图书名称：《涵闸混凝土的温度应力与温度控制》【作者】王同生主编【页数】292【出版社】北京：中国环境科学出版社,2010.12【ISBN号】978-7-5111-0456-4【价格】58.00【分类】涵闸-混凝土-温度控制-研究【参考文献】王同生主编.涵闸混凝土的温度应力与温度控制.北京：中国环境科学出版社,2010.12.图书封面：《涵闸混凝土的温度应力与温度控制》内容提要：涵闸是常见的水工建筑物，是各类防洪、发电和引洪水工程的重要组成部分。水利部水利建设与管理总站针对水工混凝土建筑物的温度应力分析、温度控制和预防裂缝措施的进行研究，本书共分两篇，第一篇是基本理论与计算方法，第二篇是工程经验。从理论与实践的结合上，分别介绍了淮河入海水道淮安立交地涵、二河闸、刘家道口节制闸及燕山水库溢洪闸的经验。...

2023-12-27 中国环境科学出版社在哪 中国环境科学出版集团有限公司

图书名称：《高寒地区高拱坝混凝土温度控制技术研究与应用》【作者】雷丽萍，黄天润，郭红彦著【丛书名】技术专著系列【页数】336【出版社】北京：中国水利水电出版社,2021.09【ISBN号】978-7-5170-8873-8【价格】118.00【分类】寒冷地区-混凝土坝-拱坝-温度控制-研究【参考文献】雷丽萍，黄天润，郭红彦著.高寒地区高拱坝混凝土温度控制技术研究与应用.北京：中国水利水电出版社,2021.09.图书封面：《高寒地区高拱坝混凝土温度控制技术研究与应用》内容提要：...

2023-12-27 情罪原唱高寒 高寒演过的电视剧

图书名称：《高原花卉环境控制参数库的建设以非洲菊设施栽培为样本》【作者】张小岚，王灵芝，位建伟【丛书名】云南高原特色农业系列丛书【页数】76【出版社】昆明：云南科技出版社,2019.01【ISBN号】978-7-5587-1462-7【价格】28.00【分类】菊花-温室栽培-环境控制-参数-芯缦【参考文献】张小岚，王灵芝，位建伟.高原花卉环境控制参数库的建设以非洲菊设施栽培为样本.昆明：云南科技出版社,2019.01.图书封面：《高原花卉环境控制参数库的建设以非洲菊设施栽培为样本》内容提要：《高原花卉环境控制参数库的建设：以非洲菊设施栽培为样本》以非洲菊鲜切花设施生产为样本，概述了温室内部环境参数的调控技术是温室设施的关键性技术，温室内温度、光照、水、气、肥实现了计算机自动调控，从品种选择、栽培管理到采收包装形成了一整套完整的规范化技术体系，提出了温室环境因子调控方法、建立PC端温室自动控制系统的方法及路径，如何通过建设温室环境控制参数库，以控制温室环境，系统调节以上多因素的环境影响因子，改善作物的生长环境，使作物生长始终处于环境中，达到提高作物的品质和产量并达到节约能源的目的，对于合理成本下建立的温室自动化控制具有一定的理论水平和实践指导作用，对促进昆明地区典型高原特征的温室花卉生产具有重要的意义，具备出版价值，可供相关部门、企业及从业人员参考。...

2023-12-21 非洲菊植株高度 非洲菊地栽

图书名称：《知库·法律与社会中国特色科技创新治理体系主体、能力与战略》【作者】吴波，李卓繁【丛书名】知库法律与社会【页数】199【出版社】天津：天津人民出版社,2021.09【ISBN号】978-7-201-17657-4【价格】85.00【分类】技术革新-研究-中国【参考文献】吴波，李卓繁.知库·法律与社会中国特色科技创新治理体系主体、能力与战略.天津：天津人民出版社,2021.09.图书封面：《知库·法律与社会中国特色科技创新治理体系主体、能力与战略》内容提要：本书是探讨科技创新治理的理论专著。为更好地应对世界主要发达国家之间科技研发的激烈竞争，作者围绕科技治理体系和治理能力现代化战略，聚焦高等学校、科研院所、科技社团三大科技创新治理主体，探讨了中国特色科技创新治理多元主体能力建设的有效路径，以及多学科协同科技创新攻关的矩阵式管理模式，并提出了建设和完善中国特色科技创新治理体系的发展思路与对策建议。科技创新治理是国家治理体系和治理能力现代化的重要组成部分。本书作为研究科技创新、科技治理的专著，有较高的学术价值。出版该书有较好的社会效益。...

2023-12-21 法律与社会网 法律与社会网课答案

流体电路增加了用于控制软机器人的模拟选项技术摘要软机器人是新兴机器人技术的激动人心的领域，它有潜力改变我们与世界互动的方式。软机器人由柔性材料制成，能够变形并适应其周围的环境，这使得它们非常适合执行需要灵巧性和控制的各种任务。然而，软机器人传统上很难控制，因为它们通常需要复杂的计算和算法。这使得它们在许多应用中的使用非常具有挑战性，尤其是那些需要快速反应或精确运动的应用。最近，研究人员发现了一种新的方法来控制软机器人，这种方法可以极大地简化软机器人的设计和控制。这种方法被称为“流体电路”，它利用流体来控制软机器人的运动。流体电路是一种由微流体通道和阀门组成的小型网络。通过控制通道和阀门的打开和关闭，可以控制流体的流动，从而控制软机器人的运动。流体电路具有许多优点。首先，它们非常简单，易于设计和制造。其次，它们非常高效，因为它们不需要任何昂贵的或复杂的设备。第三，它们非常灵活，可以用于控制各种类型的软机器人。流体电路技术有望极大地改变软机器人的领域。它使软机器人更容易设计和控制，从而为这些令人兴奋的新技术开辟了新的应用领域。技术细节流体电路由微流体通道和阀门组成。微流体通道是微小的通道，通常由PDMS（聚二甲基硅氧烷）或其他柔性材料制成。阀门是用于控制流体流动的装置，通常由电磁铁或压电致动器制成。流体电路的工作原理是通过控制通道和阀门的打开和关闭来控制流体的流动。当通道打开时，流体可以在通道中自由流动。当通道关闭时，流体无法流动。通过控制通道和阀门的打开和关闭，可以控制流体的流动，从而控制软机器人的运动。流体电路具有许多优点。首先，它们非常简单，易于设计和制造。其次，它们非常高效，因为它们不需要任何昂贵的或复杂的设备。第三，它们非常灵活，可以用于控制各种类型的软机器人。流体电路技术有望极大地改变软机器人的领域。它使软机器人更容易设计和控制，从而为这些令人兴奋的新技术开辟了新的应用领域。应用流体电路技术有广泛的应用领域，包括：**医疗机器人：**流体电路可用于控制微型医疗机器人，这些机器人可以进入人体的难以到达的地方。**可穿戴机器人：**流体电路可用于控制可穿戴机器人，这些机器人可以帮助人们进行行走、跑步和其他活动。**工业机器人：**流体电路可用于控制工业机器人，这些机器人可以执行各种任务，如组装、包装和搬运。**军用机器人：**流体电路可用于控制军用机器人，这些机器人可以执行任务，如侦察、监视和作战。流体电路技术有望极大地改变机器人技术领域。它为设计和控制软机器人提供了一种新的方法，从而为这些令人兴奋的新技术开辟了新的应用领域。...

2023-12-21 流体机器人 流体机器人电影

1.打开“设置”应用。2.向下滚动并点击“辅助功能”。3.点击“语音控制”。4.将“语音控制”开关设置为“关闭”。5.点击“好”以确认更改。语音控制现在已关闭。也可以按照以下步骤关闭iPhoe上的语音控制：1.按住电源按钮，直到出现“关机”滑块。2.将滑块拖到右侧，关闭iPhoe。3.等待几秒钟，然后再次按住电源按钮以重新打开iPhoe。语音控制现在已关闭。其他关闭iPhoe上语音控制的方法：使用Siri。您可以说“嘿Siri，关闭语音控制”以关闭语音控制。使用快捷方式。您可以创建快捷方式以关闭语音控制。...

2023-12-21 语音控制iPhone 语音控制Iphone播放某个文档

控制上网的软件叫什么？控制上网的软件通常被称为防火墙软件或网络安全软件。这些软件可以帮助您控制计算机或网络上的互联网流量，从而保护您的计算机和网络免受恶意软件、黑客和其他网络威胁的侵害。一些常见的防火墙软件包括：Widow防火墙：这是Widow操作系统内置的防火墙软件。Mac防火墙：这是MacOS操作系统内置的防火墙软件。Liux防火墙：有许多适用于Liux操作系统的防火墙软件，例如itale、UFW和ftale。第三方防火墙软件：还有许多第三方防火墙软件可供选择，例如ZoeAlarm、ComodoFirewall和ESETSmartSecurity。控制上网的软件有什么功能？防火墙软件通常具有以下功能：阻止未经授权的访问：防火墙软件可以阻止来自外部网络或计算机的未经授权的访问。控制应用程序的网络访问：防火墙软件可以控制哪些应用程序可以访问互联网。阻止恶意软件：防火墙软件可以阻止恶意软件（例如病毒、木马和蠕虫）通过互联网进入您的计算机。检测和阻止网络攻击：防火墙软件可以检测和阻止网络攻击，例如黑客攻击、网络钓鱼攻击和拒绝服务攻击。如何选择合适的防火墙软件？在选择防火墙软件时，您需要考虑以下因素：操作系统：您需要选择与您的操作系统兼容的防火墙软件。安全性：您需要选择具有强大安全功能的防火墙软件。易用性：您需要选择易于安装和使用的防火墙软件。价格：您需要选择符合您预算的防火墙软件。如何使用防火墙软件？安装防火墙软件后，您需要对其进行配置。配置防火墙软件时，您需要指定以下内容：哪些应用程序可以访问互联网哪些端口可以访问互联网哪些协议可以访问互联网您还可以使用防火墙软件阻止来自某些网站或IP地址的流量。防火墙软件的局限性防火墙软件并不是万能的。它们无法阻止所有类型的网络攻击。例如，防火墙软件无法阻止针对您的计算机的零日攻击。此外，防火墙软件可能会降低您的计算机的性能。...

2023-12-21 防火墙访问互联网 防火墙访问规则

三相异步电动机正反转控制电路图工作过程三相异步电动机的正反转控制电路图主要由以下几个部分组成：主电路：包括三相电源、熔断器、接触器、过载继电器和电动机。控制电路：包括按钮开关、中间继电器和时间继电器。电动机：负责将电能转化为机械能。工作过程当按下“正转”按钮时，中间继电器K1得电，常开触点K1-1闭合，给电动机M供电，电动机正转。同时，时间继电器KT1开始计时。当按下“反转”按钮时，中间继电器K2得电，常开触点K2-1闭合，给电动机M供电，电动机反转。同时，时间继电器KT2开始计时。当时间继电器KT1或KT2计时到后，常开触点KT1-1或KT2-1闭合，给电动机M供电，电动机正转或反转。当松开“正转”或“反转”按钮时，中间继电器K1或K2失电，常开触点K1-1或K2-1断开，电动机停止运转。注意事项在接线时，请注意不要将火线和零线接反，否则电动机会反转。在启动电动机之前，请先检查电路是否连接正确，尤其是熔断器是否完好。在电动机运转过程中，请勿频繁地正反转，否则会损坏电动机。...

2023-12-20 电动机中间继电器工作原理 电动机中间继电器自锁控制接线图视频

标题：CleerAudio的新型无线耳机通过移动头部可控制正文：CleerAudio推出了新型无线耳机——CleerAudioDuet。这款耳机具有名为“头部控制”的独特功能，允许用户通过移动头部来控制音乐、音量和接听电话。头部控制的工作原理：耳机内置一个传感器，可以检测用户的头部运动。当用户向左或向右移动头部时，耳机将切换到下一首或上一首歌曲。当用户上下移动头部时，耳机将增大或减小音量。当用户点头时，耳机将接听电话。当用户摇头时，耳机将挂断电话。其他功能：CleerAudioDuet具有主动降噪功能，可以帮助用户阻隔周围噪音。耳机还具有环境声模式，允许用户听到周围的声音。CleerAudioDuet具有长达30小时的电池续航时间。耳机支持快速充电，10分钟即可充电至50%。价格和上市时间：CleerAudioDuet无线耳机目前已上市，售价为199美元。总结：CleerAudioDuet是一款功能丰富的无线耳机，具有头部控制、主动降噪、环境声模式和长达30小时的电池续航时间。耳机的售价为199美元，现已上市。...

2023-12-20 无线耳机耳机不在盒子里能充电吗 无线耳机耳机拿出来还可以充电吗

XeriaPro-II：配备旋转相机环，实现手动控制索尼XeriaPro-II是一款专为专业摄影师和摄像师设计的智能手机。它配备了一系列强大的相机功能，包括一个旋转相机环，可以进行手动控制。旋转相机环XeriaPro-II的旋转相机环位于相机模块的顶部。它可以360度旋转，并且可以前后倾斜。这使您可以轻松地调整相机的角度，以获得完美的构图。手动控制旋转相机环可以用来控制相机的以下设置：**焦距：**您可以通过旋转相机环来调整镜头的焦距。**光圈：**您可以通过旋转相机环来调整镜头的光圈。**快门速度：**您可以通过旋转相机环来调整相机的快门速度。这些手动控制功能使您可以完全控制相机的曝光和对焦设置。这对于在各种不同的照明条件下拍摄照片和视频非常有用。其他相机功能除了旋转相机环之外，XeriaPro-II还配备了其他一些强大的相机功能，包括：**1英寸传感器：**XeriaPro-II配备了一个1英寸的图像传感器，这是智能手机中最大的传感器之一。这可以提供卓越的图像质量，即使在弱光条件下也是如此。**蔡司镜头：**XeriaPro-II的镜头由蔡司制造，这是世界上最著名的光学公司之一。蔡司镜头可以提供出色的图像质量和锐度。**4K视频录制：**XeriaPro-II可以录制4K视频，分辨率高达3840x2160像素。这可以为您提供令人惊叹的视频质量。**120f慢动作视频录制：**XeriaPro-II可以录制120f慢动作视频。这可以为您提供流畅、戏剧性的慢动作效果。结论XeriaPro-II是一款功能强大的智能手机相机，专为专业摄影师和摄像师设计。它的旋转相机环可以进行手动控制，这使您可以完全控制相机的曝光和对焦设置。XeriaPro-II还配备了其他一些强大的相机功能，包括1英寸传感器、蔡司镜头、4K视频录制和120f慢动作视频录制。...

2023-12-20

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···...

2023-11-09 气流粉碎机 气流磨

高中生物必修1-必修3必背知识点归纳...

2023-06-01 高中生物知识点总结完整版 高中生物知识点总结

【高中生物】95个常识性基础知识点整理汇总...

2023-06-01 高中生物常识性知识 高中生物常识性知识点

1.从缓坡吹向陡坡。2.从轮廓线稀疏的区域吹向轮廓线密集的区域。...

2023-05-31 新月形沙丘走向 新月形沙丘哪边缓

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