1.9匹配模型
SAP系统功能详解
R/3系统功能详解集成制造系统1 总体特征及制造主文件数据 (5)1.1 主要特征: (5)1.2 集成的应用程序模块 (5)h1.2.1 企业资源管理模型 (5)1.3 公司结构 (6)1.3.1 跨工厂计划 (7)1.3.2 组织层 (7)1.4 跨公司业务流程 (8)1.5 用应用程序连接授权(ALE)分布式处理 (8)1.5.1 分布式主文件数据 (9)1.6 支持多种语言 (9)1.7 制造主文件数据 (9)1.8 主要特征: (9)1.9 R/3的主文件数据 (10)1.9.1 单一数据来源 (10)1.9.2 处理主文件记录 (10)1.9.3 主文件记录匹配码(matchcode) (10)1.9.4 更改记录 (11)1.9.5 物料及产品主文件记录 (11)1.9.6 主文件记录画面 (11)1.9.7 物料主文件数据的组织结构 (11)1.9.8 维护工具 (11)1.9.9 系统客户化 (12)1.10 供应商主文件及采购信息数据 (12)1.11 R/3分类系统 (12)1.11.1 分类特性 (13)1.11.2 多层次分类等级 (13)1.11.3 分配分类及查找对象 (13)1.11.4 BOM(物料清单) (14)1.11.5 BOM的有效期 (14)1.11.6 BOM报告功能 (14)1.11.7 BOM维护功能 (15)1.11.8 BOM项目 (15)1.11.9 合成BOM (16)1.12 工艺路线及工作中心 (16)1.12.1 工艺路线 (16)1.12.2 工序 (17)1.12.3 分配资源到工艺路线 (18)1.12.4 参考工序集 (18)1.12.5 单位时间产量工艺路线 (19)1.12.6 工艺路线应用范围 (19)SAP北京公司第 1 页共 94 页1/5/2017R/3系统功能详解集成制造系统1.12.7 工作中心 (19)1.12.8 工序/阶段 (20)1.12.9 配方主文件的功能 (20)1.13 生产资源及工具(PRTs) (21)1.14 计算机辅助工艺设计(CAPP) (21)1.14.1 计算标准值 (22)1.14.2 工艺路线配置 (22)1.15 文件管理 (23)1.15.1 作为通用功能的文件管理 (23)1.15.2 R/3的集成文件管理 (23)1.15.3 CAD接口 (24)1.15.4 同工程更改管理集成 (24)1.15.5 同CAD系统集成 (24)1.16 工程更改管理 (24)1.16.1 主要特征: (24)2 第4章计划类型 (27)2.1 预测及SOP(销售与运作计划) (28)2.1.1 主要特征: (28)2.1.2 在计划层级预测 (30)2.1.3 粗能力计划 (32)2.2 主生产计划 (33)2.2.1 主要特征: (33)2.2.2 主计划概述 (34)2.2.3 用销售订单冲销预测的计划策略 (34)2.2.4 不冲销预测的计划策略 (36)2.2.5 需求管理 (37)2.2.6 主生产计划(MPS) (37)2.2.7 可用性核查(ATP计算) (39)2.2.8 订单报表 (39)2.3 分销资源计划(DRP) (39)2.4 物料需求计划及库存控制 (40)2.4.1 主要特征: (40)2.4.2 MRP概述 (40)2.4.3 总体计划 (41)2.4.4 单个项目计划 (41)2.4.5 销售订单计划编制 (42)2.4.6 基于冲销的计划编制 (43)2.4.7 计划编制的结果 (44)2.4.8 库存搬运及库存量控制 (45)2.5 长期计划编制和模拟 (46)2.5.1 主要特征: (46)SAP北京公司第 2 页共 94 页1/5/2017R/3系统功能详解集成制造系统2.5.2 长期计划编制和模拟:目的 (46)2.5.3 长期计划编制和模拟:功能 (47)2.6 能力需求计划 (48)2.6.1 主要特征: (48)2.6.2 提前期作业计划 (48)2.6.3 可用能力 (50)2.6.4 能力评价 (53)2.6.5 能力均衡 (54)3 第5章制造执行系统 (56)3.1 车间控制:生产订单 (56)3.1.1 主要特征: (56)3.1.2 建立生产订单 (57)3.1.3 下达生产定单 (59)3.1.4 完工确认 (60)3.1.5 结算生产订单 (62)3.1.6 其它功能 (63)3.2 订货组装 (64)3.2.1 主要特征: (64)3.2.2 快速和精益销售订单处理 (64)3.2.3 订货组装处理的益处 (65)3.3 重复性生产 (66)3.3.1 主要特征: (66)3.3.2 重复生产中的计划表 (68)3.3.3 重复生产的生产控制 (69)3.3.4 重复生产的成本控制 (70)4 第6章特殊制造类型 (71)4.1 按订单设计及集成的项目管理 (71)4.1.1 主要特征: (71)4.1.2 用项目系统编制计划 (74)4.1.3 编制计划的步骤 (75)4.1.4 项目的执行和生产控制 (76)4.1.5 客户项目的销售画面 (76)4.1.6 预算,资金管理,费用及收益会计核算和项目控制 (77)4.2 流程工业的生产计划与控制 (80)4.2.1 主要特征: (80)4.2.2 功能概述 (81)4.2.3 批次管理 (84)4.3 特征件及可选件的产品配置 (86)4.3.1 主要特征: (86)4.3.2 产品配置 (87)4.3.3 计划标准产品 (88)SAP北京公司第 3 页共 94 页1/5/2017R/3系统功能详解集成制造系统4.3.4 标准产品的生产控制 (89)4.3.5 销售配置产品 (89)4.4 电子看板/准时生产 (90)4.4.1 主要特征: (90)4.4.2 看板简介:看板控制周期 (91)4.4.3 看板处理过程 (91)4.4.4 电子看板牌 (92)4.4.5 生产报告和倒冲 (93)SAP北京公司第 4 页共 94 页1/5/2017R/3系统功能详解集成制造系统1总体特征及制造主文件数据1.1主要特征:●R/3 PP系统是一个综合性的企业资源计划系统,包括制造执行系统的全部功能。
季节时间序列SARIMA模型
12Lnyt= (1+1 L) (1+1 L12) ut
● 这种模型也称作航线模型(air line model) ,首次被 Box 采用。 【例】(1-1.20L+0.66 L2) (1-0.33L4) 4 yt = (1-1.16L+ 0.97 L2) (1-0.95L4)vt
(14.4) (-8.8) (2.8) (55.9) (86.1) (-32.9)
季节时间序列SARIMA模型
1.9 季节时间序列模型 在某些时间序列中,存在明显的周期性变化。这种周期是由于季节性变化(包 括季度、月度、周度等变化)或其他一些固有因素引起的。这类序列称为季节性序 列。经济领域中,季节性时间序列更是常见。如季度时间序列、月度时间序列、周 度时间序列等。这里主要研究的是季度和月度时间序列。 中国季度 GDP 序列(yt,亿元人民币,1992:1~2009:1)见图。序列明显存在 以 4 个季度为周期的变化。在每年的第 4 季度,由于受接近年终的影响,GDP 额 比其他季度要增加很多。 描述这类序列的模型称作季节时间序列模型 (seasonal ARIMA model) ,用 SARIMA 表示。季节时间序列模型也称作乘积季节模型( multiplicative seasonal model) 。因为模型的最终形式是用因子相乘的形式表示。 ● SARIMA 方法可以为任何周期的经济时间序列建模。
syt = (1-Ls)yt = yt - yt- s
● 对于非平稳季节性时间序列,进行有限次的季节差分和非季节差分,总可以转 换成一个平稳的序列。 ● 若原序列长度用 T 表示, 经过一次季节差分和一次非季节差分, 序列将丢失 s+1 个观测值,序列长度变为 T- s-1。
python基于ssd的模板匹配实例
一、概述在计算机视觉领域,模板匹配是一种常见的图像处理技术,用于在图像中寻找特定模式或对象的位置。
而基于SSD(Single Shot Multibox Detector)的模板匹配则是一种基于深度学习的模板匹配方法,它利用SSD模型对目标进行检测和定位。
本文将介绍如何使用Python语言实现基于SSD的模板匹配,并提供一个实际的应用示例。
二、模板匹配概述模板匹配是一种基本的计算机视觉任务,它的目标是在输入图像中寻找与给定模板最相似的区域。
常见的模板匹配方法包括均方差匹配、相关系数匹配等,但这些传统方法在复杂场景下表现并不理想。
三、 SSD模型简介SSD是一种用于目标检测的神经网络模型,它采用了多尺度特征图来检测不同大小的目标,具有较高的检测精度和较快的处理速度。
SSD模型可以同时进行目标类别识别和位置定位,适用于各种不同尺寸和比例的目标检测任务。
四、基于SSD的模板匹配流程1. 数据准备:准备待匹配的模板图像和输入图像。
2. 模型加载:使用Python中的深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch等)加载预训练的SSD模型。
3. 特征提取:利用SSD模型从输入图像中提取多尺度的特征图。
4. 匹配计算:将模板图像与提取的特征图进行匹配计算,得到相似度得分。
5. 结果输出:根据得分选择匹配结果,并进行位置定位。
五、 Python实现基于SSD的模板匹配实例下面通过一个实际的应用示例来演示如何使用Python语言实现基于SSD的模板匹配。
1. 数据准备准备待匹配的模板图像和输入图像。
模板图像为待匹配的目标对象,输入图像为需进行匹配的图像。
2. 模型加载使用Python中的深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch等)加载已经预训练好的SSD模型,可以直接从官方全球信息湾或开源社区获取。
3. 特征提取利用加载好的SSD模型从输入图像中提取多尺度的特征图,这些特征图将用于后续的匹配计算。
服务质量差距模型
•
实际上,中国的服务业规模比所公布的数字还要大,因为对GDP的修正无法统计房地产业和娱乐
业的那些私人借贷和现金交易等经济活动。瑞士信贷第一波士顿银行亚洲首席经济学家陶冬认为,这将
使中国经济再增加2200亿美元。 中国服务业占GDP的41%,仍然低于发达国家的60%—75%,甚至
低于印度的52%。
出现这一情况的原因之一是政府偏爱制造业,存在很多不利于服务业发展的规 章制度,从而对私营企业————主要集中在服务业———的歧视雪上加霜。 在许多服务行业,在银行业和其它金融服务行业,外国人面临所占股份比例的 限制和所能进行的业务种类的限制。在法律服务行业,中国严重缺乏律师,每 13000人才有一名律师,而美国每300人就有一名律师。外国公司的培训可以 帮助提高律师的素质,但外国律师也受到诸多限制。 缺乏训练有素的人也阻碍 了服务业的发展。许多中国雇员,甚至合格的大学毕业生,缺乏创造性,不敢 向权威挑战或提出问题。 计划经济的思维模式认为服务业只是制造业的附属物。 把持那样的思维模式,中国就不能在服务业创造足够的就业机会。尽管经济增 长迅速,中国自1995年以来已经减少了1500万个制造业就业机会,随着基本 生产转移到更便宜的国家(例如越南),中国还会失去更多的就业机会。服务 业可以为每年加入劳动大军的1000万至1500万中国人创造足够的机会。但是, 要发挥其潜力,决策者必须对服务业给予更多的重视。
公司对顾客期望的感知
2.2.2 供应商差距2:未选择正确的服务质量设计和标准 顾客驱动的服务质量和标准
• 服务设计不良 • 新服务开发过程缺乏连续性 • 服务设计模糊、不明确 • 没有把服务设计和服务定位联系起来 • 没有顾客驱动的标准 • 缺乏顾客驱动的标准 • 没有关注顾客需求的管理过程 • 没有设定服务质量目标的正式流程 • 有形展示和服务场景不恰当 • 顾客期望有管形理化者失对败顾客期望的感知
劳动力市场搜寻匹配模型2019年讲义共18页
《高级微观经济学》第三讲劳动力市场搜寻匹配模型重庆大学公共管理学院吴永求推荐阅读:[1]罗纳德.G.伊兰伯格,《现代劳动经济学》,人大出版社.[2]平新乔,《微观经济学十八讲》,北大出版社[3]胡适耕,吴付科.《宏观经济学的数量分析》,科学出版社[4]杨奎斯特,萨金特.《递归宏观经济理论》,人大出版社2019年诺贝尔经常学奖授予Pepter Diamond(MIT)、Dele T.Mortensen(西北大学)和Christopher A.Pissarides(伦敦政经),以表张他们对“摩察市场”所做的贡献。
搜寻匹配模型的贡献:(1)解释了劳动力市场动态变化环境下均衡失业的可能性;(2)分析了政策和制度如何影响失业、职位空缺和工资水平。
(3)为其它类似的具有摩察性市场(如婚姻、房地产)问题,提供了分析工具。
一、劳动力市场搜寻模型由于劳动力市场中个人和职位存在异质性,以及就业信息的非完全性和非对称性,就有可能使同一行为主体挣得不同工资,因此,求职者要在劳动力市场进行工作搜寻,以便获得尽可能高的工资。
斯蒂格勒(Stigler,1961,1962)最早观注了这个问题。
McCall(1970 )和Mortensen (1970)进行了模型化;研究不完全市场下的个体有关工作和工资的行为表现。
方程节 1(一)McCall 模型 1.假设:(ⅰ)劳务市场上,存在工人与厂商两个主体;双方都依利益最大化作出决策:工人追求一生期望总收入最大化,厂商追求利润最大化。
(ⅱ)动态均衡假定:在均衡状态下,就业工人总数L 、失业工人总数U 、工资w 等均为常数(不考虑经济增长、劳动供给增加等因素),工人在不同状态之间的流动达到动态平衡,即单位时间内新增就业人数=新增失业人数。
2.模型代表性工人最优决策的目标是:00()max t t t V E y β∞=⋅=∑(1.1)其中,tβ是折现因子,t y 是工人的动态收入。
现对t y 作如下说明:(ⅰ)t y 依赖于工人的工作状态t S :=⎧=⎨=⎩t t t t w S Ey c S U(1.2) 其中,t w 是就业时的工资,c 为失业保险金,厂商为求职者提供的工资为连续随机变量,分布函数为()F ⋅;H w 为最高工资,0()F c =、1()H F w =。
劳动力市场搜寻匹配模型2012年讲义
《高级微观经济学》第三讲劳动力市场搜寻匹配模型重庆大学公共管理学院吴永求推荐阅读:[1]罗纳德.G.伊兰伯格,《现代劳动经济学》,人大出版社.[2]平新乔,《微观经济学十八讲》,北大出版社[3]胡适耕,吴付科.《宏观经济学的数量分析》,科学出版社[4]杨奎斯特,萨金特.《递归宏观经济理论》,人大出版社2010年诺贝尔经常学奖授予Pepter Diamond(MIT)、Dele T.Mortensen(西北大学)和Christopher A.Pissarides(伦敦政经),以表张他们对“摩察市场”所做的贡献。
搜寻匹配模型的贡献:(1)解释了劳动力市场动态变化环境下均衡失业的可能性;(2)分析了政策和制度如何影响失业、职位空缺和工资水平。
(3)为其它类似的具有摩察性市场(如婚姻、房地产)问题,提供了分析工具。
一、劳动力市场搜寻模型由于劳动力市场中个人和职位存在异质性,以及就业信息的非完全性和非对称性,就有可能使同一行为主体挣得不同工资,因此,求职者要在劳动力市场进行工作搜寻,以便获得尽可能高的工资。
斯蒂格勒(Stigler,1961,1962)最早观注了这个问题。
McCall(1970 )和Mortensen (1970)进行了模型化;研究不完全市场下的个体有关工作和工资的行为表现。
方程节 1(一)McCall 模型 1.假设:(ⅰ)劳务市场上,存在工人与厂商两个主体;双方都依利益最大化作出决策:工人追求一生期望总收入最大化,厂商追求利润最大化。
(ⅱ)动态均衡假定:在均衡状态下,就业工人总数L 、失业工人总数U 、工资w 等均为常数(不考虑经济增长、劳动供给增加等因素),工人在不同状态之间的流动达到动态平衡,即单位时间内新增就业人数=新增失业人数。
2.模型代表性工人最优决策的目标是:00()max t t t V E y β∞=⋅=∑(1.1)其中,tβ是折现因子,t y 是工人的动态收入。
现对t y 作如下说明:(ⅰ)t y 依赖于工人的工作状态t S :=⎧=⎨=⎩t t t t w S Ey c S U(1.2) 其中,t w 是就业时的工资,c 为失业保险金,厂商为求职者提供的工资为连续随机变量,分布函数为()F ⋅;H w 为最高工资,0()F c =、1()H F w =。
1.9电路模型的概念及电流源、电压源
R'O
U'ab
b
等效互换的条件:对外的电压电流相等。
I = I' Uab = U'ab
第9页
电工与电子技术
电压源
I a
RO +
Uab
US -
b
等效互换公式
Is
US Ro
Ro Ro
Is
U S I s Ro Ro Ro
肥西金桥职高
电流源
I'
a
U'ab
R‘o
b
第10页
电工与电子技术
第3页
电工与电子技术
一.电路模型
肥西金桥职高
电路模型——足以反映实际电路中电工设备和器件(实际部件) 的电磁性能的理想电路元件或它们的组合。
理想电路元件——抽掉了实际部件的外形、尺寸等差异性,反 映其电磁性能共性的电路模型的最小单元。
发生在实际电路器件中的电磁现象按性质可分为: (1)消耗电能; (2)供给电能; (3)储存电场能量; (4)储存磁场能量
电工与电子技术
肥西金桥职高
安徽省肥西金桥高级职业中学
第1页
电工与电子技术
肥西金桥职高
一.电路模型
二.理想电源的模型 1.理想电压源---恒压源 2.实际电压源 3.理想电流源---恒流源 4.实际电流源模型 5.电压源和电流源的等效变换
第2页
电工与电子技术
复习:
1.什么是叠加定理?
肥西金桥职高
2.应用叠加定理时,应注意哪些问题?
+
0Байду номын сангаас
I
-US
理想电压源的外特性
理想电压源内阻为零,因此输出电压 恒定;
模型匹配算法
模型匹配算法模型匹配算法是一种用于比较和匹配不同模型之间相似性的算法。
它在机器学习、自然语言处理和信息检索等领域中广泛应用,并且在实际应用中具有重要意义。
本文将从算法的基本原理、应用案例和未来发展等方面介绍模型匹配算法的相关内容。
一、基本原理模型匹配算法的基本原理是通过比较两个模型之间的特征向量或特征矩阵,来确定它们的相似性。
常用的模型匹配算法包括余弦相似度、欧氏距离、曼哈顿距离等。
其中,余弦相似度是一种常用的度量两个向量之间相似度的方法,它通过计算两个向量的夹角余弦值来表示它们的相似程度。
而欧氏距离和曼哈顿距离则是用来度量两个向量之间的距离,距离越小表示相似度越高。
二、应用案例模型匹配算法在实际应用中具有广泛的应用场景。
以下是几个常见的应用案例。
1. 文本相似度计算:在自然语言处理领域,模型匹配算法可以用于计算两段文本之间的相似度。
例如,在搜索引擎中,可以使用模型匹配算法来匹配用户查询与文档库中的文本,从而找到最相关的搜索结果。
2. 图像匹配:在计算机视觉领域,模型匹配算法可以用于图像识别和图像检索。
例如,可以使用模型匹配算法来比较两幅图像之间的特征向量,从而找到相似的图像。
3. 推荐系统:在电子商务和社交媒体等领域,模型匹配算法可以用于个性化推荐。
例如,可以使用模型匹配算法来比较用户的历史行为和其他用户的行为模式,从而为用户推荐相关的商品或内容。
三、未来发展随着人工智能和大数据技术的发展,模型匹配算法在未来将会得到进一步的发展和应用。
以下是几个可能的发展方向。
1. 深度学习模型匹配:随着深度学习技术的不断发展,将深度学习模型应用于模型匹配算法中,可以提高匹配的准确性和效率。
2. 多模态匹配:在多媒体数据处理中,将图像、文本、音频等多种模态的数据进行匹配,可以提供更丰富和准确的匹配结果。
3. 增量匹配:在大数据场景下,实时更新和匹配模型是一个挑战。
研究如何实现高效的增量匹配算法,可以提高匹配的速度和效率。
一、实际电压源的模型 实际电压源与理想电压源是有差别的 ...
= (iscRo)2 (R2o–R2L) = (iscRo)2 (Ro–RL)
(Ro+RL)4
(Ro+RL)3
= 0 (4-33)
显然,结果完全一样!
由此可得
Ro = RL
而由于
d2p = – u2oc < 0
dRL2
8Ro3
所以,上式是使 p 最大的条件。
最大功率传递定理:由线性单口网络传递给可变负载
b
b
(c)根据叠加定理 u = u – Rabi
Ro a i
+
+
uoc u
M
–
–
b (d) 图(a)含源 单口网络 N 可
等效为电压源串联电阻支路
N——线性含源单口网络; N0——N中所有独立源为零值时所得的网络
例1.9 求如图电路中12k电阻的电流 I。
解:根据戴维南定理,这电路中除12k电阻以外,其它部分
1 R1
R2 2
R3
1
R12
2
R13
R23
3 (a)
(a) T型网络
3 (b) (b) II型网络
ia
N
+
u –
M
=
b (a)
Ro a i
+
uoc
u –
M
b
a
+
N
uoc
–
b
a
N0
Rab = Ro
b
(b)
(c)
N——线性含源单口网络; N0——N中所有独立源为零值时所得的网络 M——任意的外电路
戴维南定理证明:
ia
+
N
u –
射频与微波工程实践入门-第1章-用HFSS仿真微波传输线和元件
射频与微波⼯程实践⼊门-第1章-⽤HFSS仿真微波传输线和元件第⼀章⽤HFSS仿真微波传输线和元件 01.1 Ansoft HFSS概述 01.1.1 HFSS简介 01.1.2 HFSS的应⽤领域 (1)1.2 HFSS软件的求解原理 (1)1.3 HFSS的基本操作介绍 (3)1.3.1 HFSS的操作界⾯和菜单功能介绍 (3)1.3.2 HFSS仿真分析基本步骤 (4)1.3.3 HFSS的建模操作 (5)1.4 HFSS设计实例1——矩形波导的设计 (10)1.4.1 ⼯程设置 (10)1.4.2 建⽴矩形波导模型 (11)1.4.3 设置边界条件 (12)1.4.4 设置激励源wave port (14)1.4.5 设置求解频率 (15)1.4.6 计算及后处理 (15)1.4.7 添加电抗膜⽚ (17)1.5 HFSS设计实例2——E-T型波导的设计 (23)1.5.1 初始设置 (23)1.5.2 建⽴三维模型 (24)1.5.3 分析设置 (27)1.5.4 保存⼯程 (27)1.5.5 分析 (27)1.5.6 ⽣成报告 (28)1.6 HFSS设计实例3——H-T型波导的设计 (31)1.6.1 创建⼯程 (31)1.6.2 创建模型 (32)1.6.3 仿真求解设置 (35)1.6.4 ⽐较结果 (37)1.7 HFSS设计实例4——双T型波导的设计 (39)1.7.1 初始设置 (39)1.7.2 建⽴三维模型 (40)1.7.3 分析设置 (43)1.7.4 保存⼯程 (44)1.7.5 分析 (44)1.7.6 ⽣成报告 (45)1.8 HFSS设计实例5——魔T型波导的设计 (47) 1.8.1 建⽴匹配膜⽚与⾦属杆 (48)1.8.2 分析设置 (48)1.9 HFSS设计实例6——圆波导的设计 (52)1.9.1 初始设置 (52)1.9.2 建⽴三维模型 (53)1.9.3 分析设置 (55)1.9.4 保存⼯程 (56)1.9.5 分析 (56)1.9.6 ⽣成报告 (57)1.10 HFSS设计实例7——同轴线的设计 (64) 1.10.1 初始设置 (64)1.10.2 建⽴三维模型 (65)1.10.3 分析设置 (68)1.10.4 保存⼯程 (69)1.10.5 分析 (69)1.10.6 ⽣成报告 (70)1.11 HFSS设计实例8——微带线的设计 (77) 1.11.1 初始设置 (77)1.11.2 建⽴三维模型 (78)1.11.3 建⽴波导端⼝激励 (79)1.11.4 分析设置 (80)1.11.5 保存⼯程 (80)1.11.6 分析 (81)1.11.7 ⽣成报告 (82)1.11.8 产⽣场覆盖图 (82)1.12 HFSS设计实例9——单极⼦天线的设计 (85) 1.12.1 创建⼯程 (85)1.12.2 创建模型 (85)1.12.3 设置变量 (89)1.12.4 设置模型材料和边界参数 (90)1.12.5 设置求解频率和扫描范围 (93)1.12.6 设置辐射场 (93)1.12.7 确认设置并分析 (93)1.12.8 显⽰结果 (94)1.13 HFSS设计实例10——⽅形切⾓圆极化贴⽚天线的设计 (98) 1.13.1 设计原理及基本公式 (99)1.13.2 创建⼯程和运⾏环境设定 (99)1.13.3 创建模型 (99)1.13.4 求解设置 (100)1.13.5 有效性验证和仿真 (100)1.13.6 输出结果 (100)1.13.7 设置变量与参数建模 (102)1.13.8 创建参数分析并求解 (102)1.13.9 优化求解 (104)1.13.10 输出优化后的结果 (105)1.14 参考⽂献 (108)第⼀章⽤HFSS仿真微波传输线和元件 01.1 Ansoft HFSS概述 01.1.1 HFSS简介 01.1.2 HFSS的应⽤领域 (1)1.2 HFSS软件的求解原理 (1)1.3 HFSS的基本操作介绍 (3)1.3.1 HFSS的操作界⾯和菜单功能介绍 (3)1.3.2 HFSS仿真分析基本步骤 (4)1.3.3 HFSS的建模操作 (5)1.4 HFSS设计实例1——矩形波导的设计 (10)1.4.1 ⼯程设置 (10)1.4.2 建⽴矩形波导模型 (11)1.4.3 设置边界条件 (12)1.4.4 设置激励源wave port (14)1.4.5 设置求解频率 (15)1.4.6 计算及后处理 (15)1.4.7 添加电抗膜⽚ (17)1.5 HFSS设计实例2——E-T型波导的设计 (23)1.5.1 初始设置 (23)1.5.2 建⽴三维模型 (24)1.5.3 分析设置 (27)1.5.4 保存⼯程 (27)1.5.5 分析 (27)1.5.6 ⽣成报告 (28)1.6 HFSS设计实例3——H-T型波导的设计 (31) 1.6.1 创建⼯程 (31)1.6.2 创建模型 (32)1.6.3 仿真求解设置 (35)1.6.4 ⽐较结果 (37)1.7 HFSS设计实例4——双T型波导的设计 (39) 1.7.1 初始设置 (39)1.7.2 建⽴三维模型 (40)1.7.3 分析设置 (43)1.7.4 保存⼯程 (44)1.7.5 分析 (44)1.7.6 ⽣成报告 (45)1.8 HFSS设计实例5——魔T型波导的设计 (47) 1.8.1 建⽴匹配膜⽚与⾦属杆 (48)1.8.2 分析设置 (48)1.9 HFSS设计实例6——圆波导的设计 (52) 1.9.1 初始设置 (52)1.9.2 建⽴三维模型 (53)1.9.3 分析设置 (55)1.9.4 保存⼯程 (56)1.9.5 分析 (56)1.9.6 ⽣成报告 (57)1.10 HFSS设计实例7——同轴线的设计 (64) 1.10.1 初始设置 (64)1.10.2 建⽴三维模型 (65)1.10.3 分析设置 (68)1.10.4 保存⼯程 (69)1.10.5 分析 (69)1.10.6 ⽣成报告 (70)1.11 HFSS设计实例8——微带线的设计 (77) 1.11.1 初始设置 (77)1.11.2 建⽴三维模型 (78)1.11.3 建⽴波导端⼝激励 (79)1.11.4 分析设置 (80)1.11.5 保存⼯程 (80)1.11.6 分析 (81)1.11.7 ⽣成报告 (82)1.11.8 产⽣场覆盖图 (82)1.12 HFSS设计实例9——单极⼦天线的设计 (85)1.12.1 创建⼯程 (85)1.12.2 创建模型 (85)1.12.3 设置变量 (89)1.12.4 设置模型材料和边界参数 (90)1.12.5 设置求解频率和扫描范围 (93)1.12.6 设置辐射场 (93)1.12.7 确认设置并分析 (93)1.12.8 显⽰结果 (94)1.13 HFSS设计实例10——⽅形切⾓圆极化贴⽚天线的设计 (98)1.13.1 设计原理及基本公式 (99)1.13.2 创建⼯程和运⾏环境设定 (99)1.13.3 创建模型 (99)1.13.4 求解设置 (100)1.13.5 有效性验证和仿真 (100)1.13.6 输出结果 (100)1.13.7 设置变量与参数建模 (102)1.13.8 创建参数分析并求解 (102)1.13.9 优化求解 (104)1.13.10 输出优化后的结果 (105)1.14 参考⽂献 (108)第⼀章⽤HFSS仿真微波传输线和元件1.1 Ansoft HFSS概述1.1.1 HFSS简介Ansoft HFSS (全称High Frequency Structure Simulator, ⾼频结构仿真器)是Ansoft公司推出的基于电磁场有限元⽅法(FEM)的分析微波⼯程问题的三维电磁仿真软件,可以对任意的三维模型进⾏全波分析求解,先进的材料类型,边界条件及求解技术,使其以⽆以伦⽐的仿真精度和可靠性,快捷的仿真速度,⽅便易⽤的操作界⾯,稳定成熟的⾃适应⽹格剖分技术使其成为⾼频结构设计的⾸选⼯具和⾏业标准,已经⼴泛地应⽤于航空、航天、电⼦、半导体、计算机、通信等多个领域,帮助⼯程师们⾼效地设计各种⾼频结构,包括:射频和微波部件、天线和天线阵及天线罩,⾼速互连结构、电真空器件,研究⽬标特性和系统/部件的电磁兼容/电磁⼲扰特性,从⽽降低设计成本,减少设计周期,增强竞争⼒。
DEFORM软件简介
• 模拟处理器:DEFORM 运行时,首先通过有限元离散化 将平衡方程、本构关系和边界条件转化为非线形方程组, 然后通过直接迭代法和Newton—Rapson法进行求解,求 解的结果以二进制的形式进行保存,用户可在后处理器中 获取所需要的结果。
• 后处理器:用于显示计算结果,结果可以是图形形式,也 可以是数字、文字混编的形式。可获取的结果可为每一步 的(1)有限元网格;(2)等效应力、等效应变以及破坏程度 的等高线和等色图;(3)速度场;(4)温度场;(5)压力行程 曲线等。此外用户还可以列点进行跟踪,对个别点的轨迹、 应力、应变、破坏程度进行跟踪观察,并可根据需要抽取 数据。
-
• 网格划分 :DEFORM网格划分命令可以生成四面体单元, 这种四面体单元适合于表面成型
• 初始条件:有些加工过程是在变温条件下进行的,比如热 轧,在轧制过程中,工件、模具与环境介质之间存在热交 换,工件内部因大变形生成的热量及其传导都对产品的形 成质量产生重要的影响,对此问题的仿真分析应按瞬态热 -机耦合处理
DEFORM软件简介
DEFORM是一套基于有限元的工艺仿真系统, 用于分析金属成形及其相关工业的各种成形工 艺和热处理工艺。通过在计算机上模拟整个加 工过程,帮助工程师和设计人员: 设计工具和 产品工艺流程,减少昂贵的现场试验成本。 提 高工模具设计效率,降低生产和材料成本。缩 短新产品的研究开发周期。 典型应用于:锻造、机加工、轧制、挤压、冷 镦、拉伸等
-
• 2.5设定对称边界条件
-
-
• 2.6模拟信息的设定控制
-
• 2.9后处理
-
-
-
三点的Z方向应变曲线 -
三点的X方向应变曲线
• 3)对象剖面的选择
组织行为学第五章领导者与组织行为
• (1)组织经营哲学。(2)组织精神。(3)组织风气。(4)组 织目标。(5)组织道德。
• 确立目标组织文化,必须依据一套科学的标准来运行。 • 1、民族性标准。 • 2、制度性标准。 • 3、时代性标准。 • 4、个异性标准。 • 目标组织文化的个性一般体现在三个方面: • 1、行业特点。 • 2、产品特点。 • 3、组织特点。
1、对现状文化进行“解冻”(unfreezing); 2、通过变革(motivation)形成新的组织文化;
3.领导者与情境的匹配
三、三极端领导方式理论
• 上述三种领导方式各有利弊。
• 在放任方式下,组织成员一般只能达到社交目 标,工作效率最低;
• 在独裁方式下,下级自由度过小,士气低落, 迫于外部的严格监督,一般可以达成组织目标;
• 在民主方式下,工作效率最高,不仅任务完成 圆满,而且士气高昂,关系融洽,工作积极主 动,富有创造性。
• 第三象限表示,当下属成熟度有较大提高(处于R3阶段) 时,就会产生激励的问题,而这时最好用一种支持的、 无指导的参与风格来解决。于是可采用“低工作”、 “高关系”的领导方式,即参与式领导方式,让下属参 加讨论,加强交流,注重双向的思想沟通,由领导与下 属共同作出决定。
• 第四象限表示,当下属相当成熟(在R4阶段)时,领导 者几乎不需要做什么事,因为下属是既能胜任又愿意承 担责任的人,于是可采用“低工作”、“低关系”型即 授权的领导方式,赋予下属较多的权力,领导只须抓住 主要的决策和监督工作。在“低工作”和“低关系”的 情况下,也能提高领导行为的有效性。
匹配模型
匹配模型模板匹配模型:这种模型认为通过习得,在人的大脑中存在有大量的标准化的汉字模板(templates),当人对汉字进行认知时,首先人们会把将外界视觉刺激与人脑内部模板逐一进行匹配,一旦发现能进行精确匹配——能在汉字层面上找到形状,大小,方向等匹配程度最大的,就认为匹配成功,并在大脑中输出最佳匹配。
否则,认为匹配不成功。
原型模型:原型模型是对一类具有相同特征的物品或者是图案的理想化抽象,它能高度概括物品或者是图案的特征。
在原型模型的匹配过程中得到精确匹配的结果,在允许的变化范围之内都能认为匹配成立。
这也是它和模板匹配模型的最大差别。
在汉字识别过程中,我们的脑海里对于每一个汉字有着一个原型模型,当遇到匹配对象时,我们允许汉字有旋转,有大小伸缩,甚至楷书,行书都能得到匹配,原型模型只是高度概括了该汉字的笔画或者是部件以及它们的相对位置。
区别性特征模型:区别性特征模型是对汉字图案的细分,众所周知,汉字有许多公用的部件,这种匹配模型认为汉字的匹配是将汉字拆成许多的部件,对部件进行逐一匹配,如在相应部件上能得到匹配结果,则认为匹配成功。
另外还有一种解释将汉字细化成为了笔画,这种解释认为笔画是汉字识别的最小单位,相应的每一次的识别是将笔画与模板进行匹配,如果在每一个相应笔画上面能够匹配成功,则认为汉字匹配成功。
支持该匹配模型的证据有:相关实验证据有:(1)支持原型模型,反对区别性特征模型喻柏林等1990年所做的研究i表明在汉字识别的过程中,在三种非速示的特定知觉任务下,认知汉字的反应时的长短依次是:识别两个部件的反应时>识别整体字的反应时>辨认字的结构方式的反应时,在错误率指标上也获得了同样的结果模式。
在这里,结构识别指的是分辨汉字是左右结构还是上下结构,部件识别指的是对汉字部件的分别识别,例如“某”字,部件识别要求被试者分别识别出“甘”字和“木”字。
测试部分数据如下:这表明,在汉字识别过程不是单纯的部件匹配,即区别性特征匹配。
克里格空间插值法
其中,Z(si)是已测得的第i个位置的属性值,wi是在第i个位置上测 得值的权重,s0是待插值的位置,n是已知样点的数目。 距离倒数加权插值中,权重wi仅取决于样点到待插值点的距离。 在克里格插值中,权重不仅考虑了已知点与插值点间的距离,而且考 虑了己知点的位置和属性值整体的空间分布和格局。克里格插值中的 权重来自半方差函数模型(生成的表示地理现象连续表面的函数), 在半方差函数模型和邻近已知点的空间分布的基础上,对研究区内的 各个位置进行预测,权重wi取决于已知点的拟合模型、到插值点的距 离和插值点周围的已知样点的空间关系。
( 4) 成 层 随 机 采 样
( 5) 聚 集 采 样
( 6) 等 值 线 采 样
图1 各种不同的采样布置方式
1.7 区域变量
区域化变量 一个变量的空间分布称为该变量的区域化。
如果变量以三个空间坐标(x,y,z)为自变量, 那么该变量就是区域化变量。
区域化变量假定,在一定空间范围内,属性 指标的变异可以用一个连续的、空间上相关的随 机域来模拟。任何变量的空间变异可以表示为三 个主要组分之和:确定性成份、区域成分和随机 成分。
1.2.1整体插值方法
1 边界内插方法 边界内插方法假设任何重要的变化发生
在边界上,边界内的变化是均匀的,同质 的,即在各方向都是相同的。
2 趋势面分析
根据采样点的属性数据与地理坐标的关 系,进行多元回归分析得到平滑数学平面 方程的方法,称为趋势面分析。
1.2.2局部插值方法
只使用邻近的数据点来估计未知点的值, 包括几个步骤:
空间插值的理论假设是空间位置上越靠 近的点,越可能具有相似的特征值;而距离 越远的点,其特征值相似的可能性越小。
1.1空间插值法简述
GT-POWER使用手册
GT-POWER使用手册大连交通大学交通运输学院机车教研室2006.12.1GT-POWER 增压柴油机建模要领针对机车用增压柴油机展开了以下工作: 1. 整机模型的建立; 2. 增压器模型的建立; 3. 中冷器模型的建立; 因此,本文将围绕上述工作详细说明,使使用者能够较快的可以建立起增压柴油机的模型,并能够改变结构参数分析对柴油机的性能影响,以及简单预测柴油机的主要排放物NOx 和Soot 。
为了便于研究和计算,以机车用柴油机16V240ZJB 为算例进行研究,建立模型,并进行计算分析。
完成了以下内容:(1) 建立增压整机模型。
其中包括气缸模型,喷油器模型,进排气管模型,曲轴箱模型;增压器模型,中冷器模型;(2) 进行标定工况下的计算:缸内压力、温度,以及燃烧消耗率等的计算分析;进行管路压力等的计算分析;进行进排气门的流量;升程计算分析;进行涡轮压气机与柴油机的匹配计算;喷油器的压力,喷油量的模拟仿真;中冷器的计算与仿真;(3) 进行调试,得出结果。
将结果与实验数据进行对比分析;并改进完善;(4) 得出结果正确,并在此工作的基础上,又做了大量工作,分析结构参数对柴油机性能的影响。
如改变压缩比,配气相位,喷油提前角等;(5) 在原有机车上,增加废气再循环,分析废气再循环对性能的影响;(6) 在原有工作的基础上,又进行了排放预测的尝试。
进行机车柴油机主要排放物NOX 和Soot 的预测分析。
第一章 理论基础1. 1缸内工作过程基本方程在这里,我们使用GT-POWER 软件中的零维燃烧模型韦伯函数,它有一系列的假设,用来计算放热率。
它由三条韦伯函数曲线叠加而成,并非常见的双韦伯函数。
① 能量守恒方程ijj jdU dW dQ hdm =++⋅∑∑ (1.1)式中, U --系统内能W --作用在活塞上的机械功i Q --通过系统边界交换的热量 j h --比焓j j h dm ⋅--质量j dm 带入或带出系统的能量 ② 质量守恒方程:s e Bdm dm dm dm d d d d ϕϕϕϕ=++ (1.2) 式中,m 表示系统内工质质量,s m 表示流入气缸的空气质量,e m 表示流出气缸的废气质量,B m 表示喷入气缸内的瞬时燃料质量。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
二部图的匹配及其应用
例18:求下图完美匹配
x1
x2
x3
x4
x5
y1
y2
y3
y4
y5
Hungarian算法: N S T S 时终止。
二部图的匹配及其应用
例18:求下图的最大匹配。
匈亚利算法:
*0
*0
解 ① 取初始匹配M0 ={x2 y2 , x3 y3 , x5 y5}
② 给X中M0的两个非饱和点x1,x4都给以标号0和 标记* (如下图所示).
二部图的匹配及其应用
例18:求下图的最大匹配。
匈亚利算法:
注意到S={x1,x3,x4}时,N(S)={y2,y3,}
N S S , 所以没有完美匹配。
二部图的匹配及其应用
定义6 设G = ( X, Y, E , F )为完备的二部赋权 图, 若L:X ∪Y →R + 满足: 对任意x∈X, y∈Y , L (x) + L ( y ) ≥ F (x y), 则称L为G的一个可行点标记, 记相应的生成 子图为GL = ( X, Y, EL , F ), 这里 EL = {x y∈E | L ( x ) + L ( y ) = F (x y)}.
二部图的匹配及其应用
例18:求下图的最大匹配。
匈亚利算法:
*2
*3
0
4
4
而⑦与去x3邻掉接x1的的两标个记点*y,2因, y3为也与都有x1标邻号接4的, 此两时个X中点所y2,
y有3都有标有号标的号点4都, 所已以去去掉了掉标x3记的*标(如记下*图. 所示), 因此M1
是G的最大匹配.没有完美匹配。
二部图的匹配及其应用
例18:求下图的最大匹配。
匈亚利算法:
*0
4
4
⑥ 再给X中M1的非饱和点x4给以标号0和标记*, 然后 去掉x4的标记*, 将与x4邻接的两个点y2, y3都给以标号4.
二部图的匹配及其应用
例18:求下图的最大匹配。
匈亚利算法:
*2
*3
0
4
4
因为y2, y3都是M1的两个饱和点, 所以将它们在M1 中邻接的两个点x1, x3都给以相应的标号和标记*.
二部图的匹配及其应用
例18:求下图的最大匹配。
匈亚利算法:
*0
*2
*3
*0
1
1
③ 去掉x1的标记*, 将与x1邻接的两个点y2, y3都给以 标号1. 因为y2, y3都是M0的两个饱和点,所以将它们在 M0中邻接的两个点x2, x3都给以相应的标号和标记*.
二部图的匹配及其应用
例18:求下图的最大匹配。
二部图的匹配及其应用
工作安排问题之一
给n个工作人员x1, x2, … , xn安排n项工作y1, y2, … , yn. n 个工作人员中每个人能胜任一项或几项工作, 但并不是所有 工作人员都能从事任何一项工作. 比如x1能做y1, y2工作, x2能 做y2, y3, y4工作等.
这样便提出一个问题, 对所有的工作人员能不能都分配 一件他所能胜任的工作?
定理3 设L是完备的二部赋权图G = ( X, Y, E , F ) 的可行点标记, 若M *是GL的完美匹配, 则M *是G 的最佳匹配. (权数最大的匹配)
二部图的匹配及其应用
工作安排问题之二
给n个工作人员x1, x2, … , xn安排n项工作y1, y2, … , yn. 如果每个工作人员工作效率不同, 要求工作分配的 同时考虑总效率最高.
二部图的匹配及其应用
例19:求赋权矩阵为
3 6 2 3
A
4 1 4
5 3 2
3 5 1
2
1 4
的完备二部赋权图G=(X,Y,E,F)的最佳匹配。
可行顶点标号法: 分枝定界法:
矩阵覆盖法:
二部图的匹配及其应用
矩阵覆盖法:
STEP1:求等价分配矩阵。
STEP2:求独立零元,画上框。(非同列同行的零)
匈亚利算法:
0
*2
*3
*0
2
1
1
2
2
④ 去掉x2的标记*, 将与x2邻接且尚未给标号的三 个点y1, y4, y5都给以标号2.
二部图的匹配及其应用
例18:求下图的最大匹配。
匈亚利算法:
0
2
*3
*0
2
1
1
2
2
⑤ 因为y1是M0的非饱和点, 逆向返回, 直到x1为0为 止.于是得到M0的增广路x1 y2x2 y1, 记P = {x1 y2 , y2x2 , x2 y1}. 取M1 = M0⊕P = {x1 y2 , x2 y1 , x3 y3 , x5 y5}, 则M1是比 M多一边的匹配.
STEP3:最优判别:达到n个独立零元。停。 STEP4:求覆盖线:
1)封锁没有画框零元的行,封锁就打√; 2)在封锁行中未画框零元的列也封锁; 3)在封锁列中画框零元的行也封锁; 4)未封锁行与封锁列画上覆盖线。 STEP5:调节分配矩阵:在未覆盖元中选取最大元k, 未覆盖行加∣k∣,覆盖列减∣k∣。转STEP2.
二部图的匹配及其应用
我们构造一个二部图G = ( X, Y, E ), 这里 X = {x1, x2, … , xn},Y = { y1, y2, … , yn}, 并且当且仅当工作人员xi胜任工作yj时, xi与yj才相邻.
于是, 问题转化为求二部图的一个完美匹配. 因为 |X|=|Y|, 所以完美匹配即为最大匹配.
二部图的匹配及其应用
我们构造一个二部赋权图G = ( X, Y, E , F ), 这里 X = {x1, x2, … , xn},Y = { y1, y2, … , yn}, F(xi yj )为工作人 员xi胜任工作yj时的工作效率.
则问题转化为:求二部赋权图G的最佳匹配. 在求G 的最佳匹配时, 总可以假设G为完备二部赋 权图.若xi与yj不相邻, 可令F(xi yj )=0. 同样地, 还可虚设 点x或y,使|X|=|Y|.如此就将G 转化为完备二部赋权图, 而且不会影响结果.