为了解决现有的堆石料非线性本构模型参数估计方法预测精度低问题,提出了基于遗传算法的材料非线性本构模型参数反演方法.采用Duncan-Chang非线性本构模型描述堆石料的应力-应变特性.建立了堆石料三轴压缩实验轴向应变与垂直载荷关系的近似解析计算方法.根据实验室堆石料三轴压缩实验观测数据,反演得到了堆石料的本构模型参数.研究结果表明:与现有的参数估计方法相对比,新方法预测的应变值与实验观测值具有较高的拟合精度.

反应堆中微子用于3-中微子模型中振荡参数的精确测量，还用于研究$ 3 + 1 $$ <math> 3 </ </ math>中的主动-无菌中微子混合灵敏度。 mn> + 1 </ math>中微子框架。 在目前的工作中，我们研究了使用印度闪烁体矩阵进行电子中微子反应堆抗中微子（ISMRAN）实验装置的无菌中微子搜索的可行性（$$ {\ overline {\ nu}} _ e $$ <ma

介绍了一种矿用非接触式红外热电堆测温仪,该测温仪是基于TMP006红外热电堆传感器进行设计的。区别于以往的红外测温仪,该测温仪将环境温度的测量、目标温度的测量集成在一颗测温芯片上,因此省去了多次测温、测距的麻烦。测温仪测量精度更高,实时性好,便于用户携带。

二极管-整流桥堆基于AltiumDesigner的封装库含3D 1、该项目已实际运用于项目 2、资源含有3D和2D封装

激光焊接（LW）成为最经济的高质量连接工艺之一。 LW的优点是热量输入受到严格控制，导致变形低，并且能够焊接热敏感部件。 为了有效地利用LW带来的好处，有必要开发一种集成方法来识别和控制焊接工艺变量，以产生所需的焊接特性，而不必强迫使用传统且严格的试验和错误程序。 本文利用3D数值建模和实验验证，对低碳镀锌钢激光搭接焊的焊缝几何特征预测进行了研究。 与温度有关的材料特性，冶金转变和焓方法构成了所提出的建模方法的基础。 采用自适应3D热源来模拟LW过程的锁孔和传导模式。 使用商业软件上的3D有限元模型进行仿真。 该模型用于估算各种LW参数（例如激光功率，焊接速度和激光束直径）的焊缝几何特性。 3D数值模型的校准和验证基于使用3 kW Nd：Yag激光系统获得的实验数据，结构化的实验设计和经过确认的统计分析工具。 结果表明，该建模方法不仅可以为可变的焊接参数和条件下的焊接特性提供一致且准确的预测，而且还可以对过程参数对焊接质量的影响进行全面而定量的分析。 结果表明，焊缝几何形状特性的预测值和测量值之间具有很高的一致性，例如熔深，顶部表面的焊缝宽度和薄板之间的界面处的焊缝宽度，平均精度大于9

TMP006是一个MEMS数字温度传感器，它是需要远程非接触感应传感器应用中进行热管理和热保护的最优选择。该传感器使用了热电堆来吸收物体发散的红外能量并能够利用热电堆的电压变化来确定物体的温度。 TMP006包括保持寄存器配置信息，温度测量结果，和传感器电压测量。

java非堆CodeCache详解，里面介绍了java非堆CodeCache具体的结构，分区，每个区的作用、意义。可以在小伙伴们需要了解调试CodeCache时提供帮助

该资源是一个入门级别的C++算法练习，旨在帮助读者学习和理解堆排序算法。文档中包含了堆排序的基本原理和实现方法，并提供了详细的代码示例和解析。 通过学习和完成这个练习，读者将能够掌握堆排序算法的思想和实现过程，并了解其在排序算法中的应用。此外，文档还提供了练习题和答案，帮助读者巩固所学知识并检查自己的理解。 无论您是C++编程的初学者还是有一定经验的开发人员，该资源都将为您提供宝贵的学习资料和实践机会。我们相信，通过学习和实践堆排序算法，您将能够提升自己的C++编程技能，并在实际的排序问题中应用这一算法。

问题描述：有n(1<=n<=30000)个箱子，要求把这些箱子按要求堆成几堆。 对箱子的操作只有两种： （1）D x y：把含x 的那一叠箱子按照原来的顺序全部堆到含y 的那一叠箱子的最上面。 （2）C x：计算含x 的箱子下面有几个箱子，并输出。

我简单的绘制了一下排序算法的分类，蓝色字体的排序算法是我们用python3实现的，也是比较常用的排序算法。 Python3常用排序算法 1、Python3冒泡排序——交换类排序 冒泡排序（Bubble Sort）也是一种简单直观的排序算法。 它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。 走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢”浮”到数列的顶端。 作为最简单的排序算法之一，冒泡排序给我的感觉就像Abandon在单词书里出现的感觉一样，每次都在第一页第一位，所以最熟悉。