簡介：英文原文COMBINEDADAPTIVEFILTERWITHLMSBASEDALGORITHMSABSTRACTACOMBINEDADAPTIVEFILTERISPROPOSEDITCONSISTSOFPARALLELLMSBASEDADAPTIVEFIRFILTERSANDANALGORITHMFORCHOOSINGTHEBETTERAMONGTHEMASACRITERIONFORCOMPARISONOFTHECONSIDEREDALGORITHMSINTHEPROPOSEDFILTER,WETAKETHERATIOBETWEENBIASANDVARIANCEOFTHEWEIGHTINGCOEFFICIENTSSIMULATIONSRESULTSCONFIRMTHEADVANTAGESOFTHEPROPOSEDADAPTIVEFILTERKEYWORDSADAPTIVEFILTER,LMSALGORITHM,COMBINEDALGORITHM,BIASANDVARIANCETRADEOFF1．INTRODUCTIONADAPTIVEFILTERSHAVEBEENAPPLIEDINSIGNALPROCESSINGANDCONTROL,ASWELLASINMANYPRACTICALPROBLEMS,1,2PERFORMANCEOFANADAPTIVEFILTERDEPENDSMAINLYONTHEALGORITHMUSEDFORUPDATINGTHEFILTERWEIGHTINGCOEFFICIENTSTHEMOSTCOMMONLYUSEDADAPTIVESYSTEMSARETHOSEBASEDONTHELEASTMEANSQUARELMSADAPTIVEALGORITHMANDITSMODIFICATIONSLMSBASEDALGORITHMSTHELMSISSIMPLEFORIMPLEMENTATIONANDROBUSTINANUMBEROFAPPLICATIONS1–3HOWEVER,SINCEITDOESNOTALWAYSCONVERGEINANACCEPTABLEMANNER,THEREHAVEBEENMANYATTEMPTSTOIMPROVEITSPERFORMANCEBYTHEAPPROPRIATEMODIFICATIONSSIGNALGORITHMSA8,GEOMETRICMEANLMSGLMS5,VARIABLESTEPSIZELMSVSLMS6,7EACHOFTHELMSBASEDALGORITHMSHASATLEASTONEPARAMETERTHATSHOULDBEDEFINEDPRIORTOTHEADAPTATIONPROCEDURESTEPFORLMSANDSASTEPANDSMOOTHINGCOEFFICIENTSFORGLMSVARIOUSPARAMETERSAFFECTINGTHESTEPFORVSLMSTHESEPARAMETERSCRUCIALLYINFLUENCETHEFILTEROUTPUTDURINGTWOADAPTATIONPHASESTRANSIENTANDSTEADYSTATECHOICEOFTHESEPARAMETERSISMOSTLYBASEDONSOMEKINDOFTRADEOFFBETWEENTHEQUALITYOFALGORITHMPERFORMANCEINTHEMENTIONEDADAPTATIONPHASESWEPROPOSEAPOSSIBLEAPPROACHFORTHELMSBASEDADAPTIVEFILTERPERFORMANCEIMPROVEMENTNAMELY,WEMAKEACOMBINATIONOFSEVERALLMSBASEDFIRFILTERSWITHDIFFERENTPARAMETERS,ANDPROVIDETHECRITERIONFORCHOOSINGTHEMOSTSUITABLEALGORITHMFORDIFFERENTADAPTATIONPHASESTHISMETHODMAYBEAPPLIEDTOALLTHELMSBASEDALGORITHMS,ALTHOUGHWEHERECONSIDERONLYSEVERALOFTHEMTHEPAPERISORGANIZEDASFOLLOWSANOVERVIEWOFTHECONSIDEREDLMSBASEDALGORITHMSISGIVENINSECTION2SECTION3PROPOSESTHECRITERIONFOREVALUATIONANDCOMBINATIONOFADAPTIVEALGORITHMSSIMULATIONRESULTSAREPRESENTEDINSECTION42LMSBASEDALGORITHMSBASEDALGORITHMINTHATSENSE,INTHEANALYSISTHATFOLLOWSWEWILLASSUMETHATDEPENDSONLY2?ONTHEALGORITHMTYPE,IEONITSPARAMETERSANIMPORTANTPERFORMANCEMEASUREFORANADAPTIVEFILTERISITSMEANSQUAREDEVIATIONMSDOFWEIGHTINGCOEFFICIENTSFORTHEADAPTIVEFILTERS,ITISGIVENBY,3??KTKKVVEMSD???LIM3COMBINEDADAPTIVEFILTERTHEBASICIDEAOFTHECOMBINEDADAPTIVEFILTERLIESINPARALLELIMPLEMENTATIONOFTWOORMOREADAPTIVELMSBASEDALGORITHMS,WITHTHECHOICEOFTHEBESTAMONGTHEMINEACHITERATION9CHOICEOFTHEMOSTAPPROPRIATEALGORITHM,INEACHITERATION,REDUCESTOTHECHOICEOFTHEBESTVALUEFORTHEWEIGHTINGCOEFFICIENTSTHEBESTWEIGHTINGCOEFFICIENTISTHEONETHATIS,ATAGIVENINSTANT,THECLOSESTTOTHECORRESPONDINGVALUEOFTHEWIENERVECTORLETBETHEI?THWEIGHTINGCOEFFICIENTFORLMSBASEDALGORITHMWITHTHECHOSEN??QKWI,PARAMETERQATANINSTANTKNOTETHATONEMAYNOWTREATALLTHEALGORITHMSINAUNIFIEDWAYLMSQ≡Μ,GLMSQ≡A,SAQ≡ΜLMSBASEDALGORITHMBEHAVIORISCRUCIALLYDEPENDENTONQINEACHITERATIONTHEREISANOPTIMALVALUEQOPT,PRODUCINGTHEBESTPERFORMANCEOFTHEADAPTIVEALGORITHMANALYZENOWACOMBINEDADAPTIVEFILTER,WITHSEVERALLMSBASEDALGORITHMSOFTHESAMETYPE,BUTWITHDIFFERENTPARAMETERQTHEWEIGHTINGCOEFFICIENTSARERANDOMVARIABLESDISTRIBUTEDAROUNDTHE,WITH??KWIANDTHEVARIANCE,RELATEDBY4,9????QKWBIASI,2Q?,4????????QIIIQKWBIASKWQKW?????,,WHERE4HOLDSWITHTHEPROBABILITYPΚ,DEPENDENTONΚFOREXAMPLE,FORΚ2ANDAGAUSSIANDISTRIBUTION,PΚ095TWOSIGMARULEDEFINETHECONFIDENCEINTERVALSFOR??9,4,,QKWI5????????QIQIIQKWKQKWKD???2,,2,???THEN,FROM4AND5WECONCLUDETHAT,ASLONGAS,,????QIQKWBIAS???,????KDKWII?INDEPENDENTLYONQTHISMEANSTHAT,FORSMALLBIAS,THECONFIDENCEINTERVALS,FORDIFFERENTOFSQ?THESAMELMSBASEDALGORITHM,OFTHESAMELMSBASEDALGORITHM,INTERSECTWHEN,ONTHEOTHERHAND,THEBIASBECOMESLARGE,THENTHECENTRALPOSITIONSOFTHEINTERVALSFORDIFFERENTAREFARSQ?APART,ANDTHEYDONOTINTERSECTSINCEWEDONOTHAVEAPRIORIINFORMATIONABOUTTHE,WEWILLUSEASPECIFIC????QKWBIASI,STATISTICALAPPROACHTOGETTHECRITERIONFORTHECHOICEOFADAPTIVEALGORITHM,IEFORTHEVALUESOFQTHECRITERIONFOLLOWSFROMTHETRADEOFFCONDITIONTHATBIASANDVARIANCEAREOFTHESAMEORDEROF

簡介：中文中文3685字出處出處PREPRINTSOFPAPERSAMERICANCHEMICALSOCIETYDIVISIONFUELCHEMISTRY,1995,40704704麥秸燃燒和二氧化碳氣化的加壓熱重分析反應研究OLERATHMANNANDJYTTEBLLLERUPRISO國家實驗室燃燒研究所DK400RODKIDE,DENMARK關(guān)鍵詞關(guān)鍵詞麥秸生物質(zhì)，加壓，氣化反應摘要摘要由于生物質(zhì)如麥秸等是一種用于先進加壓發(fā)電廠且不排放二氧化碳的相關(guān)燃料，因此生物燃料的特性正在引起人們的關(guān)注。在這項研究中，通過等溫熱量分析，將研究研磨成粉的麥秸在加壓到40巴的情況下的燃燒和二氧化碳氣化反應，得到的結(jié)果將和一種典型的亞煙煤進行比較。最近，已建成的臥式加壓熱量分析儀器投入使用，它可在1200℃，45巴的操作條件下工作。在這項研究中，濕度和特定壓力對反應物氧氣和二氧化碳各自的影響是很明顯的。因為氣化反應也有一氧化碳的抑制作用，所以，具體的總壓力作用不能被觀測到。還有對使用未完全研磨成粉的秸稈片的研究。介紹介紹生物燃料用于發(fā)電和提供熱量有許多好處，其中最明顯的是不產(chǎn)生二氧化碳和節(jié)約將用盡的化石燃料。此外，在丹麥，國家立法去推動使用當?shù)乜衫玫纳镔|(zhì)，如廢棄木材、秸稈等。鑒于將來，生物質(zhì)燃料的特性研究將與它的燃燒和氣化相關(guān)，為高效率的加壓類電廠服務(wù)，如IGCC。因此，在斯堪的納維亞和其他地方，研究團隊已經(jīng)在各自的國家行動起來，研究生物質(zhì)燃料的相關(guān)特性，主要問題是氣壓、溫度和氣體混合物對反應效率的影響。利用大樣品垂直加壓熱量分析儀器，人們已經(jīng)研究了特別是木材、秸稈和黑色液炭在適度反應率下的氣化反應。布萊克德和瑞瑟福特（1985）研究木材、纖維素和木質(zhì)素在溫度達到800℃、氣壓在1到40巴的情況下的高溫分解。莫萊等人（1993）研究在充滿蒸汽條件下，木炭、炭和黑色液炭的氣化反應，以及把它與煤和褐煤進行比較。但懷特等人（1993B）研究質(zhì)地粗糙的壓制木材和泥炭在850℃、120巴條件下的高溫分解和炭汽化為二氧化碳的氣化反。施特勞斯等人（1993）研究了在充滿蒸汽、750－950℃條件下，大量樣品秸稈炭的氣化反應。白克曼等人和懷特（1993）研究了黑色液炭，它上關(guān)于在由測試氣體的轉(zhuǎn)換時間和反應物到樣品的最大擴散速率及樣品的最大擴散速率設(shè)定。試驗重量信號通過浮力和平衡臂長度延伸可以補償，它在標準化測試基礎(chǔ)上進行。對于反應實驗，重量補償之后，X和R有一個變化1CCCMMMX/0??21////XDDXMDDRTCTMC????在干燥無灰基的條件下，MC和MC0是瞬時和初始各自的炭量。每一個實驗具有各自的特征反應轉(zhuǎn)化到50時，R05和隨X變化的變值R。X是一個約數(shù),用來表達每個反應類型,它被一個標準化的反應式FX（當X05時標準值取01）表示。一定的反應度對應一個估計的反應時間，它可通過下面式子算得350/1RTX?01/DXXXFX??結(jié)論結(jié)論少部分高溫分解實驗用原始的粉末秸稈樣品在溫度為1501000℃的范圍內(nèi)進行，可以看到熱效率和壓力的影響。氣壓在20巴，熱速率為10℃/MIN、30℃/MIN或50℃/MIN時，對炭產(chǎn)量沒有影響。當熱速率為30℃/MIN時，炭產(chǎn)量有些許增長15巴、20巴、40巴對應的炭增量為15、20和22（±25），最大的高溫分解率發(fā)生在一個狹小的范圍內(nèi)342355℃。為了明確壓力對炭產(chǎn)量的影響，更多的精確的實驗結(jié)果是必須的。如這些結(jié)果表明的那樣常壓下，高溫分解對炭產(chǎn)量毫無影響。燃燒反應在溫度為300410℃間，壓強為15巴40巴間，同時氧氣在00808間測量時，R05的結(jié)果如圖例2所示。反應隨轉(zhuǎn)化度的增加而增加，X02時的值是X05時的值的06倍，X08是的值是X05是值的17倍。但是，在低溫時，這些結(jié)果不能直接應用于實際情況，不能和相應的煤的數(shù)據(jù)進行比較。在40℃，氧氣為026巴時，其反應效率是0002S1，大約是相應煤的反應效率的30倍。依靠溫度和氧氣部分的壓力得到110KJ/MOLE的反應能和061的反應級數(shù)。反應能量和相關(guān)煤的能量近似，但反應級數(shù)較低。沒有觀察到總壓力發(fā)揮重大影響。二氧化碳的氣化反應在流態(tài)化床上測量，相關(guān)的溫度范圍在8501050℃，氣壓在20巴，反應中是3中氣體的混合物，包括一種抑制化合物一氧化碳，數(shù)據(jù)如圖例3所示。一些實驗稱在4和40巴時，CO2/CO部分的壓力沒有改變。在1000℃時，R05被測定為0006S1,二氧化碳為07巴，一氧化碳不存在。隨著轉(zhuǎn)換程度增加，反應效率也增加，X值為02、08時，R05的值分別是X05時R05的06和2倍。根據(jù)懷特等人1993年測定的結(jié)果，此時，秸稈的反應效率大約比相應的煤的反應效率快16倍，比木材的反應效率快152倍。

簡介：中文中文5700字出處出處LIHJ,LIWH,ZHANGJQANALYSISONSAFETYOFREMOVINGTHECLOSURESEGMENTINAPRESTRESSEDCONCRETECABLESTAYEDBRIDGEJPROCEDIAENGINEERING,2012,314464473預應力混凝土斜拉橋拆除合龍段安全性分析李宏江李萬恒張勁泉交通部公路科學研究院中國北京100088內(nèi)容摘要針對預應力混凝土斜拉橋合龍段失效的問題,我們提出了一種加強技術(shù)，即合龍段替換技術(shù)。但拆除合龍段是一個內(nèi)力釋放的過程，有很大的風險。因此，我們必須分析和確定拆除合龍段過程中可能引起的結(jié)構(gòu)安全問題。基于有限元法和工程實踐經(jīng)驗的總結(jié)，我們對拆除舊合龍段的施工過程進行了模擬，并分析了與安全性相關(guān)的問題，包括溫度效應，動態(tài)性能和整個橋梁結(jié)構(gòu)整體穩(wěn)定性。根據(jù)這些分析的結(jié)果，我們提出了相應的預防和控制措施，確保施工安全。研究結(jié)果表明，在拆除舊合龍段前后結(jié)構(gòu)狀態(tài)的變化范圍并不明顯，且其動力性能變化不大。此外，拆除舊合龍段并不會引起結(jié)構(gòu)失穩(wěn)，但為提高施工安全可靠起見，必要的安全預防和控制措施是不可缺少的。舊合龍段拆除的安全性分析是替換合龍段這種加強技術(shù)的重要組成部分，并成為現(xiàn)有橋梁拆除部分結(jié)構(gòu)構(gòu)件的理論基礎(chǔ)。?ELSEVIER出版公司2011年出版昆明理工大學負責選擇和/或同行審查關(guān)鍵詞預應力混凝土斜拉橋；加固；更換；拆除；安全聯(lián)系作者電話8613910552916；傳真861062079556。電子郵件地址HJLIRIOHCN。18777058?ELSEVIER出版公司2011年出版DOI101016/JPROENG2012011053圖2主梁橫斷面示意圖圖3濕接縫處的開裂3拆除合龍段施工階段的分析參考新橋梁的合龍過程，我們在永和大橋建立了一種拆除舊合龍段的方法。一方面，我們隨之確立了浮箱平衡配重法，也就是說,一些臨時的配重（例如水箱）被放置在橋面來代替舊的合龍段以保持主跨負載平衡。另一方面，拆除橋面鋪裝附近的舊合龍段后，為了使主梁拆除舊合龍段后仍然連續(xù)，舊的合龍段可通過使用一個外部的剛架鎖定（由型鋼制成）。拆除的施工工序包括在舊合龍段釋放預應力筋，一步步鑿開混凝土，拆除鋼筋和預應力筋3。拆除舊合龍段前后的結(jié)構(gòu)力學模式并不相同如圖4所示。

簡介：中文中文3465字出處出處TAKUSHIMAA,SHINOBUY,TANAKAS,ETALFANNOISEREDUCTIONOFHOUSEHOLDREFRIGERATORJINDUSTRYAPPLICATIONS,IEEETRANSACTIONSON,1992,282287292降低家用電冰箱的旋轉(zhuǎn)噪聲降低家用電冰箱的旋轉(zhuǎn)噪聲TAKUSHIMAA,SHINOBUY,TANAKAS摘要摘要這篇文章描述了降低風機噪聲的方法，尤其是家用電冰箱風扇葉輪上的噪音。被測試冰箱中的風扇是一個螺旋槳式風扇，風機擁有一個具有四個葉片的葉輪，一個覆蓋在蒸發(fā)器上方的后板，和一個具有若干開口的前板。氣流通過開口冷卻冰箱里面的食物。通過用一個激光多普勒速度儀測量風扇的內(nèi)部流場，發(fā)現(xiàn)通過葉輪的氣流相對于葉輪軸線不對稱。不對稱的氣流似乎是由受到了氣流通道的限制而產(chǎn)生的，而且這可能是產(chǎn)生旋轉(zhuǎn)噪聲的原因。雖然為了防止氣流變得不對稱研究了很多措施，但是都很難用來解決這個案例，因為在改變設(shè)計方面有困難。通過聲強法尋找噪聲源后發(fā)現(xiàn)噪聲是通過前板上的開口輻射出來的。在風機的后板上安裝導流器引導通過開口的氣流。結(jié)果是，葉輪上的噪聲被降低了，同時流量幾乎沒有改變。關(guān)鍵詞關(guān)鍵詞電冰箱風機噪聲導流器簡介簡介最近，住宅內(nèi)的聲舒適度和熱舒適度變得很重要。所以，降低電冰箱的噪聲很有必要。家用電冰箱的噪聲來自壓縮機和風扇。很多公司和研究機構(gòu)對壓縮機的降噪進行過研究。然而，幾乎沒有人做過旋轉(zhuǎn)噪聲的研究。本文研究了家用電冰箱風扇系統(tǒng)的降噪方法，尤其是風扇葉輪的噪聲。本文測試的電冰箱的技術(shù)參數(shù)如表格1所示。距離風扇遮板后的6,12,18,24MM處。冰箱的噪聲在一個隔音室中測量。房間的尺寸是27M寬、30M深、22M高，背景噪聲等級是182DBA。冰箱的壓縮機在整個測試過程中是被關(guān)閉的，所以測量到的只是風扇的噪音。使用的聲級計是常規(guī)型號，頻率的分析通過FFT完成。測量面位于冰箱或者風機的前方1M處。當風機的噪聲被測量時，風機位于冷凍室內(nèi)，并且冷凍室的門保持開啟。用聲強裝備尋找風扇系統(tǒng)的噪聲源。它包括兩個電容式傳聲器和一個聲強分析儀，聲強是由一臺個人電腦由頻率分析的結(jié)果算出的。裝備的輪廓線如圖四所示，技術(shù)參數(shù)如表3所示。聲強由兩個傳聲器的聲壓計算出。當被測單元周圍的聲強被測量出并且畫出特定頻率的等值線時，上述聲強等值線的峰值處就是這個頻率聲音的聲源所在，降低這個頻率的噪聲對降低整體的噪聲很有必要。在這個案例中，聲強在風機前方60MM的平面里以50MM的間隔測量。

簡介：中文中文5240字閥控式鉛酸蓄電池的失效模式在深放電電動自行車的應用摘要36或48VVALVEREGULATED鉛酸蓄電池電池在中國被廣泛應用到電力來源的電動自行車或光線電動小輪摩托車。12V/10AH閥控式鉛酸蓄電池的失效模式已經(jīng)通過在C2流量和100的深度放電下蓄電池的使用壽命試驗被研究。這個試驗表明電池失效的主要原因是蓄電池的軟化和脫落而不是單獨的水分流失，效率復合或硫酸化等等。當電解質(zhì)飽和度下降到一定范圍內(nèi),高氧電流重組導致負極的去極化和正極的轉(zhuǎn)移到一個更高的潛力。猛烈的氧化加速了電池的軟化和使用壽命。2008年?出版社BV保留所有權(quán)利。自行車電池的放電率在2小時至70或100的放電的深度，并在限流恒壓充電。雖然閥控式密封鉛酸蓄電池已被廣泛應用于電動自行車，其循環(huán)壽命和性能仍有待進一步提高。在這項工作中，對12V/10AH閥控式密封鉛酸電池的制造技術(shù)進行了優(yōu)化和對深循環(huán)執(zhí)勤的故障模式進行了研究。

簡介：2200單詞，單詞，12500英文字符英文字符,3800漢字漢字文獻出處文獻出處BUSSEYASTRETCHINGCOPYRIGHTTOITSLIMITONTHECOPYRIGHTABILITYOFYOGAANDOTHERSPORTSMOVEMENTSINLIGHTOFTHEUSCOPYRIGHTOFFICESNEWCHARACTERIZATIONOFCOMPILATIONSJSOCIALSCIENCEELECTRONICPUBLISHING,2013JEFFREYSMOORADSPORTSLAWJOURNALVOLUMEXX2013ISSUE1ARTICLESSTRETCHINGCOPYRIGHTTOITSLIMITONTHECOPYRIGHTABILITYOFYOGAANDOTHERSPORTSMOVEMENTSINLIGHTOFTHEUSCOPYRIGHTOFFICE’SNEWCHARACTERIZATIONOFCOMPILATIONSALEXANDERBUSSEYICOPYRIGHTINGYOGAANDEXERCISEROUTINESINTHEWORDSOFTHEOSYUCOURT,“ONFIRSTIMPRESSION,ITSEEMSINAPPROPRIATE,ANDALMOSTUNBELIEVABLE,THATASEQUENCEOFYOGAPOSITIONSCOULDBEANYONEPERSON’SINTELLECTUALPROPERTY,”YETTHEISSUEISNOTSOOBVIOUS73THISPARTEXAMINESHOWONEMIGHTCONSTRUETHECOPYRIGHTACTTOAFFORDPROTECTIONTOYOGAANDOTHERSIMILAREXERCISEROUTINESTHEREAREANUMBEROFISSUESTOCONSIDERWHENDETERMININGTHECOPYRIGHTABILITYOFYOGAANDEXERCISEROUTINESFIRST,THESEATHLETICACTIVITIESAREMOSTCLOSELYRELATEDTOCHOREOGRAPHICWORKSIFTHEYCANNOTBECLASSIFIEDASCHOREOGRAPHICWORKS,THENONEMIGHTARGUETHATYOGAANDEXERCISEROUTINESCOULDFALLBACKONTHEPROTECTIONOFCOMPILATIONSLIKETHEBIKRAMEXAMPLE,ATLEASTPRIORTOTHEOFFICE’SRECENTSTATEMENTOFPOLICYBUTEVENIFYOGAANDOTHEREXERCISEROUTINESCANBECONTORTEDTOFITWITHINEITHEROFTHESECATEGORIES,THEYMUSTSTILLOVERCOMEANUMBEROFISSUES,INCLUDINGORIGINALITY,THEMERGERDOCTRINE,ANDTHEFUNCTIONALITYDOCTRINETHISPARTEXAMINESHOWYOGAANDEXERCISEROUTINESAREAFFECTEDBYEACHOFTHESEISSUESAYOGAANDEXERCISEASCHOREOGRAPHYWHENCONGRESSPASSEDTHECOPYRIGHTACTOF1976,ITASSUMEDTHATPANTOMIMESANDCHOREOGRAPHICWORKSHAD“FAIRLYSETTLEDMEANINGS”74DESPITEFAILINGTOPROVIDEADEFINITIONFORTHESEWORKS,THEHOUSEDIDINDICATETHAT“‘CHOREOGRAPHICWORKS’DONOTINCLUDESOCIALDANCESTEPSANDSIMPLEROUTINES”75THISLIKELYRULESOUTTHEMACARENAANDTHEWALTZ,BUTTHETERM“SIMPLEROUTINES”ISNOTWITHOUTITSOWNAMBIGUITIESIN1984,THEOFFICEPICKEDUPWHATCONGRESSLEFTUNDONE,PROVIDINGITSOWNDEFINITIONOFCHOREOGRAPHICWORKSINTHEDANCEMOVES,AND2ARRANGESTHEMINTO3ANORIGINALWORKINOSYU,BIKRAMARGUEDTHATHISYOGAROUTINEWASINFACTCOPYRIGHTEDASACOMPILATIONOFASANASBECAUSEHECOORDINATEDTHEPREEXISTINGPOSTURESINANEW,ORIGINALFASHION85AND,APPARENTLY,NEITHERTHECOURTNORTHEOFFICEOPPOSEDTHISARGUMENTATTHETIME86BUTEVENIFAYOGAOREXERCISEROUTINEFITSINTOTHISCATEGORY,ORTHECATEGORYOFCHOREOGRAPHICWORKS,THEREARESTILLANUMBEROFHURDLESTOCLEARINORDERTORECEIVECOPYRIGHTPROTECTIONCLIMITATIONSONCOPYRIGHTINGYOGAANDEXERCISEROUTINE1FIXATIONANDORIGINALITYASPREVIOUSLYMENTIONED,ALLCOPYRIGHTABLESUBJECTMATTERMUSTBEAN“ORIGINALWORKOFAUTHORSHIPFIXEDINANYTANGIBLEMEDIUMOFEXPRESSION”87THEFIXATIONREQUIREMENTISEASILYOVERCOMESIMPLYRECORDINGAROUTINEONVIDEOISSUFFICIENTTOFIXTHEWORK88ORIGINALITY,HOWEVER,ISNOTASSTRAIGHTFORWARDASOSYUEXPLAINED,ORIGINALITYISGENERALLYAQUESTIONOFFACT89BUTTHESTANDARDISFAIRLYLOWINMLB,THESEVENTHCIRCUITHELDTHATBASEBALLPLAYERS’PERFORMANCESINABASEBALLGAMEARESUFFICIENTLYCREATIVETOOVERCOMETHEORIGINALITYREQUIREMENT,EVENTHOUGHINMOSTINSTANCESTHEYMERELYREACTTOTHEMOVEMENTSOFTHEBALLANDOTHERPLAYERS90THEFEISTCOURTHELDTHATARRANGINGNAMESINALPHABETICALORDERWASINSUFFICIENTLYORIGINALTOGARNERCOPYRIGHTPROTECTIONINAPHONEBOOK91HOWEVER,INANOTHERCASETHECOURTHELDTHATAPHONEBOOKTHATSELECTEDBUSINESSBASEDONTHEIRINTERESTTOACHINESECOMMUNITYWASSUFFICIENTLYORIGINAL92ITSEEMSTHEN,THATSOMEARRANGEMENTSOFSIMPLEEXERCISESTEPSCOULDSATISFYTHEORIGINALITYREQUIREMENT2IDEA/EXPRESSIONDICHOTOMYTHEMERGERDOCTRINETHEIDEA/EXPRESSIONDICHOTOMY,WHICHISSIMILARTOTHEMERGERDOCTRINE,WASFIRSTDISCUSSEDINTHENINETEENTHCENTURYCASEBAKERVSELDEN93INTHATCASE,THEPLAINTIFF,SELDEN,ATTEMPTEDTOENFORCEACOPYRIGHTINRELATIONTOABOOKTHATDESCRIBEDAMETHODOFBOOKKEEPINGANDINCLUDEDCOPIESOFANUMBEROFBOOKKEEPINGFORMS94SELDENATTEMPTEDTOENJOINANOTHERFROMSELLINGABOOKTHATINCLUDEDVERYSIMILARFORMS95THECOURTHELDTHAT“THEREISACLEARDISTINCTIONBETWEENTHEBOOK,ASSUCH,ANDTHEARTWHICHITISINTENDEDTOILLUSTRATE”96INOTHERWORDS,THEBOOKISCOPYRIGHTABLE,ANDANEXACTDUPLICATIONOFTHEBOOKWOULDHAVEBEENCOPYRIGHTINFRINGEMENT,BUTTHESYSTEMDESCRIBEDINTHEBOOKISNOTCOPYRIGHTABLEBECAUSEITISMERELYANIDEAIDEASCANNOTBECOPYRIGHTEDSUCHASYSTEMMIGHTBEPROTECTABLEUNDERPATENTLAW,BUTNOTUNDERCOPYRIGHTTHENINTHCIRCUITEXPLAINSMERGERLIKETHIS“WHENTHE‘IDEA’ANDITSEXPRESSIONAREINSEPARABLE,COPYINGTHE‘EXPRESSION’WILLNOTBEBARRED,SINCEPROTECTINGTHE‘EXPRESSION’INSUCHCIRCUMSTANCESWOULDCONFERAMONOPOLYOFTHE‘IDEA’UPONTHECOPYRIGHTOWNERFREEOFTHECONDITIONSANDLIMITATIONSIMPOSEDBY

簡介：1畢業(yè)設(shè)計（論文）譯文部分原文著作（期刊）名稱STUDYONTHEEFFECTOFVERTEXANGLEANDUPSTREAMSWIRLONTHEPERFORMANCECHARACTERISTICSOFCONEFLOWMETERUSINGCFD作者RKSINGH,SNSINGH,VSESHADRI原文出版單位DEPARTMENTOFAPPLIEDMECHANICS原文出版時間APRILTOJUNE,2009原文出版地點NEWDELHI,INDIA采用采用CFDCFD錐流量計的特性研究頂角和上游漩渦對性能的影響錐流量計的特性研究頂角和上游漩渦對性能的影響文章歷史2007年5月24號收錄；2007年9月14號收錄在修訂版中；2008年12月2號通過；關(guān)鍵詞關(guān)鍵詞計算流體動力學，錐流量計，流量系數(shù)，雷諾系數(shù)，進氣渦流，錐體頂角摘要摘要對于在給定條件下優(yōu)化流量計的設(shè)計，計算流體動力學（CFD）是有突出的革命性的貢獻。通過CFD獲得的流通特性與實驗結(jié)果相比更具有廣泛性。在過去的研究中，CFD軟件“FLUENT”被用于驗證研究錐體頂角以及上游氣流渦流對錐體流量計性能的影響。不同頂角優(yōu)化的流量系數(shù)的值表明了流量系數(shù)值是獨立于雷諾系數(shù)并且會隨著頂角角DC度的增加而減少。渦流的形式會擾動現(xiàn)場上游的氣流，但流量系數(shù)的值依然獨立于雷諾系數(shù)，其數(shù)值僅會受到渦流微弱影響。流體的縱截面表明現(xiàn)場回流區(qū)的一對對旋式漩渦是錐型下降氣流。下降氣流的流速分布在5D的距離后趨于穩(wěn)定。1引言引言由于管網(wǎng)鋪設(shè)條件的約束，工業(yè)用流量計常常受到很強的上游流體干擾。擾動可能是流量計上游的壓力值、管道彎頭、管道配件、彎管等原因引起的。傳統(tǒng)的流量測量設(shè)備比如孔板流量計、轉(zhuǎn)子流量計、流量噴嘴等，因為要求上游和下游的最小直線長度，而不能在這種條件下使用。多年來，在高強度的流動擾動條件下，錐型流量計已經(jīng)成為其中一種最佳選擇的流量測量設(shè)備。其錐型結(jié)構(gòu)和測壓接頭位置對外界震動非常遲鈍。與其他的流量測量設(shè)備相比，錐型流量計有更好的復現(xiàn)性并且具有精度流量測量高3SYMBOLS管道直徑D錐直徑（最大值）D當量錐直徑比率?雷諾數(shù)RE流體壓力密度M?工質(zhì)密度F?靜壓力P流量系數(shù)DC排放率（KG/S）Q擾動模型經(jīng)驗常數(shù)???CCC,,21基于和的湍流普朗克系數(shù)???,KK?發(fā)電條件（動能）KG膨脹波動的影響MY渦流動能K函數(shù)值M函數(shù)余值IR連續(xù)相增加的量MS歸一化因子?NS平均進口速度量AVIU平均速度U速度擾動U?整體速度BU元件體積V表面質(zhì)量流量（速度）FV縱坐標X衰減系數(shù)?擾動耗散率?動力粘度?渦流粘度（擾動粘度）T?KRONEKER三角IJ?上述文獻的研究重點闡述了CFD是一種設(shè)計流量測量儀器的實用工具，用CFD驗證實驗結(jié)果后，測量儀器可以進一步開發(fā)?，F(xiàn)有文獻表明目前還沒有人研究錐頂點和渦流對錐型流量計性能的影響。流量計上游的各種干擾可能產(chǎn)生高強度的渦流并很可能對錐型流量計性能產(chǎn)生不利的影響。本研究運用CFD為工具探討了錐頂角和漩渦對渦流流量計工作性能的影響。2．錐型流量計工作原理．錐型流量計工作原理

簡介：1中文中文3950字出處出處TELECOMMUNICATIONSENERGYCONFERENCE,2008INTELEC2008IEEE30THINTERNATIONALIEEE,200815分布式微型發(fā)電機的供給和需求控制SHIMAKAGET,SUMITAJ,UCHIYAMAN摘要使用可再生能源的分布式發(fā)電DGS有一個不穩(wěn)定的輸出，這對現(xiàn)有的電力系統(tǒng)會產(chǎn)生影響。為了減少這種影響，研究開發(fā)了一個能源控制系統(tǒng)控制安裝在微型智能電網(wǎng)上的輸出單個DGS?？刂茊⒂昧薉GS的輸出功率波動的微型智能減少電網(wǎng)連接到現(xiàn)有的電網(wǎng)。微型智能電網(wǎng)是安裝和操作在兩個不同地點共有672天。實際的DGS是光伏發(fā)電光伏系統(tǒng)、燃料電池和NAS電池。本文研究證明，在正常操作條件下使用時的功率控制系統(tǒng)99的電力供應和需求之間的不平衡超過101530分鐘的時間范圍是±3。此外，研究證明，通過使用本文研究的電源控制系統(tǒng)。光伏系統(tǒng)輸出功率流波動的電網(wǎng)連接點是平滑的。1介紹介紹保護全球環(huán)境和能源多樣化，分布式發(fā)電機DOS將使用越來越多可再生能源。問題在于DGS的輸出使用太陽能和風能等可再生能源具有典型的不穩(wěn)定。因此，人們擔心，這些DGS的不穩(wěn)定的輸出將會對現(xiàn)有的電力系統(tǒng)產(chǎn)生負面影響。例如這些影響在頻率和電壓波動。一個可能的解決方案是安裝DGS微型智能電網(wǎng)得到大量的關(guān)注。一般來說，一個微型智能電網(wǎng)的定義是相對小規(guī)模的電網(wǎng)組成的兩個或兩個以上的DGS和客戶。微電網(wǎng)預計將有助于改善能源效率和供電可靠性以及增加使用可再生能源。本文研究的目的是找到一種方法使用可再生能源減少不穩(wěn)定輸出的DGS對現(xiàn)有的電力系統(tǒng)的負面影響?？稍偕茉吹睦?，結(jié)果在于一個不穩(wěn)定的輸出是風能或太陽能。本文研究的一部分是“區(qū)域電網(wǎng)各種新能源示范工程”。本文選擇一個特定的地區(qū)，使DGS安裝于微型智能電網(wǎng)。本文的微型智能電網(wǎng)包括設(shè)備和DGS的需求。DGS的光伏發(fā)電光伏系統(tǒng)，燃料電池FC和鈉硫電池NAS。設(shè)備和DGS被本文研究的能源控制系統(tǒng)控制。這個項目有趣的特性是，光伏系統(tǒng)是整合規(guī)模相對較大的微型智能電網(wǎng)，和所有DGS通過逆變器連接到微型智能電網(wǎng)。實際的現(xiàn)場微型智能電網(wǎng)建于2005年日本的愛知世博會。然后2006年移師日本中部機場的城市。兩個網(wǎng)站都在日本愛知縣，本文經(jīng)營的DGS在世博園區(qū)185天，機場的網(wǎng)站487天。示范工程的研究是作為進行委托開展的新能源3量的電力來處理污水的鄰近區(qū)域無論日子和時間。一個共同特征的負荷需求的峰值是由于旋轉(zhuǎn)機器如電梯和泵啟動。DGS美聯(lián)儲權(quán)力設(shè)施在需求方面通過私人分發(fā)線。圖2顯示了在日本中部機場的城市日負荷曲線。23能源控制系統(tǒng)圖3顯示了能源控制系統(tǒng)的功能概述。功能分為“發(fā)電計劃”功能的需求預測和發(fā)電計劃確定的前一天?！皩崟r控制”功能的DGS控制基于發(fā)電計劃和測量數(shù)據(jù)?！鞍l(fā)電計劃”函數(shù)是預測對電力的需求和熱，然后預測光伏系統(tǒng)輸出基于氣象信息和過去的測量數(shù)據(jù)。然后第二天的發(fā)電計劃優(yōu)化基于預測的值。發(fā)電計劃優(yōu)化減少氧氣排放、能源成本，同時考慮到每個DG的特點限制和任何其

簡介：字數(shù)英文字數(shù)英文37323732單詞，單詞，1971119711字符；中文字符；中文67676767漢字漢字作者及出處作者及出處FARSHIDFARSHIDM,M,PASCHENPASCHENJ,J,ERIKSSONERIKSSONT,T,ETETALALGOGOBOLDLYBOLDLYEXPLOREEXPLOREAUGMENTEDAUGMENTEDREALITYREALITYAR,AR,VIRTUALVIRTUALREALITYREALITYVR,VR,ANDANDMIXEDMIXEDREALITYREALITYMRMRFORFORBUSINESSJBUSINESSJBUSINESSBUSINESSHORIZONS,HORIZONS,2018,2018,615615657663657663外文文獻外文文獻GOBOLDLYEXPLOREAUGMENTEDREALITYAR,VIRTUALREALITYVR,ANDMIXEDREALITYMRFORBUSINESSABSTRACTITISNOTSURPRISINGTHATMANAGERSFINDITHARDTODISTINGUISHSIMILARSOUNDING,ITBASEDCONCEPTSSUCHASAUGMENTEDREALITYANDVIRTUALREALITYTOMANY,ALLOFTHESECONSTRUCTSMEANNEARLYTHESAMEAND,ASARESULT,THETERMSAREOFTENUSEDINTERCHANGEABLYTHISCONFUSIONHOLDSBACKTHOSEEAGERTOEXPLORETHEDIFFERENTOPPORTUNITIESTHESENEWTECHNOLOGIESPRESENTTHISEXECUTIVEDIGESTPRESENTSSIXDIFFERENTTYPESOFREALITYANDVIRTUALREALITY–1REALITY,2AUGMENTEDREALITY,3VIRTUALREALITY,4MIXEDREALITY,5AUGMENTEDVIRTUALITY,AND6VIRTUALITY–ASPARTOFOURACTUALREALITY/VIRTUALREALITYCONTINUUMWETHENILLUSTRATETHEIRDIFFERENCESUSINGACOMMONEXAMPLEANDOUTLINEBUSINESSAPPLICATIONSFOREACHTYPEKEYWORDAUGMENTEDREALITYVIRTUALREALITYNEWTECHNOLOGIESREALCONSTRUCTSPOSSIBLECONSTRUCTSINFORMATIONSHADOW1YESTERDAY’SIMAGINATION,TODAY’SREALITYMANYOFTODAY’STECHNOLOGIESWEREFIRSTCONCEIVEDOFINSCIENCEFICTION,BORNFROMTHEIDEASOFFUTUROLOGISTSWHOLETTHEIRIMAGINATIONSRUNWILDANDPICTUREDWHATTOMORROWMIGHTLOOKLIKESTARTREKALONEHASSTRONGLYINFLUENCEDMANYSUCHREALWORLDINVENTIONS3DPRINTERSTAKEAFTERTHESTARTREKREPLICATOR,IPAD/TABLETEG,VIRTUALASSISTANTSLIKESIRIORALEXATHATARENOWHEREINACTUALITY,BUTARENONETHELESSREALANDCANBEINTERACTEDWITHPOSSIBLECONSTRUCTS,ONTHEOTHERHAND,AREEXACTLYLIKETHEREALEXCEPTFORTHECONTINGENCYTHATTHEYDONOT,INFACT,YETEXISTSHAVIRO,2007THISSEPARATIONMATTERSALOT,ASWECURRENTLYTENDTOINCORRECTLYOVERGENERALIZEREALITYASREFERRINGTOREAL,PHYSICALEXISTENCESANDTOAUGMENTEDANDVIRTUALREALITIESASDIGITALVARIATIONSTHEREOFNOTONLYISSUCHAVIEWTOOCRUDE,DELEUZEREMINDSUSTHATVIRTUALISNOTOPPOSEDTOREALBUTITISOPPOSEDTOACTUAL,WHEREASREALISOPPOSEDTOPOSSIBLEDELEUZE,1966NOWTHATWEHAVECONFUSEDYOUEVENMOREWITHTHESETERMS,WEPROCEEDBYEXPLAININGTHEDIFFERENTTYPESOFREALITYTHROUGHANACTUALREALITY/VIRTUALREALITYCONTINUUMFIGURE1WETHENILLUSTRATETHEIRDIFFERENCESTHROUGHTHECOMMONEXAMPLEOFREALESTATETRANSACTIONSANDOUTLINEBUSINESSAPPLICATIONSFOREACHTYPEFIGURE1THEACTUALREALITY/VIRTUALREALITYCONTINUUM3ACTUALREALITYCONTINUUMTHEACTUALREALITYCONTINUUMDEALSWITHELEMENTSTHATEXISTOREXPERIENCESTHAT

簡介：譯文標譯文標題基于注塑模具鋼研磨和拋光工序的自動化表面處理原文標原文標題BASEDONTHEINJECTIONMOLDSTEELGRINDINGANDPOLISHINGPROCESSESAUTOMATEDSURFACETREATMENT作者CHAOCHANGACHENWENTULI譯名晁常溫途利國籍美國原文出原文出處SHIOUFJ,CHENCH2003DETERMINATIONOFOPTIMALBALLBURNISHINGPARAMETERSFORPLASTICINJECTIONMOLDINGSTEELINTJADVMANUFTECHNOL基于注塑模具鋼研磨和拋光工序的自動化表面處理摘要本文研究了注塑模具鋼自動研磨與球面拋光加工工序的可能性，這種注塑模具鋼PDS5的塑性曲面是在數(shù)控加工中心完成的。這項研究已經(jīng)完成了磨削刀架的設(shè)計與制造。最佳表面研磨參數(shù)是在鋼鐵PDS5的加工中心測定的。對于PDS5注塑模具鋼的最佳球面研磨參數(shù)是以下一系列的組合研磨材料的磨料為粉紅氧化鋁，進給量500毫米/分鐘，磨削深度20微米，磨削轉(zhuǎn)速為18000RPM。用優(yōu)化的參數(shù)進行表面研磨，表面粗糙度RA值可由大約160微米改善至035微米。用球拋光工藝和參數(shù)優(yōu)化拋光，可以進一步改善表面粗糙度RA值從0343微米至006微米左右。在模具內(nèi)部曲面的測試部分，用最佳參數(shù)的表面研磨、拋光，曲面表面粗糙度就可以提高約215微米到0007微米。關(guān)鍵詞自動化表面處理拋光磨削加工表面粗糙度田口方法一、引言塑膠工程材料由于其重要特點,如耐化學腐蝕性、低密度、易于制造,并已日漸取代金屬部件在工業(yè)中廣泛應用。注塑成型對于塑料制品是一個重要工藝。注塑模具的表面質(zhì)量是設(shè)計的本質(zhì)要求,因為它直接影響了塑膠產(chǎn)品的外觀和性能。加工工藝如球面研磨、拋光常用于改善表面光潔度。圖2球面拋光過程示意圖此項目研究的目的是，發(fā)展注塑模具鋼的球形研磨和球面拋光工序，這種注塑模具鋼的曲面實在加工中心完成的。表面光潔度的球研磨與球拋光的自動化流程工序，如圖3所示。我們開始自行設(shè)計和制造的球面研磨工具及加工中心的對刀裝置。利用田口正交法，確定了表面球研磨最佳參數(shù)。選擇為田口L18型矩陣實驗相應的四個因素和三個層次。用最佳參數(shù)進行表面球研磨則適用于一個曲面表面光潔度要求較高的注塑模具。為了改善表面粗糙,利用最佳球面拋光工藝參數(shù)，再進行對表層打磨。PDS試樣的設(shè)計與制造選擇最佳矩陣實驗因子確定最佳參數(shù)實施實驗分析并確定最佳因子進行表面拋光應用最佳參數(shù)加工曲面測量試樣的表面粗糙度球研磨和拋光裝置的設(shè)計與制造圖3自動球面研磨與拋光工序的流程圖二、球研磨的設(shè)計和對準裝置

簡介：中文中文4000字出處出處PROCEEDINGSOFTHE36THINTERNATIONALMATADORCONFERENCESPRINGERLONDON,2010313316畢業(yè)設(shè)計論文外文資料翻譯系別別機電信息系專業(yè)業(yè)機械設(shè)計制造及其自動化班級級姓名名學號號外文出處外文出處WESTYORKSHIRE,UK附件件1原文；2譯文2012年04月I引言引言許多高精度制造商都知道在其對成本及保持競爭力的過程和影響中存在著許多問題領(lǐng)域。雖然質(zhì)量，性能和可用性水平可能會以某種形式來衡量，但是數(shù)據(jù)只能代表在制造工藝過程中根本的問題癥狀。結(jié)果導致制造商通常會采取過程改進的“精益”戰(zhàn)略，如實施看板，持續(xù)改善，TPM和六西格瑪以提高組織效率和整體設(shè)備效率（OEE），吉本斯1。不幸地是由于復雜的機床系統(tǒng)和整個行業(yè)人才技術(shù)的缺乏，這個過程的改善往往只停留在機床水平。所以通過評估加工能力的過程，存款保險2630031（五）利用其機床的可靠性，可用性和能力，間接衡量了性能。由于使用統(tǒng)計過程的批量制造控制（SPC0）這種方法運用于汽車行業(yè)發(fā)展，尤其是適合于批量生產(chǎn)。一個特定過程的短期能力可以評價，但過程是否應該改變或不同地區(qū)的機器須具有資產(chǎn)能力已不為人所知。

簡介：畢業(yè)設(shè)計（論文）英文資料翻譯外文資料翻譯外文資料翻譯系別專業(yè)班級姓名學號指導老師2014年4月西北工業(yè)大學明德學院本科畢業(yè)設(shè)計論文西北工業(yè)大學明德學院本科畢業(yè)設(shè)計論文2PROBLEMSINCOMBATDECISIONMAKINGTHEREFOREITISNOSURPRISETHATITWASCALLEDUPONTOSOLVETHEPROBLEMOFPLANNINGANDOPTIMIZINGTHEUSEOFSOFTKILLINMODERNCOMBATSYSTEMSDECISIONALGORITHMSFORPLANNINGSOFTKILLDEPLOYMENTAREBASEDONDETAILEDMODELINGANDSIMULATIONOFTHECOMBATSCENARIOTHATTAKEINTOACCOUNTTHEINFORMATIONABOUTTHETHREAT,SHIP,SOFTKILLCOMPONENTANDENVIRONMENTANOPERATIONALSYSTEMBASEDONTHESEPRINCIPLESISTHESKWSFROMTERMAADVERTISEDININORDERTODETERMINETHEBESTSOFTKILLDEPLOYMENTSOLUTION,THESESYSTEMSUSEMANYDATASOURCESSUCHASTHREATDATABASES,DATAABOUTTHESIGNATURESOFTHESHIP,ENVIRONMENTDATAANDOTHERSTHEDETAILSOFHOWTHESESYSTEMSUSETHEAVAILABLEDATATOARRIVEATTHERECOMMENDEDDEPLOYMENTSOLUTIONMAYBEQUITEDIFFERENTFROMASYSTEMTOTHEOTHERWHATEACHOFTHEMHAVEINCOMMONISTHATTHEYAREBASEDONPREDICTINGTHEEFFECTOFTHEPLANNEDMEASUREONTHEATTACKINGMISSILECLEARLYWITHOUTAWAYTOPREDICTWHATWILLHAPPENIFACERTAINSOFTKILLMEASUREISTAKEN,ITISIMPOSSIBLETOCHOOSETHEBESTSOLUTIONOBVIOUSLY,THEQUALITYOFTHEPREDICTIONWILLHAVEANIMMEDIATEEFFECTONTHEPERFORMANCEOFTHESYSTEMCOMPUTATIONALTIMECONSTRAINTSWILLNECESSARILYLIMITTHECOMPLEXITYOFTHEPERFORMANCEESTIMATIONALGORITHM,SOMANYFACTORSTHATMAYINFLUENCETHEEFFECTOFTHESOFTKILLMEASUREWILLNEEDTOBENEGLECTEDORAPPROXIMATEDPERHAPSAMOREIMPORTANTASPECTTHATISCHARACTERISTICFORTHECONDITIONSINWHICHTHESESYSTEMSNEEDTOWORKISTHEINHERENTPRESENCEOFINFORMATIONUNCERTAINTYNONEOFTHESYSTEMSAVAILABLEATTHISMOMENTALLOWSONETOTAKETHISUNCERTAINTYINTOACCOUNTWHILEPREDICTINGTHEEFFECTOFTHEDEPLOYMENTHOWEVER,CORRECTDECISIONMAKINGISHARDLYPOSSIBLEWITHOUTQUANTIFYINGTHEUNCERTAINTYTHEPRESENTWORKISBASEDONTHEIDEAOFUSINGADJOINTSIMULATIONTECHNIQUESTOADDRESSBOTHCHALLENGESTOREDUCEDRAMATICALLYTHECOMPUTATIONALEFFORTANDTOENABLETAKINGINTOACCOUNTTHEINFORMATIONUNCERTAINTYINTHEPREDICTIONOFTHEEFFECTOFTHESOFTKILLSYSTEMTWOPOSSIBLEAPPLICATIONSAREENVISAGEDFORUSINGTHEPROPOSEDPREDICTIONMETHODFIRSTLY,BEFORELAUNCH,THEBESTLAUNCHPARAMETERSCANBECHOSENBASEDONPREDICTINGTHEEFFECTOFTHEDEPLOYMENTSECONDLY,AFTERLAUNCH,THE

簡介：畢業(yè)設(shè)計論文外文資料翻譯學院院理工學院專業(yè)業(yè)電氣工程及其自動化姓名名杜亞楠學號號041601405外文出處外文出處IEEETRANSACTIONSONPOWERELECTRONICSVOL5NO1JANUARY1990附件件1外文資料翻譯譯文；2外文原文指導教師評語簽名2008年月日能。從一個分三個階段的代表性，作者建立了一個模式，開放的，很多的局限性，等效電路或DQ位模型。因此，它可以用來調(diào)查直接特性，如電流紋波和轉(zhuǎn)矩脈動等非理想電機參數(shù)。重要的在互動轉(zhuǎn)換資料，如脈寬調(diào)制（PWM）技術(shù)，電機參數(shù)，如感應電壓波形，是強調(diào)在這個方針。計算的影響，這些互動可以而且時間長，因為需要包括經(jīng)常變化的狀態(tài)。為了克服這個問題進行冗長的計算機運行時間，選擇方法步長為數(shù)值積分技術(shù)已經(jīng)開發(fā)了相當大的成功能夠使用一臺個人電腦。二．仿真模型根據(jù)該模擬過程，是分三個階段，集中參數(shù)模型表明，在電路圖．1．在此模型中強調(diào)，任何假設(shè)都是必要對具備下列條件1）的平衡階段，無論是轉(zhuǎn)換器或機械2）線性度的電路元件3）對稱性的各個階段或轉(zhuǎn)換結(jié)束4）的規(guī)律與自然的波形致電壓5）純源電壓；重點建模方法是使用實際參數(shù)的機器繞組。因此，這些已經(jīng)能夠提供直接測量，如果還是可以計算出來，如果是既定的技術(shù)只考慮設(shè)計。雖然有三階段模式用在這里，沒有任何困難，應該出現(xiàn)在應用該技術(shù)，以機器和轉(zhuǎn)換器，其中聘用或者更少或更多階段。

簡介：中文中文35283528字畢業(yè)設(shè)計論文外文資料翻譯學院學院系機械工程學院專業(yè)業(yè)機械工程及自動化姓名名學號號外文出處外文出處PROCEEDINGSOFINTERNATIONALTECHNOLOGYINNOVATIONCONFERENCE附件件1外文資料翻譯譯文；2外文原文。用外文寫附件附件1外文資料翻譯譯文外文資料翻譯譯文數(shù)控機床的可重構(gòu)理論研究摘要摘要可重構(gòu)制造系統(tǒng)被列為在未來優(yōu)先解決的技術(shù)之一，本文將主要研究數(shù)控機床的可重構(gòu)理論。重構(gòu)機床有許多優(yōu)點，包括模塊化，可集成性，可定制性，可轉(zhuǎn)換性等。這是傳統(tǒng)機床所不能比擬的。本文從深孔零件的分類和成形運動工藝兩個方面對深孔零件族進行了分析。并基于模塊化和重構(gòu)分析這兩個模塊化的設(shè)計重新對深孔機床進行調(diào)制設(shè)計，從床身模塊，床頭模塊，刀具的輔助系統(tǒng)和數(shù)控系統(tǒng)4個方面對可重構(gòu)深孔加工機床的部件進行了設(shè)計研究，解決了可重構(gòu)設(shè)計中可重構(gòu)部件設(shè)計的難題。最后通過采用超聲波檢測技術(shù)，實現(xiàn)了數(shù)控深孔加工機床元件級重構(gòu)。關(guān)鍵詞關(guān)鍵詞可重構(gòu)；機床；模塊設(shè)計；深孔加工1引言可重構(gòu)機床的研究和發(fā)展對實現(xiàn)可重構(gòu)制造系統(tǒng)和敏捷制造具有決定性的意義。可重構(gòu)機床為了滿足某個特定的組件在設(shè)計和工藝的需求，通過改變機床模塊結(jié)構(gòu)或集成新技術(shù)，用最低的費用改造機床本身從而使機床在整個生命周期中完成一系列具體的處理性能的過程?？芍貥?gòu)機床的模塊化，可集成性，可定制性，可轉(zhuǎn)換性和可診斷性等優(yōu)點1,2。這一特點是傳統(tǒng)機床無法比擬的。2深孔零件族分析深孔機床的可重構(gòu)化以加工對象和加工工具為切入點，分析深孔零件族和深孔刀輔具來確定深孔機床各功能模塊的劃分，以重構(gòu)后功能冗余最小分析深孔機床可重構(gòu)性。1深孔零件的分類深孔零件按結(jié)構(gòu)特征可分為回轉(zhuǎn)體深孔零件和非回轉(zhuǎn)體深孔零件。深孔零件按孔尺寸大小可以分為特小直徑深孔件、小直徑深孔件、中直徑深孔件、大直徑深孔件和超大直徑深孔件。深孔零件按精度等級可分為精密級、普通精度級、一般精度級。零件要求的精度等級與采用的加工工具密切相關(guān)。

簡介：中文中文11344字使用卡爾曼濾波器為虛擬服務(wù)器提供自適應和自配置的使用卡爾曼濾波器為虛擬服務(wù)器提供自適應和自配置的CPU資源配置資源配置EVANGELIAKALYVIANAKITHEMISTOKLISCHARALAMBOUSSTEVENHAND出處INPROCEEDINGOFPROCEEDINGSOFTHE6THINTERNATIONALCONFERENCEONAUTONOMICCOMPUTING,ICAC2009,JUNE1519,2009,BARCELONA,SPAIN摘要摘要數(shù)據(jù)中心虛擬化可以使用節(jié)約成本的服務(wù)器整合，服務(wù)器整合不僅能增加系統(tǒng)的吞吐量還能減少電力消耗。虛擬服務(wù)器的資源管理是一個重要和富有挑戰(zhàn)的任務(wù)，特別是當負載變化很大，以及要處理復雜的多層服務(wù)器應用時。最近的將控制理論應用到資源管理顯示了很好的效果?？梢詫⒖刂评碚搼玫絼討B(tài)資源分配以匹配變化的負載。本文提出了一種新的資源管理方案，將卡爾曼濾波器應用到反饋控制器，來動態(tài)地將CPU資源分配給運行著服務(wù)器應用程序的虛擬機。這個方法的創(chuàng)新點在于卡爾曼濾波器的使用最優(yōu)的狀態(tài)濾波技術(shù)通過追蹤CPU的使用，來相應的更新資源的分配。我們的控制器通過持續(xù)的檢測來自適應的預測工作負載強度的變化。我們的控制器不需要任何先驗知識。在高強度的工作負載變化下，負載感知的控制器的性能惡化控制在48以下，在中等強度下也表現(xiàn)得很好。另外，我們的控制器在處理多層的服務(wù)器應用時性能提高通過使用在應用程序組件間的成對的資源配對，當出現(xiàn)大量意料外的工作負載的增加時平均服務(wù)器性能與沒有使用這種方法比時提高3。我們通過控制一個部署在XEN虛擬化集群的3層RUBIS基準程序來評估我們的技術(shù)。分類和主題描述分類和主題描述C4系統(tǒng)性能測量技術(shù),建模技術(shù)。一般術(shù)語管理、測量和性能。1、引言、引言由于硬件設(shè)施的虛擬化，數(shù)據(jù)中心的格局正在改變。一臺物理服務(wù)器可以轉(zhuǎn)成一臺或多臺虛擬機，這多臺虛擬機共享提供的硬件資源，應用程序在這些相互隔離的虛擬機環(huán)境中運行。每臺虛擬機都有生命周期管理，包括創(chuàng)建，刪除，暫停，在物理服務(wù)器間遷移和運行時資源分配等管理操作。這些特征允許在應用程序和物理服務(wù)器之間資源任意組合，允許提供有效的服務(wù)器整合。然而，負載需求經(jīng)常會隨著時間變化，而使得其難以估計。變化的工作負載會引起種類多樣的變化的對于系統(tǒng)組件的資源需求。對于創(chuàng)造一個高性能的服務(wù)器整合環(huán)境，遵循變化的負載的動態(tài)資源分配顯得十分重要。事實上，如果每個應用程序能被合理的提供資源，那么額外的資源可以單的性能模型和卡爾曼濾波來跟蹤有噪聲的資源利用率和更新資源配置。我們的方法的創(chuàng)新點在于將過濾技術(shù)整合到反饋控制器。我們選擇卡爾曼濾波器因為它是最優(yōu)線性濾波技術(shù)，在一定條件下,即使條件松弛仍具有良好的性能。使用過濾方法使我們的控制器在不同的工作負載下操作順利。我們也加深了我們的工作，通過使用資源組件配對的耦合多層應用程序能更快調(diào)整工作負載的變化。最后,也是最重要的是,在沒有任何先驗信息下，我們提供一個零設(shè)定機制來檢測并適應工作負載條件。3、系統(tǒng)、系統(tǒng)本文介紹了3種基于卡爾曼的反饋控制器1、單輸入單輸出SISO卡爾曼基本控制器,以后記為KBC。這個控制器動態(tài)分配CPU資源給各個可以獨立運行服務(wù)器應用程序,或者是多層應用程序的一部分的虛擬機。2、多輸入多輸出MIMO過程噪聲協(xié)方差控制器,記為PNCC。該控制器調(diào)整多層應用程序的所有虛擬機的分配,利用兩兩之間的協(xié)方差的VM資源利用率來捕獲組件之間的相關(guān)性。與KBC控制器相比，PNCC的目的是給多層應用程序迅速分配資源。3、自適應MIMOPNCC或者APNNC。APNCC像PNCC,對一個應用程序的所有虛擬機分別分配CPU資源。然而，它可以自適應調(diào)整參數(shù)和自配置來適應不同負載條件。每個控制器分配CPU資源給虛擬機完全基于資源利用觀測和應用程序的性能模型。每個VM被視為一個可以運行應用程序的一層或一個完整的應用程序的黑盒。術(shù)語層、組件和VM在文中交替使用。本節(jié)的其余部分介紹了應用程序的性能模型和控制器的設(shè)計。3．1應用程序的性能模型應用程序的性能模型控制器使用一個簡單的和直觀的使用卡爾曼濾波增強的應用程序性能模型來跟蹤VM的CPU資源利用率。控制器將CPU資源分配給虛擬機時只需要基于資源使用的觀測值以及應用程序性能模型。我們的性能模型使用已知的觀測值。當服務(wù)器應用程序到達它的服務(wù)飽和點，它的性能，比如請求響應時間，會迅速惡化。為了維持好的性能，服務(wù)器應用程序需要被分配比當前的使用值更多的資源。然而，由于變化的工作負載，將資源分配值維持在高于需求的狀態(tài)往往造成在使用值上的大的偏差。將時變的CPU使用率作為一個一維隨機游動的值，建立以下的線性隨機差分方程，11KKKVVT???其中表示在K時刻真實使用的占總的CPU的比重，獨立的隨機變量表KVKT