乘意义下X的最优秩r近似，由秩rSVD截断文给出：argmiX-XIF=UZV*(1.4)7☐文，.t.rak(X)=r其中，0和V分别表示U和V中前”个先导列，2包含∑中的先导r×r维子块。e表示Froeiu范数。在这里，我们建立了一种表示形式，即截断SVD基（以及得到的近似矩阵文）用文=心V*来表示。由于∑是对角矩阵，秩rSVD近似则是由r个不同的秩1矩阵的和给出：文=∑0u以=o1u山1v+2u2吃+…+r山(1.5)k=1这就是所谓的并向量求和。对于给定的秩r,在，意义下，对于X没有比截断SVD近似文更好的近似。因此，高维数据可由矩阵0和立的列给出的几个主导模式很好地描述。这是SVD的一个重要特性，我们将多次讨论它。有很多包含高维测量值的数据集示例，由此产生一个大的数据矩阵X。然而，在数据中往往存在主导的低维模式，截断SVD的基提供了从高维测量空间到低维模式空间的坐标变换。这样做的好处是减少了大型数据集的规模和维数，为可视化和分析提供了一个易于处理的基。本书考虑的许多系统是动态的（见第7章)，SVD的基提供了用于刻画可观测吸引子的层次模式，在此基础上可以投影一个低维动态系统来获得简化的降阶模型（见第12章）。截断截断SVD如图1.2所示，其中立、立和7表示截断的矩阵。如果X不是满秩的，那么中的一些奇异值可能是零，截断SVD可能仍然是精确的。但是，对于截断值”小于非零奇异值的数目（即X的秩），截断SVD只能如下近似X:X≈02V(1.6)截断秩r有许多选择，将在17节中讨论。如果我们选择截断值来保持所有非零的奇异值，那么X≈立V*就是精确的。示例：图像压缩我们用一个简单的示例来说明矩阵近似的思想：图像压缩。贯穿全书的一个主题是大数据集通常包含易于用低秩表示的基础模式。自然图像提供了一个简单又直观的例子，其具有内在可压缩性。一幅灰度图像可以被认为是一个实值矩阵X∈Rxm,其中和m分别表示垂直和水平方向上的像素个数©。取决于表示（像素空间、傅里叶频域、SVD变换坐标）的基，图像可能有非常紧凑的近似。8日尽管将图像大小指定为垂直的而不是水平的情况并不少见（即X”∈R"),但我们坚持用水平表示替代垂直表示，这是为了与常用矩阵表示法保持一致。6第一部分降维和变换满秩SVD7*XU0截断SVD0图1.2截断SVD示意图。下标“rem”表示立、立和V在截断后的剩余项考虑图1.3中雪狗Mordecai的图像，这幅图像有2000×1500像素。可以对该图像进行SVD,绘制对角线奇异值，如图1.4所示。图1.3给出了在不同截断值r下得到的近似矩阵X。当”=100时，重构图像非常精确，奇异值几乎占图像方差的80%。SVD截断导致对原始图像的压缩，因为只有U和V的前100列以及∑的前100个对角元素被存储在心、立和立中。原始图像r=5,保留0.57%r=20,保留2.33%r=100,保留11.67%图l.3SVD在不同的秩r截断后得到的雪狗Mordecail的图像压缩情况（原始图像分辨率为2000×1500)···试读结束···...

2023-05-15 王占山诗词集 盂县王占山

课程介绍课程来自于【智能交易】赵越《新版MT4-EA编程》视频课程（视频+指标+文档+源码）Mt4是MetaQuote软件公司开发的一款以外汇为主期货为辅的分析交易软件。目前超过100家外汇经纪公司和来自全世界的30个国家的银行已经选择MT4软件作为网络交易平台。我国民生银行曾经推出过一款叫“易富通”外汇保证金产品，用的交易平台就是MT4。文件目录11.指标、脚本、EA的运行及测试历史数据参数优化.doc1.指标、脚本、EA的运行及测试历史数据参数优化(1).m42EA程式代码MAcro.mq4指标程式代码MACD2lie.mq4一次性平所有仓脚本(保证全平)cloeall.ex4cloeall.mq4一次性平所有仓脚本(保证全平).rar2.指标、脚本、EA的编写基础知识及简单实例演示.doc2.指标、脚本、EA的编写基础知识及简单实例演示.m433.MQL4语言基本语法讲解(上).m43.MQL4语言基本语法讲解(上).doctet3_crit.mq44tet4_crit.mq44.MQL4语言基本语法讲解(下).doc4.MQL4语言基本语法讲解(下).m45tet5_crit.mq45.如何获取K线数据？如何获取指标数据？.m45.如何获取K线数据？如何获取指标数据？.doc66.如何下单？如何挂单如何修改止损止赢？.m4tet6_crit.ex46.如何下单？如何挂单如何修改止损止赢？.doctet6_crit.mq477.avitet7_crit.mq47.获取账户信息,报警,发送邮件,MarketIfo等常用功能函数.doc8tet8_crit.mq48.avi8.系统自带指标函数分析.doc99.avitet9_crit.mq49.文件操作函数讲解.doc1010.如何在货币对窗口界面上添加文字、趋势线等对象.doctet10_crit.mq410.avi11MAcro.mq411.编写指标实战训练(上).doc11.编写指标实战训练(上).m412BB.mq412.avi12.编写指标实战训练(中).doctet12_idicator.mq41313.编写指标实战训练(下).doc13.avitet13_idicator.mq41414.编写智能交易系统(EA)实战训练(上).doc14.m4tet14_EA.mq415调用的指标MAcro.mq4tet15_EA.ex4tet15_EA.mq415.编写智能交易系统(EA)实战训练(中).doc15.avi1616.编写智能交易系统(EA)实战训练(下).doc16.avitet16_EA.mq417tet17_crit.ex417.avi17.编写脚本实战训练.doctet17_crit.mq418tetdllDeugtetdll.dlltetdll.ilktetdll.dtetdll.extetdll.litetdllDeugtetdll.dll.itermediate.maifettetdll.chtetdll.dll.emed.maifet.reBuildLog.htmtdafx.ojmt.detetdll.ojtetdll.retetdll.dll.emed.maifetvc90.dvc90.idretetdll.rc2Reource.htetdll.rctetdll.cReadMe.txttdafx.htdafx.ctetdll.htetdll.vcroj.ZHAOYUE.Admiitrator.uertetdll.vcrojtetdll.deftargetver.htetdll.uotetdll.ctetdll.l18.avitet18_crit.mq418.如何运用dll对ex4文件加密.doc19a网站+acce数据库文件LitLat.aorder.md1.atet19_crit_ed.mq419.远程跟单系统揭秘.doctet19_crit_receive.mq419.avi2020.avi20.根据手动画的趋势线自动下单.doctet20_EA.mq421qlitedlltetqlitedlltetreqlitedlltet.rc2Deugqlitedlltet.dll.emed.maifetqlitedlltet.ojBuildLog.htmqlitedlltet.dll.itermediate.maifetqlitedlltet.dll.emed.maifet.remt.detdafx.ojqlitedlltet.chqlitedlltet.reqlite3.oj(1).uddxqlite3.oj(2).uddxqlite3(3).ojqlite3(1).oj.tudqlite3.oj.tudqlite3.oj.uddxqlite3(2).oj.tudvc90.dvc90.idqlitedlltet.vcroj.ZHAOYUE.Admiitrator.uertdafx.htargetver.hqlitedlltet.deftdafx.cqlitedlltet.rcReource.hqlitedlltet.hqlitedlltet.cReadMe.txtqlitedlltet.vcrojqlite3.cqlite3.hDeugqlitedlltet.exqlitedlltet.ilkqlitedlltet.liqlitedlltet.dqlitedlltet.dllqlitedlltet.cqlitedlltet.uoqlitedlltet.l21运用DII功能.avitet21_crit.mq421.运用dll功能调用SQLite数据库实验.doc22SurerEA.mq422.十个货币对测试10年无一单亏损超级完美EA揭秘.doc22.avi23一个神经网络的EA的示例.docComo_Right.mq423.人工神经网络思路探讨.doc23.avi2424.【实战技巧】查错、海龟法则、跟踪止赢、Zigzag指标获取高低点.doc24.avitet24_EA.mq425通达信指标公式编写教程-初级.doctet25_EA.mq425.通达信指标公式改成MT4指标，并编写成MT4的EA（智能交易）系统.doctet25_idicator.mq425.avitet25_idicator.ex426MT4平台信息.mq426.avitet26_EA.mq426.为什么同样的EA在有些MT4平台能正常开单有些不行.doc2727.K线跟MACD柱状线背离提醒指标编写.doc27.avitet27_idicator.mq42828.如何在MT4界面上显示各样的字体、如何获取MT4平台的信息(1).doctet28_EA.mq428.avi29aogao.html29.avi29.如何将交易报告定时自动上传到网站，按F1帮助文档字体调整等.doc...

2023-03-25 智能交易 打板 智能交易 第24课 瞬间的光辉

图书名称：《模型参考自适应控制导论》【作者】（美）尼汉·T.阮（NhaT.Nguye）著；赵良玉，石忠佼译【丛书名】国外工业控制与智能制造丛书【页数】355【出版社】北京：机械工业出版社,2020.01【ISBN号】978-7-111-64339-5【价格】139.00【分类】参考模型自适应控制【参考文献】（美）尼汉·T.阮（NhaT.Nguye）著；赵良玉，石忠佼译.模型参考自适应控制导论.北京：机械工业出版社,2020.01.图书封面：图书目录：《模型参考自适应控制导论》内容提要：《模型参考自适应控制导论》通过翔实的应用实例为读者介绍了自适应控制理论的相关知识，适用于刚开始硕士或博士学习生涯的学生，也适用于希望能够快速入门自适应控制理论的工程技术人员。该书由简入繁、从易到难地介绍了各种各样的自适应控制技术，并为所有的自适应控制技术提供了简明的稳定性证明，同时避免过多的数学运算混淆读者的理解。该书首先介绍了一阶、二阶以及多输入多输出系统的标准模型参考自适应控制技术：接着讨论了小二乘参数估计及其在模型参考自适应控制技术中的应用，来帮助读者对模型参考自适应控制形成一种不同的认识；随后讨论了采用正交多项式和神经网络的函数近似技术以及基于神经网络的模型参考自适应控制技术。《模型参考自适应控制导论》深入讨论了模型参考自适应控制相关的鲁棒性问题，在帮助读者了解该技术固有缺陷的基础上，通过将鲁棒性的各个方面与线性时不变系统的相关项进行对比来加深理解。《模型参考自适应控制导论》内容试读第1章绪论引言本章简要介绍了模型参考自适应控制理论的最新研究进展。自适应控制是一种颇具前景的控制技术，可以在系统老化或存在建模不确定性的情况下改善控制系统性能。在过去十年中，随着政府研究基金持续增加，研究人员在自适应控制理论和新型自适应控制方法方面均取得了一些进展。其中一些新提出的自适应控制方法不仅提升了系统的性能和鲁棒性，还进一步提高了模型参考自适应控制作为未来控制技术的可行性。全尺寸飞机和无人驾驶飞行器上的飞行测试验证，增强了人们将模型参考自适应控制作为未来飞行器飞行控制技术的信心。尽管在自适应控制方面的研究已经进行了五十年，但由于许多技术问题仍未得到妥善解决，目前还没有任何自适应控制系统应用于安全至上或者人在回路的生产系统。作为一种非线性控制方法，自适应控制系统设计缺乏公认的性能指标是其无法得到广泛认可的主要障碍。开发一种公认可信的自适应控制系统，是目前自适应控制领域亟须解决的技术挑战。自适应控制是一个在控制理论界得到几十年深入研究的主题方法。可以在航空航天或其他诸多领域中发现很多自适应控制的应用案例，但在安全至上的生产系统中却很少或根本没有得到应用。本章的主要学习目标是：。了解自适应控制的发展历史以及当前的研究热点。。认识到尽管该领域取得了许多研究进展，但自适应控制技术的应用却并不普遍，且应用范围极其有限。认识到验证、确认和认证是进一步提升自适应控制技术可信度、拓展其应用领域的重要技术手段。1.1背景介绍自适应控制是一类处理不确定性系统的非线性控制方法。这些不确定性可能来自系统动力学自身无法预见的变化或者外部干扰。自适应控制系统可以广义地描述为能够基于被控对象所接收到的输入在线调整控制器设计参数，如控制增益，以适应系统不确定性的一科控制系统，如图1-1所示。其中，将可调参数称为自适应参数，将通过一组数学方程进行描述的调整机制称为自适应律。大多数情况下，典型的自适应律是非线性的。这种非线性使得许多传统线性时不变控制系统的设计和分析方法，如伯德图、相位裕度和增益裕度、特征根分析等，无法直接应用于自适应控制系统的设计和分析。自适应控制的历史可以追溯到20世纪50年代初期，当时人们热衷于为高性能飞机设计种可以适用于大空域飞行条件的先进自动驾驶仪山。经过大量的研究和开发工作，增益调度控制由于可以根据飞机所处的飞行环境并利用现有的经典控制方法进行控制增益的选择，获得了人们的普遍认可，而自适应控制由于其固有的非线性特性并没有得到广泛应用。模型参考自适应控制导论20世纪60年代，现代控制理论和李雅普诺夫稳定性理论的出现促成了自适应控制理论的发展。Whitaker等人利用灵敏度方法和MIT法则设计出了模型参考自适应控制，但是缺乏对自适应控制自身特性的理解和稳定性证明。在1967年，NASA将自适应控制器应用于三架名为X-15的实验性高超音速飞机上，并进行了飞行试验2-引。在完成了几次成功的试飞之后，这款高超音速飞机遭遇了一次毁灭性的坠机事件，正是这次灾难性事件以及一些技术2瓶颈削弱了人们对自适应控制的兴趣。动力学系统不确定性系统确定性系统适应不确定性容许不确定性时不变时变自适应控制鲁棒控制常值增益控制增益调度控制图1-1动力学系统的自动控制技术分类在20世纪70年代，李雅普诺夫稳定性理论成为模型参考自适应控制的理论基础。李雅普诺夫稳定性理论与模型参考自适应控制的结合被视为自适应控制领域的一大突破。但好景不长，到了20世纪80年代就有人发现即使李雅普诺夫理论能够保证自适应控制的稳定性，但面对存在小扰动或未建模动态的情况时，自适应控制仍可能表现出不稳定的现象4。这使得人们认识到模型参考自适应控制对系统建模精度及实际系统与所建模型之间的不匹配很敏感。这种缺乏鲁棒性的表现，催生了σ修正法)]和修正法，以提升自适应控制的稳定性阿，这些鲁棒修正模式也代表了一类新的“鲁棒自适应控制”。从20世纪90年代至今，关于自适应控制的研究一直十分活跃。引入神经网络作为自适应机制7-1，使得一类称为“智能控制”或者“神经网络自适应控制”的自适应方法得到了发展，虽然这些方法是基于神经网络来逼近模型不确定性，但其基本框架与模型参考自适应控制并无二致。3-2山在接下来的十年，自适应控制研究又迎来了新的发展时期，NASA☑和美国其他政府机构均增加了研究经费，NASA一直是自适应控制技术发展的积极参与者，如图1-2所示。在此期间，随着研究经费的增加，研究人员在自适应控制理论和新的自适应控制方法等方面均取得了一些成果。由于篇幅有限，我们无法逐一列举所有取得的进展。读者可以发现，在这些新提出的自适应控制方法中，有相当一部分是在NASA的资助下完成的，包括Satillo和Bertei提出的基于回溯成本优化的自适应控制23-24，Steaya和Krihakumar提出3的参考模型修正自适应控制25-2，Calie和Yucele提出的自适应回路重构27-2，Nguye提出的有界线性稳定性分析度量驱动自适应控制[29-30，Lavretky提出的组合/复合模型参考自适应控制B1-32,Yucele和Calie提出的无导数模型参考自适应控制B3-3,Nguye提出的混合自适应控制35-37，Kim等人提出的K修正381，Yucele和Calie提出的卡尔曼滤波修正39-4o,Hovakimya和Cao提出的C1自适应控制4143)，Nguye提出的最小二第1章绪论3乘自适应控制444)，Chowdhary和Joho提出的并发学习最小二乘自适应控制[46-47，Balakriha提出的修正状态观测器的自适应控制[48]，Guo和Tao提出的多变量模型参考自适应控制[49，Nguye提出的最优控制修正[50-5以及多目标最优控制修正52-53)，Volyakyy等人提出的Q修正54-5)以及Kim等人提出的参数依赖黎卡提方程自适应控制56。这些新的自适应控制方法大都可以提高系统的性能和鲁棒性，并进一步提高模型参考自适应控制作为未来控制技术的可行性。模型参考自适应控制智能自适应控李雅普诺夫稳定性理论制（神经网络模糊逻辑)增益调度控制鲁棒性当代鲁棒可认证的MIT法则鲁棒修正自适应控制自适应控制1950196019701980MASAX-15NASAF-15NASAF-8NASAF-18图1-2自适应控制研究的时间历程在飞行验证方面，NASA研制了一套基于Calie和Rydyk所提出的igma-i神经网络自适应控制的智能飞行控制系统3)，并于21世纪初期在阿姆斯特朗（原德莱顿）飞行研究中心利用F-15飞机进行了飞行测试，展示了神经网络自适应控制的性能57-58.2010年，在NASA阿姆斯特朗飞行研究中心的一架F/A-18飞机上开展了另一项飞行测试，用于验证一种基于最优控制修正的新型简化自适应飞行控制器[5962.2009年，NASA艾姆斯研究中心对几种自适应控制方法进行了一项飞行员在环的高精度飞行模拟研究63-64。同年，在NASA兰利研究中心的AirSTAR飞机上进行了C1自适应控制器的飞行试验[6阿，在海军研究生院(NavalPotgraduateSchool)的一架无人机上也进行了C1自适应控制器的飞行试验[66.2010年，通过在BeechcraftBoaza电传飞行试验平台上进行飞行测试，对模型参考4自适应控制进行了评估6列。这些飞行实验以及随后的许多试验都增强了人们对模型参考自适应控制作为一种潜在的航空飞行器飞行控制技术的信心。同时也可以看出，仍然需要进步的飞行测试来完善自适应控制技术。自适应控制的研究目前仍然如火如茶。介绍当前所有的研究进展超出了本书的讨论范围。感兴趣的读者可以在参考文献中找到更多的关于自适应控制在飞机[68-9、宇宙飞船21,80-83、无人机5,47,65-66,841、空间结构[85-861、机器人系统8,87、弹药系统[881、液压系统89等方面的应用。目前，对自适应控制的研究普遍缺乏处理存在于多种系统设计和操作中的集成效应的4模型参考自适应控制导论能力。这些效应包括但不限于：未建模动态造成的复杂不确定性4,90、意外操作和结构损坏引起系统动力学的显著变化B6,76,91、未知的部件故障和异常[80,2-94、高设计复杂度[59、新型执行机构和传感器79,951]、多场耦合85-86,96-98]等。自适应控制在航空航天领域发挥着重要作用。当飞行器在结构损坏、控制面失效或者非标称条件飞行时，飞行器会遭遇多种耦合效应，如空气动力学、飞行器动力学、结构动学以及推力等之间的耦合。这些耦合效应会给飞行控制系统的性能带来多种不确定性。因此，即使自适应控制系统在标称飞行条件下是稳定的，但在存在不确定性的情况下，自适应控制可能无法提供足够的稳定性99-100。例如，传统的飞机飞行控制系统通过气动伺服弹性(ASE)陷波滤波器来防止控制信号激发机翼的气动弹性模态。然而，如果飞机动力学出现了显著变化，气动弹性模态频率的变化足以使气动伺服弹性陷波滤波器失效，这可能就会导致控制信号激发机翼的气动弹性模态，从而对飞行员操纵飞机造成困难。自适应控制面临的另一个问题是其容纳慢速或退化的飞行控制执行机构的能力，例如受损的飞行控制面或发动机作为飞行控制执行机构9,10。由于执行机构的动力学较慢，执行机构之间的速度不同可能会使自适应控制出现问题，并可能导致飞行员诱导振荡(PIO)1!。为充分解决这些耦合效应导致的问题，需要在自适应控制研究中开发一套集成设计方法。这些集成方法需要在自适应控制和系统建模方面开发新的基础多学科方法。在高增益自适应情况下，未建模动态是自适应控制系统不确定性的重要来源及诱发不稳定性的关键因素。在未来的自适应控制研究中，应通过对这些二阶动力学结构的基本理解，将多学科方法5纳入自适应控制系统的设计中。随着对系统不确定性的进一步理解，有望开发出更有效的自适应控制方法，以提高系统在不确定性作用下的鲁棒性。1.2自适应飞行控制系统的验证和确认尽管人们在自适应控制领域已进行了五十余年的研究，但事实仍然是，目前还没有任何自适应控制系统应用于安全至上或人在回路的生产系统中，如民航客机等9,13-106。但是，自适应控制已经成功应用于武器系统中[88。造成这一现状的问题就在于自适应控制系统很难进行认证，并且现有的线性时不变(LT)控制系统的认证方法无法直接应用于非线性自适应控制系统。于是，在21世纪的第一个十年里，人们开始研发一套适用于自适应控制系统的评价指标4,1-1。这项研究的目标是为自适应控制建立一套类似于线性时不变系统中的超调、调节时间、相位裕度和增益裕度的性能和稳定性指标。这些指标如果被大家接受可能会为自适应控制系统的认证铺平道路，并使得自适应控制有可能成为安全至上和人在回路生产系统的未来控制技术。建立一套适用于自适应控制系统的认证体系是一项亟须解决的瓶颈问题。对于具有学习算法的自适应控制系统来说，在能够证明它们是高度安全和可靠的之前，它们并不会成为未来的主流发展方向。因此，必须建立一套严格的自适应控制软件验证和确认的方法，以确保自适应控制系统不会发生软件故障，从而说明自适应控制系统能够按要求运行并消除意外情况，同时能够满足美国联邦航空管理局(FAA)等监管机构的认证要求10410阿自适应控制系统能够对预先设计的飞行控制系统进行修改，这既是它的一大优势，同时也是一大劣势。一方面，自适应控制系统具备容纳系统退化的能力是其主要优点，因为传统的增益调度控制方法往往无法对在飞行包线之外的非标称飞行状态进行控制。另一方面，未第1章绪论5建模动态和高增益自适应过程会给自适应控制带来严重的问题，因为自适应控制系统对这些潜在的问题以及许多诸如执行机构动力学和外部干扰等问题非常敏感。为通过认证，自适应飞行控制系统必须能够证明在上述因素以及其他因素一如时间延迟、系统约束以及测量噪声的作用下，仍然可以保证令人满意的全局性能。1.2.1自适应飞行控制系统的仿真验证仿真是自适应控制系统验证的一个组成部分10415.116-11)。自适应控制系统的许多方面，特别是收敛性和稳定性，只能通过在仿真中模拟重要的非线性动力学特性来进行系统性能分析。例如，飞机的失速过程无法表示为线性模型，因为这种效应是高度非线性以及不稳定的。仿真技术是一种能够快速完成以下任务的方法：·不同自适应控制算法的评估和比较。·调整控制增益和更新律的权重。。确定每一步长下的适应过程。。评估过程噪声和测量噪声对自适应参数收敛的影响。。确定稳定边界。·使用真实飞行计算机硬件进行验证。·在飞行模拟器中进行自适应控制的驾驶评估。·对改进自适应过程的特殊技术进行仿真，例如添加持续激励以改善参数识别和收敛特性，以及在跟踪误差收敛到指定容差内或在指定次数的迭代之后停止自适应过程。不同仿真之间的主要区别体现在被控对象的建模精度上。高精度仿真需要自适应控制系统更为复杂的数学模型以及昂贵的控制器硬件设备。通过将简单线性模型的仿真结果与高精度非线性模型的仿真结果进行对比，以确保使用线性模型进行的性能分析仍然适用。为了节省成本，通常会尽量使用较低精度的测试平台。在台式机上进行的仿真通常是最低精度的仿真，因为这种仿真通常只包括控制律以及被控对象的线性或者非线性动力学。在早期的控制律设计和分析中，或者计算线性增益裕度和相位裕度时，通常采用线性模型。将系统传递函数由一个矩阵变换为另一个具有不同频率的矩阵来模拟被控对象模型的变化。通过改变每次的变化量可确定系统的稳定边界。与此同时，可以对自适应控制算法中的系统参数进行评估。台式机仿真环境为比较不同的自适应控制算法和控制器结构提供了一种快速、便捷的方式，只有最有希望得到应用的设计才需要高精度的仿真模拟。在控制回路的仿真中，高精度的仿真测试平台通常需要真实的飞行硬件设备（甚至是真实的飞机)，且往往运行在带有驾驶舱和舱外图形显示的专用计算环境中17-1181。这种仿真可能包括一个与飞行员进行交互的固定基座或运动基座驾驶舱。运动基座模拟器为飞行员额外提供了实际飞行中的物理（运动及视线）信息[631。通常来说，这种仿真包含了非线性飞7机动力学的软件模型、执行机构模型以及传感器模型。真实机载计算机的使用是这类仿真的一大优势，因为不同的计算设备在处理异常以及计算过程中都会有所不同。真实的飞机或者测试专用飞机都可以为高精度仿真提供真实的执行机构动力学、传感器噪声、实际飞行电传以及一些结构之间的交互作用。这些测试平台允许对飞行硬件的所有接口、时序测试以及各种故障模式和影响分析(FMEA)测试进行完整的检查，这在低精度仿真中是不可能实现的。6模型参考自适应控制导治1.2.2自适应控制系统的评价指标尽管人们在自适应控制研究方面取得了诸多进展，自适应控制也展现出了其独有的优势，但有效验证和确认方法的缺乏仍然是将自适应控制技术应用到安全至上(afety-critical)和人在回路(huma-rated)生产系统中的一大障碍。这一障碍可以归结为缺乏适用于评估自适应控制性能和稳定性的指标。为了使成熟的自适应控制技术应用于未来的安全至上和人在回路的生产系统，建立一套适用于评价自适应控制性能和稳定性的指标是自适应控制研究中的一个重要方向。自适应控制的稳定性指标是评估系统对未建模动态、时间延迟、高增益学习和外部干扰鲁棒性的重要考虑因素。因此，为自适应控制系统建立一套合适的稳定性和性能指标是开发可靠验证和确认方法的第一步，进而会使自适应控制软件获得认证。建立适用于自适应控制系统的性能和稳定性指标的另一好处是可以促进指标驱动自适应控制的发展。指标驱动自适应控制是指在某些情况下，为了保持控制系统的运行安全，需要在稳定性和性能之间进行权衡的一种控制方法30。该领域的研究成果为在线计算稳定性指标提供了一些初步的分析方法，从而可以调整自适应控制系统的自适应参数，提高闭环系统的稳定裕度[29列。一般情况下，线性时不变系统的增益裕度和相位裕度不适用于非线性的自适应控制系统。因此，出现了一些适用于自适应控制系统的性能和稳定性指标4,109-110,112,11。在文献[103]中，将参数的灵敏度作为用于神经网络输出的度量指标。文献[108]研究了基于李雅普诺夫分析和无源性理论的稳定性度量方法。从优化方法中也可以得到自适应控制系统稳定性和鲁棒性的评价指标107,119。在文献[120-121]中，将时滞裕度作为一种自适应控制系8统的稳定性指标。将自适应控制技术应用于航空航天飞行器以处理不确定性时仍存在一些未解决的问题。这些问题包含但不限于：(1)自适应控制可实现的稳定性指标与不确定性边界的关系；(2)执行机构存在静态或者动态饱和状态时的自适应；(3)纵向和横向运动之间由于故障、损坏以及不同的自适应速率导致的交叉耦合；(4)采用非传统执行机构（如发动机）时的在线重构和控制分配：(5)具有不同时延的执行机构系统时间尺度分离，如传统的控制面和发动机。1.3小结在过去的几十年中，自适应控制是一个得到较多研究的主题。自适应控制是一种很有应用前景的控制技术，可以在由系统退化以及建模不确定性导致的不确定性情况下提升控制系统性能。在过去十年间，研究人员在自适应控制理论的研究中取得了一些进展，并提出了许多新颖的自适应控制方法。这些新提出的自适应控制方法能够提高系统性能和鲁棒性，从而提升了模型参考自适应控制作为未来控制技术的可行性。自适应控制在全尺寸飞行器和无人机上进行的飞行试验验证，增强了人们对模型参考自适应控制有可能成为航空航天飞行器飞行控制新技术的信心。尽管如此，自适应控制的许多技术问题仍未解决，还不适用于安全至上或人在回路的生产系统。作为一种非线性控制方法，与线性控制系统相比，缺乏被广泛接受的评价指标是自适应控制系统设计获得认证的主要障碍。···试读结束···...

2023-03-10

课程介绍课程来自于新版MT4智能交易系统视频教程精华版MT4是市场行情接收软件，由迈达克软件公司发布，提供免费试用，有中文界面。它包括先前系统所有的特点，并且对这些功能和组成部分进行了进一步的介绍和重组。它适用于外汇，CFD以及期货市场。MetaTrader4服务器明显在使用率，工作表现，和可信度方面要优于早先的系统。文件目录第01课新版MT4软件的安装及界面功能介绍，指标EA脚本的安装课程内容.docx第1课新版MT4软件的安装及界面功能介绍，指标EA脚本的安装.m4第02课ea指标脚本运行,新版metaeditor介绍,排错,单步调试课程内容.docx第2课ea指标脚本运行,新版metaeditor介绍,排错,单步调试.m4第03课新版MT4强大基础架构函数分析演示功能课程内容.docx第3课新版MT4强大基础架构函数分析演示功能.m4第三课上课源代码下载.rar第04课MQL4基础语法一堂课速成课程内容.docx第4课MQL4基础语法一堂课速成.m44crit.mq4第05课：如何获取K线数据？如何调用指标数据？课程内容.docx第5课：如何获取K线数据？如何调用指标数据？.m45crit.mq4第06课MT4指标编程全揭秘课程内容.docx第6课MT4指标编程全揭秘.m46idicatorMAcro.mq4第07课管理多张单开单不混乱法宝函数课程内容.docx7EA.mq4第7课管理多张单开单不混乱法宝函数.m4第08课MQL4整个库函数目录结构介绍归类课程内容.docx第8课MQL4整个库函数目录结构介绍归类.m48crit.mq4第09课MT4账户基本信息获取课程内容.docx9crit.mq4第9课MT4账户基本信息获取.avi第10课发邮件,FTP上传交易报告,获取网页数据,发送信息到adroid或者iPhoe手机课程内容.docxMT4adroid版下载及发送信息设置截图.rar10crit.mq4第10课发邮件,FTP上传交易报告,获取网页数据,发送信息到adroid或者iPhoe手机.m4第11课对象的基本操作在图标上写字,画趋势线等课程内容.docx11crit.mq4第11课对象的基本操作在图标上写字,画趋势线等.m4第12课高级对象的画法及获取其值课程内容.docx12crit.mq4adicam2015-12-1315-35-02-034.m4第13课mql4文件操作实例讲解课程内容.docx13crit.mq4第13课mql4文件操作实例讲解.m4第14课运用对象文字和文件读取实现自动保存EA参数课程内容.docx第14课运用对象文字和文件读取实现自动保存EA参数.m414EA.mq4第15课MT4软件自带的操盘信号编程获取选择优秀的信号并订阅跟单课程内容.docx15crit.mq4第15课MT4软件自带的操盘信号编程获取选择优秀的信号并订阅跟单.m4第16课对整个K线图表的操作函数讲解课程内容.docx16crit.mq4第16课对整个K线图表的操作函数讲解.m4第17课一键开仓,平仓,修改订单脚本实战课程内容.docx第17课一键开仓,平仓,修改订单脚本实战.m417crit.mq4第18课用多指标组合加多周期调用来写EA实例课程内容.docx第18课用多指标组合加多周期调用来写EA实例.m418EA.mq4第19课做2个实例逆势加仓和顺势加仓课程内容.docx19EA顺势加仓.mq419EA亏损加仓.mq4第19课做2个实例逆势加仓和顺势加仓.m419EA顺势加仓.ex419EA亏损加仓.ex4第20课ZigZag指标调用,写MACD_ZiaZag和CCI_ZiaZag课程内容.docxCCI_zigzag.mq4MACD_zigzag.mq4第20课ZigZag指标调用,写MACD_ZiaZag和CCI_ZiaZag.m420crit.mq420crit(二维数组同时获取高低点的k线序号).mq4第21课通达信指标公式改成MT4指标并改成EA课程内容.docx21idicator.mq421EA.mq4第21课通达信指标公式改成MT4指标并改成EA.m4第22课对指标或EA进行账户和时间限制及试用验证码功能课程内容.docx第22课对指标或EA进行账户和时间限制及试用验证码功能.m422EA.mq4第23课在界面上添加按钮输入框等控件并执行代码课程内容.docx23.mq4第23课在界面上添加按钮输入框等控件并执行代码.m4...

2023-03-09 mt4函数手册 mt4函数立方根

图书名称：《汽车电子控制技术》【作者】汤沛，陆兆纳，盛敬主编【丛书名】普通高等教育汽车类专业精品系列教材【页数】223【出版社】北京理工大学出版社有限责任公司,2021.05【ISBN号】978-7-5682-9801-8【价格】79.00【分类】汽车-电子控制-高等学校-教材【参考文献】汤沛，陆兆纳，盛敬主编.汽车电子控制技术.北京理工大学出版社有限责任公司,2021.05.图书封面：《汽车电子控制技术》内容提要：...

2023-03-01 epublications epub组成

1.打开小米运动A，点击“我的”，点击“设备”，点击“添加设备”，选择“小米智能运动手环”，按照提示操作即可完成设备的绑定。2.将手环佩戴在手腕上，打开小米运动A，点击“运动”，点击“开始运动”，选择运动模式，即可开始记录运动数据。小米智能运动手环使用的方法是：1、软件安装完成之后打开，系统会自动搜索小米手环，这时将手环尽可能的靠近手机。搜索完成之后会提示登录小米账号，否则无法使用(绑定过程中需要敲击几下手环)。2、绑定完成之后，还需要进一步的设置才能正常使用小米手环。设置信息主要包括性别、年龄、身高、体重等，系统会根据这些依据推荐每天需要运动的步数，当然也可以根据自己的需求来设定。3、设定完成之后，当运动的时候，手环会自动记录运动信息(步数、时间、卡路里)，并同步至APP(云端)中。点评：小米智能运动手环使用起来比较方便，软件安装完成之后，需要登录小米账号，才能正常使用，并设置性别、年龄、身高、体重等信息，这样系统就会根据这些依据推荐每天需要运动的步数，可以根据自己的需求来设定，当运动的时候，手环会自动记录运动信息，并同步至APP中，很实用。...

2023-02-24 手环 小米运动 小米穿戴 手环 小米运动 米家 账号不一致