在高溫環境下工作時，專用的防護服裝不可或缺。專用服裝通常由多層織物構成，不同織物的密度、比熱、熱傳導率都有所不同，不同的厚度搭配會對服裝的防護性能和舒適度有所影響。本文主要通過研究特定的織物在相同的工作防護能力要求下，最優的厚度配比，為高溫作業服裝最優厚度設計提供參考。 針對問題一，采取控制變量法，根據附件二中的數據，使用MATLAB曲線擬合工具箱對數據進行分析，建立了溫度-厚度指數曲線模型，得出假人皮膚外側的溫度與外界環境溫度成正比的關系，和II層與IV層的厚度的平方成反比關系的結論，計算出在不同的溫度環境和不同厚度的織物材料條件下的溫度分布，得到了problem1.xlsx。 針對問題二，根據問題一中建立的溫度-厚度指數曲線模型建立出最優化模型，將題目中的已知條件帶入數學模型表達式，再根據已知條件建立相關不等式，使用MATLAB軟件對相關不等式進行非線性規劃求得最優解，即可獲得問題二的解，根據模型一確定的II層最優厚度為6.167mm，根據模型二確定的II層最優厚度為5.835mm。 針對問題三，考慮到舒適性和功能性兩大特性的平衡，將附件1中的三個指標以熱擴散率來整合，將其與問題一和問題二中的模型進行聯系，建立了熱擴散-最優厚度模型，帶入題目中的已知條件，使用lingo軟件，通過非線性規劃方法，建立最優化模型，對數據的最優化解進行求解，即可得到II層和IV層的最優厚度，根據模型一確定的II層和IV層的最優厚度分別為6.225mm和0.6mm。
上傳時間： 2020-03-17
上傳用戶：成成愛吃魚
The large-scale deployment of the smart grid (SG) paradigm could play a strategic role in supporting the evolution of conventional electrical grids toward active, flexible and self- healing web energy networks composed of distributed and cooperative energy resources. From a conceptual point of view, the SG is the convergence of information and operational technologies applied to the electric grid, providing sustainable options to customers and improved security. Advances in research on SGs could increase the efficiency of modern electrical power systems by: (i) supporting the massive penetration of small-scale distributed and dispersed generators; (ii) facilitating the integration of pervasive synchronized metering systems; (iii) improving the interaction and cooperation between the network components; and (iv) allowing the wider deployment of self-healing and proactive control/protection paradigms.
標簽： Computational Intelligence
上傳時間： 2020-06-07
上傳用戶：shancjb
Introduction to Radio Frequency Identification (RFID): RFID is a wireless modulation and demodulation technique for automatic identification of objects, tracking goods, smart logistics, and access con- trol. RFID is a contactless, usually short‐distance transmission and reception technique for unique ID data transfer from a tagged object to an interrogator (reader). The generic configuration of an RFID system comprises (i) an ID data‐carrying tag, (ii) a reader, (iii) a middleware, and (iv) an enterprise application.
標簽： Chipless_Radio_Frequency_Identifi cation
上傳時間： 2020-06-08
上傳用戶：shancjb
The large-scale deployment of the smart grid (SG) paradigm could play a strategic role in supporting the evolution of conventional electrical grids toward active, flexible and self- healing web energy networks composed of distributed and cooperative energy resources. From a conceptual point of view, the SG is the convergence of information and operational technologies applied to the electric grid, providing sustainable options to customers and improved security. Advances in research on SGs could increase the efficiency of modern electrical power systems by: (i) supporting the massive penetration of small-scale distributed and dispersed generators; (ii) facilitating the integration of pervasive synchronized metering systems; (iii) improving the interaction and cooperation between the network components; and (iv) allowing the wider deployment of self-healing and proactive control/protection paradigms.
標簽： Computational Intelligence
上傳時間： 2020-06-10
上傳用戶：shancjb
黑金CYCLONE4 EP4CE6F17C8 FPGA開發板ALTIUM設計硬件工程（原理圖+PCB+AD集成封裝庫）,Altium Designer 設計的工程文件，包括完整的原理圖及PCB文件，可以用Altium(AD)軟件打開或修改，可作為你產品設計的參考。集成封裝器件型號列表：Library Component Count : 50Name Description----------------------------------------------------------------------------------------------------1117-3.3 24LC04B_0 4148 BAV99 CAP NP_Dup2CAP NP_Dup2_1 CAP NP_Dup2_2CP2102_0 C_Dup1 C_Dup1_1C_Dup2 C_Dup3 C_Dup4 C_Dup4_1 Circuit Breaker Circuit BreakerConnector 15 Receptacle Assembly, 15-Pin, Sim Line ConnectorDS1302_8SO EC EP4CE6F17C8 Cyclone IV Family FPGA, 2V Core, 179 I/O Pins, 2 PLLs, 256-Pin FBGA, Speed Grade 8, Commercial GradeEP4CE6F17C8_1 Cyclone IV Family FPGA, 2V Core, 179 I/O Pins, 2 PLLs, 256-Pin FBGA, Speed Grade 8, Commercial GradeFuse 2 FuseHEX6HY57651620/SO_0 Header 2 Header, 2-PinHeader 9X2 Header, 9-Pin, Dual rowINDUCTOR JTAG-10_Dup1 KEYB LED LED_Dup1 M25P16-VMN3PB 16 Mb (x1) Automotive Serial NOR Flash Memory, 75 MHz, 2.7 to 3.6 V, 8-pin SO8 Narrow (MN), TubeMHDR2X20 Header, 20-Pin, Dual rowMiniUSBB OSCPNP R RESISTOR RN RN_Dup1 R_Dup1 R_Dup2 R_Dup3 R_Dup5R_Dup6 SD SPEAKERSRV05-4SW KEY-DPDT ZTAbattery
標簽： 黑金 cyclone4 ep4ce6f17c8 fpga
上傳時間： 2021-12-22
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CYCLONE4E FPGA開發板EP4CE10F17 開拓者FPGA開發板PDF原理圖+主要器件技術手冊00-CYCLONE4E FPGA開發板EP4CE10F17 開拓者FPGA開發板PDF原理圖.pdfAD9708.pdfAMS1117.pdfAP3216C.pdfAT24C64.pdfCH340.pdfCyclone IV EP4CE10引腳信息.pdfCyclone IV器件手冊.pdfDHT11.pdfDS18B20_cn.pdfDS18B20_en.pdfGT9147數據手冊.pdfGT9147編程指南.pdfHR911105A-datasheet.pdfHS0038B.pdfnRF24L01P(新版無線模塊控制IC).PDFOTT2001A IIC協議指導.pdfOTT2001A_V02.pdfOV5640_CSP3_DS_2.01_Ruisipusheng.pdfPCF8563.pdfPCF8591.pdfRJ45_HR911105A.pdfRTL8201CP.pdfSMBJ3.3-440_series.pdfSMBJ5.0ca.pdfSN74LVC1G00.pdfSP3232.pdfSP3485.pdfTJA1050.pdfTLC5510.pdfW9825G6KH.pdfWM8978G.pdfWM8978中文資料.doc
上傳時間： 2022-01-10
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高清版U-Boot 開發資料2020.Das U-Boot 是一個主要用于嵌入式系統的引導加載程序，可以支持多種不同的計算機系統結構，包括PPC、ARM、AVR32、MIPS、x86、68k、Nios與MicroBlaze。這也是一套在GNU通用公共許可證之下發布的自由軟件。Das U-Boot可以在x86計算機上建構，但這部x86計算機必須安裝有可支持特定平臺結構的交互發展GNU工具鏈，例如crosstool、Embedded Linux Development Kit (ELDK)或OSELAS.Toolchain。U-Boot不僅僅支持嵌入式Linux系統的引導，它還支持NetBSD, VxWorks, QNX, RTEMS, ARTOS, LynxOS, android嵌入式操作系統。其目前要支持的目標操作系統是OpenBSD, NetBSD, FreeBSD,4.4BSD, Linux, SVR4, Esix, Solaris, Irix, SCO, Dell, NCR, VxWorks, LynxOS, pSOS, QNX, RTEMS, ARTOS, android。這是U-Boot中Universal的一層含義，另外一層含義則是U-Boot除了支持PowerPC系列的處理器外，還能支持MIPS、 x86、ARM、NIOS、XScale等諸多常用系列的處理器。這兩個特點正是U-Boot項目的開發目標，即支持盡可能多的嵌入式處理器和嵌入式操作系統。就目前來看，U-Boot對PowerPC系列處理器支持最為豐富，對Linux的支持最完善。其它系列的處理器和操作系統基本是在2002年11 月PPCBOOT改名為U-Boot后逐步擴充的。從PPCBOOT向U-Boot的順利過渡，很大程度上歸功于U-Boot的維護人德國DENX軟件工程中心Wolfgang Denk[以下簡稱W.D]本人精湛專業水平和執著不懈的努力。當前，U-Boot項目正在他的領軍之下，眾多有志于開放源碼BOOT LOADER移植工作的嵌入式開發人員正如火如荼地將各個不同系列嵌入式處理器的移植工作不斷展開和深入，以支持更多的嵌入式操作系統的裝載與引導。
標簽： U-Boot
上傳時間： 2022-03-10
上傳用戶：默默
這是開發板資料，不是開發板，做硬件的可以參考里面的原理圖和PCB，做軟件的可以移植里面的工程
上傳時間： 2022-03-26
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斯坦福大學-深度學習基礎教程.pdfUFLDL教程 From Ufldl 說明：本教程將闡述無監督特征學習和深入學習的主要觀點。通過學習，你也將實現多個功能 學習/深度學習算法，能看到它們為你工作，并學習如何應用/適應這些想法到新問題上。 本教程假定機器學習的基本知識（特別是熟悉的監督學習，邏輯回歸，梯度下降的想法），如果 你不熟悉這些想法，我們建議你去這里 機器學習課程 (http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/CoursePage.php? course=MachineLearning) ，并先完成第II，III，IV章（到邏輯回歸）。 稀疏自編碼器 神經網絡 反向傳導算法 梯度檢驗與高級優化 自編碼算法與稀疏性 可視化自編碼器訓練結果 稀疏自編碼器符號一覽表 Exercise:Sparse Autoencoder 矢量化編程實現 矢量化編程 邏輯回歸的向量化實現樣例 神經網絡向量化 Exercise:Vectorization
標簽： 深度學習
上傳時間： 2022-03-27
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在Cyclone IV GX收發器入門套件上,設計帶嵌入式收發器的Gen1×1硬核IP的 PCI Express IP編譯器。.rar
標簽： 嵌入式
上傳時間： 2022-04-23
上傳用戶：kingwide
