为山西省大同市的太阳能小屋设计太阳能电池板的铺设方案。

2013 美建MCM B题论文

本文针对齿轮箱故障检测与诊断问题，运用信号处理和神经网络等相关知识，构建了小波变换模型、1D-CNN 模型进行齿轮箱工作状态的分析。综合运用 MATLAB 和 Python 等软件编程求解，通过模型参数调整使 1D-CNN 模型效果趋于最优，最终得到较为准确的诊断结果。对于输入神经网络的数据，进行训练集与测试集的划分以及归一化、编码分类标签等操作便于模型训练。 有问题欢迎私信沟通交流，共同学习！

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本文针对齿轮箱故障检测与诊断问题，运用信号处理和神经网络等相关知识，构建了小波变换模型、1D-CNN 模型进行齿轮箱工作状态的分析。综合运用 MATLAB 和 Python 等软件编程求解，通过模型参数调整使 1D-CNN 模型效果趋于最优，最终得到较为准确的诊断结果。对于输入神经网络的数据，进行训练集与测试集的划分以及归一化、编码分类标签等操作便于模型训练。 有问题欢迎私信沟通交流，共同学习！ 参考文献 [1] 李鹏, 孔凡让, 何清波. 齿轮箱状态监测中的振动信号多标度分析[J]. 计算机工程, 2011, 37(14):242-244. [2] 杨永灿, 刘韬, 柳小勤,等. 基于注意力机制的一维卷积神经网络行星齿轮箱故障诊断 [J]. 机械与电子, 2021, 39(10):6. [3] 梁睿君, 冉文丰, 余传粮,等. 基于 CWT-CNN 的齿轮箱运行故障状态识别[J]. 航空动 力学报, 2021, 36(12):9. [4] 吴春志, 江鹏程, 冯辅周,等. 基于一维卷积神经网络的齿轮箱故障诊断[J]. 振动与冲 击, 2018, 37(22):6.

VAIN (3) 转换电压范围 0(VSSA或VREF- 连接到地) VREF+ V RAIN (2) 外部输入阻抗 参见公式1和表46 kΩ RADC (2) 采样开关电阻 1 kΩ CADC (2) 内部采样和保持电容 12 pF fADC = 14MHz 5.9 μs tCAL (2) 校准时间 83 1/fADC fADC = 14MHz 0.214 μs tlat (2) 注入触发转换时延 3(4) 1/fADC fADC = 14MHz 0.143 μs tlatr (2) 常规触发转换时延 2(4) 1/fADC fADC = 14MHz 0.107 17.1 μs tS (2) 采样时间 1.5 239.5 1/fADC tSTAB (2) 上电时间 0 0 1 μs fADC = 14MHz 1 18 μs tCONV (2) 总的转换时间(包括采样时间) 14~252(采样tS + 逐步逼近12.5) 1/fADC

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tWUSTDBY (1) 从待机模式唤醒 HSI RC时钟唤醒 = 2μs 调压器从关闭模式唤醒时间 = 38μs 50 μs 1. 唤醒时间的测量是从唤醒事件开始至用户程序读取第一条指令。

2013建模美赛B题思路 水资源管理 经济影响

2020美赛特等奖F题6篇论文，题目：Models for EDPs Relocation and Relative Policies