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仅在地形的顶部或底部的径向平均
表面粗糙
度功率谱 (PSD):计算表面地形特定部分的径向平均 2D 功率谱-matlab开发
在
表面粗糙
度或任何形貌分析中,功率谱密度图是一种有价值的表征工具。 然而,有时我们只对表面地形的特定部分感兴趣。 例如,如果表面地形在底部倾斜(这会影响 PSD 结果),我们只想对顶部地形进行 PSD 分析。 有关该技术的进一步描述,请参阅下面的文章(如果您发现代码有用,请随意引用它): Kanafi、Mona Mahboob 和 Ari Juhani Tuononen。 “用于路面摩擦评估的顶部地形
表面粗糙
度功率谱。” 摩擦学国际(2016 年)。 此代码是完整表面形貌的
表面粗糙
度 PSD 的延续,即径向平均
表面粗糙
度功率谱: http://se.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/54297-radially-averaged-surface-roughness-power-spectrum--psd - 该代码在用户指定的表面形貌
2021-09-15 18:28:52
4KB
matlab
1
matlab开发-径向平均
表面粗糙
度地形图功率谱
matlab开发-径向平均
表面粗糙
度地形图功率谱。计算
表面粗糙
度/地形的径向平均二维功率谱
2021-09-15 18:02:21
2KB
数据导入与分析
1
行业分类-物理装置-一种基于双点旋转摩擦的内腔
表面粗糙
度在位检测方法.zip
行业分类-物理装置-一种基于双点旋转摩擦的内腔
表面粗糙
度在位检测方法.zip
2021-09-03 09:06:13
386KB
行业分类-物理装置-一种基于双点
行业分类-设备装置-基于
表面粗糙
度的三层纸张模型建模方法.zip
行业分类-设备装置-基于
表面粗糙
度的三层纸张模型建模方法.zip
2021-08-31 18:05:22
490KB
行业分类-设备装置-基于表面粗糙
基于神经网络的平面磨削
表面粗糙
度预测模型
针对平面磨削的特点,采用正交试验方法获取学习样本,用BP神经网络建立砂轮径向切入进给量、轴向进给量和工作台进给速度与
表面粗糙
度关系模型,并用MATLAB实现对该模型的训练和仿真,由此得出
表面粗糙
度预测模型。结果显示:该模型具有较高的预测精度,在学习样本的采样区间平均预测误差为3.7%,最大预测误差为7.9%。为平面磨削
表面粗糙
度预测提供了一种新的可行方法。
2021-08-10 18:01:49
1.67MB
行业研究
1
基于偏振摄影技术和MATLAB实现对物体
表面粗糙
度的检测.pdf
基于偏振摄影技术和MATLAB实现对物体
表面粗糙
度的检测.pdf
2021-06-26 12:02:59
5.51MB
matlab
行业
专业指导
matlab最简单的代码-SurfaceRoughnessStatistics:MATLAB函数可处理
表面粗糙
度统计数据以支持新的通用粗糙度数
matlab最简单的代码粗糙度数据库的
表面粗糙
度统计代码 MATLAB脚本处理
表面粗糙
度统计数据以支持由南安普敦大学托管的粗糙度数据库。 该脚本的开发思想是在运行代码时需要最少的用户界面。 换句话说,无需进行代码操作或更改即可正确导出粗糙度统计信息。 该脚本将生成数据库所需的正确文件夹结构。 结构应如下所示: Het_Irreg_TBL_turbine-blade_Barros_2014 要求 MATLAB的工作版本。 应该可以在Mac和PC上使用。 此外,建议在运行脚本之前先获得一些有关粗糙度的基本信息。 这些都是: 如果粗糙度是均质的或异质的; 如果粗糙度是规则的或不规则的; 是来自TBL , Pipe , Channel的结果; 是实验,模拟的结果; 该表面的一般描述,即“ Sandgrain”; 研究的主要作者的姓氏; 结果发布的年份; 是否标识此表面的名称,即“ 220Grit”? 出版物的DOI。 此外,如果结果来自Experiments ,则需要探查器信息 分析器/扫描器的名称和型号; 以微米为单位的表面高度测量的不确定性。 入门 首先,访问并请求用户访问权限以上传内容,
2021-06-23 14:16:24
91.65MB
系统开源
1
HB5647-1998叶片叶型的标注、公差与叶身
表面粗糙
度.pdf
HB 5647-1998 叶片叶型的标注、公差与叶身
表面粗糙
度 HB 5647-1998 叶片叶型的标注、公差与叶身
表面粗糙
度 HB 5647-1998 叶片叶型的标注、公差与叶身
表面粗糙
度
2021-06-01 17:41:27
10.43MB
航空工业标准
叶片叶型
1
数控切削加工
表面粗糙
度RBF神经网络预测模型
针对数控切削加工
表面粗糙
度存在预测精度不高的问题,采用径向基(RBF)神经网络技术,以多组实际加工试验数据作为样本,建立了以转速n、进给速度vf、背吃力量ap为自变量的切削
表面粗糙
度预测模型。试验及预测结果表明:切削
表面粗糙
度RBF神经网络预测模型的预测相对误差小于2.7%,而回归分析预测值的相对误差在7.1%~14.0%变动。充分说明数控切削加工
表面粗糙
度RBF神经网络预测模型的预测精度高,可满足数控切削加工
表面粗糙
度实时在线预测的要求。
2021-05-12 15:43:02
260KB
数控加工
表面粗糙度
人工神经网络
RBF算法
1
【激光扫描显微镜】学习测量
表面粗糙
度和尺寸的新方法.zip
【激光扫描显微镜】学习测量
表面粗糙
度和尺寸的新方法zip,【激光扫描显微镜】学习测量
表面粗糙
度和尺寸的新方法
2021-05-06 22:20:56
7.28MB
综合资料
1
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