前馈网络一般指前馈神经网络或前馈型神经网络.它是一种最简单的神经网络,各神经元分层排列.每个神经元只与前一层的神经元相连.接收前一层的输出,并输出给下一层,数据正想流动,输出仅由当前的输入和网络权值决定,各层间没有反馈.包括:单层感知器,线性神经网络,BP神经网络.RBF神经网络等. 递归神经网络(RNN)是两种人工神经网络的总称.一种是时间递归神经网络(recurrent neural network),又名循环神经网络,包括RNN.LSTM.GRU等:另一种是结构递归神经网络(recursi

根据其提出者,John Joseph Hopfield 命名.Hopfield 在 1982 年提出的划时代的:Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities 一文.顾名思义,从论文的名字中我们就可看出,Hopfield 神经网络是将物理学的相关思想(动力学)引入到神经网络的构造当中,事实上,Hopfield 本人正是一位物理学家. 这里所谓动力学的方式,不像 BP 神经网

1. 方程  考虑 $\bbR^3$ 中有界区域 $\Omega$ 上如下的稳态流动: $$\bee\label{eq} \left\{\ba{ll} \Div(\varrho\bbu)=0,\\ \Div(\varrho\bbu\otimes \bbu) -\mu\lap \bbu -(\lambda+\mu)\n\Div\bbu +\n \varrho^\gamma =\varrho\bbf+\bbg. \ea\right. \eee$$ 2. 假设  先作一些初步的假设: 2.1. $\d

这种开关最早由申军教授和研究生阮梅春发明,研究生埃里克·朗格卢瓦在简化结构和缩小尺寸上作了探索,黄志林用相同原理做出了MEMS光学镜子开关,曹志良改变设计.材料和工艺后制作出了能同步开关的矩阵.这种MEMS开关的悬臂镀有软磁材料,在外磁场中趋向磁场方向排列从而稳定住开或关的状态,衬底上的平面线圈在需要开关切换时瞬间通电,产生的电磁场将改变悬臂的磁化方向,从而使悬臂在外磁场作用下旋转,改变开关状态. 一.软磁悬臂在外磁场中的双稳态 用软磁材料制造的悬臂在外磁场中总是趋向于跟外磁场平行.图一显示了软

先直接截图了,暂态或者说瞬态都是暂时的状态,是从一个稳定态到另一个稳定态的过程. 之所以要了解这个概念是因为对于使用运放搭建的模拟PID有很多的疑惑,比如负反馈没有电阻满不满足"虚短"原则? 网上的答案大多都是按照已经满足"虚短""虚断"原则下进行分析的,包括积分电路也是如此. 积分电路 如果Vi保持正值,Vo输出为0,这个电路就是一个比较器,电容两端电压固定.这么分析的话跟积分半毛钱关系都没有啊... 积分的过程只能是发生在瞬态/暂态(充放电的

目录 题目 APDL操作 温度云图 题目 管子内径外径为r1=4.125mm,r2=4.635mm,中间物体的产热功率为Q=8.73e8W/m3,管外有温度t=127℃的冷水流过,冷却水与管子外表面的换热系数为1000W(m2.℃),导热系数分别为外侧17.2W/(m2.℃),内侧为2.6W/(m2.℃) APDL操作 /CLEAR /FILNAME,test_temp1,0 /PREP7 ET,1,PLANE55 !定义单元类型 KEYOPT,1,3,0 !设置为平板分析 !定义参数 *SET

1. 区块链扩展性迷局 比特币作为第一个区块链应用与运行到目前为止最被信任的公链,其扩展性问题却持续被作为焦点贯穿着整个链的发展周期.事实上,在2009年1月4日比特币出现的那一天到2010年10月1日之间,并没有明确的区块上限,根据比特币区块链区块的数据结构最高可达到32M的容量.而在2010年10月1日的一个commit当中,中本聪第一次在代码中明确限定了1M的区块上限,就在10月3日,Jeff Garzik发布了将区块上限扩展到7M的补丁,成为了第一个硬分叉的尝试.当然,这个补丁并没有用户

小白最近在练习案例的时候,对稳态和瞬态的问题,产生了一些疑问.譬如说,为什么有的案例用稳态,而有的案例用瞬态?有时候相同的案例既可以用稳态也可以用瞬态,而有的案例却只能用瞬态计算?小白决定找小牛师兄问一下.“师兄,稳态和瞬态到底有什么区别?在实际工程中应该怎么选择才好呢? 区别 “流动控制方程还记得不?”小牛师兄问. “嗯,我记得有四项内容.”小白在纸上写出流动控制方程的通用形式. “是的,控制方程有四项内容,其中第一项即瞬态项,稳态及瞬态的区別就在于控制方程中是否存在瞬态项.可以看出瞬态项是关

对于圆筒壁的稳态导热,温度分布的解析解为: IN为恒温边界,设置为300K,OUT也为恒温边界,设置为500K 固体导热系数为:0.0887W/(m·K) 首先进行建模操作,任何建模软件均可,本算例采用ICEM直接建模,生成网格,缩放网格,然后利用OpenFOAM下转化网格,划分完成的网格如下: 接下来转入OpenFOAM的操作: 首先新建一个文件夹,名字任取,用来作为算例文件夹,本算例中我将该文件夹命名为:solid 然后进入OpenFOAM的安装目录,将安装目录下的flange算例(我的目录

2.2 电感伏秒平衡.电容充放电平衡以及小纹波近似 让我们更加仔细地观察图2.6中的buck变换器的电感和电容的波形.我们是不可能设计一个滤波器能够只允许直流分量通过而完全滤除开关频率次谐波的.所以,低通滤波器允许非常少含量的高频谐波输出.因此,图2.7所示的输出电压\(v(t)\)波形实际上可表达为: \[v(t)=V+v_{ripple}(t) \tag{2.4} \] Fig 2.6 Buck converter containing practical low-pass filter 所

2.3 Boost 变换器实例 图2.13(a)所示的Boost变换器器是另一个众所周知的开关模式变换器,其能够产生幅值大于直流输入电压的直流输出电压.图2.13(b)给出了使用MOSFET和二极管的开关的实际实现.让我们应用小纹波近似以及电感伏秒平衡和电容电荷平衡的原理来找到该变换器的稳态输出电压和电感电流. Fig 2.13 Boost converter example 将开关置于位置1时,电感器的右侧接地,从而形成图2.14(a)的电路.此子间隔的电感电压和电容电流为: \[v_{L}=

2.4 Cuk 变换器 作为第二个示例,考虑图2.20(a)的变换器.该变换器执行类似于降压-升压变换器的直流转换功能:它可以增加或减小直流电压的幅值,并且可以反转极性.使用晶体管和二极管的实际实现如图2.20(b)所示. Fig 2.20 Cuk converter example 这个变换器通过电容能量传输进行工作.如图2.21所示,当开关位于位置2时,电容 \(C_{1}\) 通过电感\(L_{1}\)连接到输入电源,电源能量存储在\(C_{1}\)中.当开关处于位置1时,该能量通过\(L

2.5 含两极点低通滤波器变换器的输出电压纹波估计 在分析包含两极点低通滤波器的变换器如Cuk变换器及Buck变换器(图2.25)输出时,小纹波近似将会失效.对于这些变换器而言,无论输出滤波电容的值是多大,其输出电压纹波的小纹波近似都是零.产生这个问题主要是这些情况下,输出电容的电流唯一分量是由电感电流纹波产生的.因此在计算输出电容电压的纹波时,电感电流的纹波不能忽略,且需要更为精确的近似值. Fig 2.25 含两极点输出滤波器的Buck变换器 在这种情况下,有用的一种改进方法是考虑电感电流纹

3.1 直流变压器模型 如图3.1所示,任何开关变换器都包含三个部分:功率输入,功率输出以及控制输入.输入功率按控制输入进行特定的功率变换输出到负载.理想情况下,这些功能将以100%的效率完成,因此 \[P_{in} = P_{out} \tag{3.1} \] 或者 \[V_{g} I_{g} =VI \tag{3.2} \] Fig 3.1 Basic equations of an ideal DC-DC converter 这些关系只有在平衡(DC)条件下才是成立的:在瞬态过程,变换器中

Chapter 2 简单DC-DC变换器稳态分析小结 1 本章重点 1.1 小纹波近似 所谓小纹波近似就是DC-DC变换器的稳态分析中,假定开关频率次的纹波相对于直流分量而言非常小,可以将其忽略进行各直流分量的计算. 例:Buck变换器输出电压包含直流分量\(V\)以及开关频率纹波\(v_{ripple}(t)\) \[v(t) = V+v_{ripple}(t) \tag{1} \] 应用小纹波近似后 \[v(t) \approx V \tag{2} \] 1.2 电感伏秒平衡 首先我们知道电

立体显示与BCN双稳态手性向列相 狭缝光栅立体显示 技术介绍: 人的左右眼间距大约是65MM,左右眼透过视差光栅看到不同的视角图像,经大脑融合形成立体视觉. 技术优点: 2D/3D可切换: 低成本: 制程容易: 良好的立体显示效果: 双稳态手性向列相 技术介绍: BCN采用SSCT技术.在无外加电场条件下有两种稳定状态,无需使用偏光片,在日光和环境光的条件下仍能保持优良的可视性和色彩效果.   技术优点: 如同真实纸质的显示效果高对比度: 极低的功耗.轻薄外形: 全视角: 柔性:

0. 写在前面 本文将使用基于LibTorch(PyTorch C++接口)的神经网络求解器,对一维稳态对流扩散方程进行求解.研究问题参考自教科书\(^{[1]}\)示例 8.3. 目录 0. 写在前面 1. 问题描述 3. 解析解 4. 神经网络 4.1 网络结构 4.2 源项代码 4.3 训练代码 4.4 CMakeLists.txt 5. 结果处理 参考文献 1. 问题描述 一维稳态对流扩散方程为 \[\nabla \cdot \left( \vec{u}\phi \right) = \n

实际项目背景:甘肃省,航天510所的LIPS100电推力器.一共有三个控制变量,开环控制变量是:Ia(阳极电流).mmrf(阳极主流率) 这个阳极主流率是阀门变量,不能够突变,模拟用(大学一年级课,电路分析基础中)类似电感放电的e指数公式. 要求:比例控制参数P可调,阶跃响应在通电前设定幅值3.5~12.8 假设仿真实验时长120S,在第60S时给定阶跃控制信号. 把查表用的TXT文件放到MATLAB当前文件夹路径.fDemandToIa.txt和subBestSchedule_2.txt MA

https://blog.csdn.net/qq_25352981/article/details/81007075

2.1 引言 在上一章中,介绍了降压变换器作为降低直流电压的一种方法,其仅使用非耗散开关,电感器和电容器.开关状态变换产生一个矩形波形\(v_{s}(t)\),如图2.1所示.当开关位于位置1时,该电压\(v_{s}(t)\)等于直流输入电压\(V_{g}\):当开关位于位置2时,该电压\(v_{s}(t)\)等于零.实际上,开关是使用功率半导体器件(例如晶体管和二极管)实现的,可根据需要控制功率开关器件导通和关断以执行理想开关的功能.开关频率\(f_{s}\)取决于半导体器件的开关速度,等于开

3.2 考虑电感铜损 可以拓展图3.3的直流变压器模型,来对变换器的其他属性进行建模.通过添加电阻可以模拟如功率损耗的非理想因素.在后面的章节,我们将通过在等效电路中添加电感和电容来模拟变换器动态. Fig 3.3 DC transformer 让我们来考虑下Boost电路中电感的铜损.实际电感器会表现出两种功率损耗:(1)由导线电阻导致的铜损:(2)由磁芯中的磁滞和涡流导致的磁芯损耗.图3.5给出了使用电感器与电阻\(R_{L}\)串联的结构描述了适合电感器铜损的模型.所以实际电感就是包含理想