内容概要：本文介绍了利用Carsim与Simulink联合仿真平台构建的线控制动系统(BBW-EMB)模型。该模型实现了四个车轮的独立BLDCM三环PID闭环制动控制，能够高度还原真实的线控制动系统结构。文中详细解释了制动力分配机制、三环控制算法（电流环、速度环、位置环）的工作原理以及模型的扩展性和灵活性。此外，还展示了线控制动系统相较于传统液压制动的优势，特别是在紧急制动情况下的性能提升。 适用人群：汽车工程领域的研究人员和技术开发者，特别是关注线控制动系统设计与优化的专业人士。 使用场景及目标：适用于希望深入了解线控制动系统工作原理的研究人员，以及计划开发或改进线控制动系统的工程师。目标是提供一个可扩展的基础模型，便于进行进一步的功能定制和性能优化。 其他说明：模型已开源，支持用户根据自身需求添加如踏板力模拟、ABS功能集成等功能模块。同时提供了详细的MATLAB代码示例，帮助用户理解和修改现有控制逻辑。

从频率电磁测深原理出发,说明了人工源频率测深的电磁场存在3个场区,也只有远区场的可控源音频大地电磁测深(CSAMT)法的资料才能用音频大地电磁测深(AMT)法进行反演解释。对于存在中近区的CSAMT法资料,可进行近场校正,然后按AMT法解释。由于近场校正是建立在均匀半空间模型之上,校正误差大。为此提出了不加校正直接对比值视电阻率数据进行反演解释,最好按电磁场单分量资料解释,以减少不必要的校正误差。

中鸣寻迹卡巡线程序包：稳定、易学、细节完善，助力RIC、超级轨迹赛事高效进行,中鸣寻迹卡巡线程序包：稳定、易学、细节完善，助力RIC、超级轨迹赛事高效进行,中鸣寻迹卡巡线程序打包，内含自动巡线、转弯、精准位置判定，适用于RIC、超级轨迹等赛事。 程序已经使用一年多，程序稳定，易学性、可读性强，迭代更新基本全面，让老师们在培训赛事时少走很多弯路，程序细节设置也让孩子们在编程时会减小因粗心出现的问题。 ,中鸣寻迹卡; 巡线程序; 自动巡线; 转弯控制; 精准位置判定; 赛事适用; 程序稳定; 易学性; 可读性强; 迭代更新; 减少弯路; 程序细节设置。,中鸣寻迹卡巡线程序：稳定易学，精准判定，助力赛事培训升级

单孔井中井地多电极系观测方法及联合反演解释是一种针对矿山中深部找矿问题的地球物理勘探技术。这项技术的核心在于，通过在单个钻孔中使用多电极系观测方法，能够更精确地探测和定位深部矿体的位置、形态和产状。以下是对这一技术的详细知识点介绍： 1. 矿山中深部找矿的挑战 矿产资源是国家经济发展的基础，但随着现有矿山资源的逐步枯竭，寻找中深部的替代资源变得尤为重要。传统的地面物探方法在探测深部矿体时面临效率低和分辨率差的问题，因此亟需开发新的勘探技术来提高探测效率和准确度。 2. 井中物探方法的优势 井中物探方法是一种通过钻孔将探测装置放入地下的地球物理勘探方法。这种方法能将场源或测量设备置入地下深处，接近探测目标，从而有效提高对隐伏矿体的发现能力。由于井中物探能够更接近探测目标，因此比传统的地面物探方法具有更高的探测精度和效率。 3. 多电极系观测方法的原理和设计 多电极系观测方法是指在单个钻孔中使用多个电极进行电阻率观测的一种技术。为了提高探测的纵向和横向分辨率，研究者设计了两种多电极系观测方法。一种是井中多电极系观测方法，其观测原理是将供电电极A作为无穷远极，放置于离井口较远的位置，而其他供电电极B1、B2等则放置在井中不同深度位置。通过这种方式，可以获得关于井旁目标物的更详细和准确的电阻率数据。 4. 联合反演解释技术 联合反演解释是一种将不同观测方式获取的电阻率数据进行整合处理的方法。通过将井中观测和井地观测两种方式获取的数据结合起来，可以提高反演解释的准确性。这项技术不仅提升了数据利用率，还能够提供更为丰富的地质信息，有助于更精确地解释地下的电阻率分布情况。 5. 模型算例和反演试算 为了验证提出的多电极系观测方法和联合反演解释技术的正确性和可行性，研究者使用模型算例进行反演试算。反演试算的结果显示，该方法能有效地反演出地电模型的真实情况，从而验证了该方法在实际应用中的潜力。 6. 应用前景 这项技术如果能在生产实践中得到应用，将大大提升地球物理勘探的探测效果和钻探验证的成功率，并有助于减少勘探成本。这不仅能够为矿产资源的勘探工作提供强有力的技术支持，也对提高矿产资源的保障能力具有重要意义。 单孔井中井地多电极系观测方法及联合反演解释技术是一种创新的找矿方法，它在提高深部找矿效率和精度方面具有明显优势。未来，在矿山中深部找矿工作中，该技术有望被广泛采用，并成为一种重要的地质勘探工具。

基于小波在时-频两域均能表征信号局部特征的特点,采用小波分解和小波包分解对掘进机三方向振动信号进行分解重构,比较sym4小波,sym5小波和小波包对振动信号的去噪能力,选择sym4对振动信号进行处理,获取掘进机振动信号的特征频率和振动峰值,掘进机截割头的主振频率在2~4 Hz内,振动峰值在11 gn左右。

任何一种求解瑞利导波频散曲线的解析方法都会出现高频数值溢出现象,如何避免Abo-Zena,Menke和张碧星等研究的传递矩阵法计算中的高频数值溢出,这是本文研究的核心问题.传递矩阵法中的频散方程是一个实方程,可用二分法求根.当传递矩阵中与频率有关的指数项的指数部分的模趋近很大时,用"-1"或者"-i"代替指数部分,并令传递矩阵中与频率无关的项为0,则不影响频散函数的正负性,即不影响频散方程的求根.在计算机上编制计算时进行如此处理后,可从根本上解决传递矩阵法计算中高频数值的溢出问题,模拟计算结果也验证了方法的正确性和可行性.

MFIF-GAN（Multi-Focus Image Fusion Generative Adversarial Network）是一种深度学习模型，专门用于多焦点图像的生成和融合。在计算机视觉领域，多焦点图像处理是一项重要的任务，它涉及到从不同聚焦程度的图像中提取清晰细节，并将它们整合成单一的、全聚焦的图像。MFIF-GAN采用生成式对抗网络（GANs）框架，通过散焦扩散效应模拟真实世界中的光学成像过程，从而提高图像融合的质量。 MFIF-GAN的核心是利用生成器（Generator）和判别器（Discriminator）两个主要组件。生成器的任务是根据输入的多焦点图像创建出一个合成的、全聚焦的图像，而判别器则负责区分合成图像与真实全聚焦图像。这两个组件通过对抗性训练不断优化，生成器试图使判别器无法区分其生成的图像，而判别器则努力识别出假图像，这种博弈过程促进了生成图像的质量提升。 在MFIF-GAN中，深度学习技术起到了关键作用。通过训练大量的多焦点图像数据集，模型可以学习到不同焦点区域的特征表示，进而实现精确的图像融合。PyTorch是MFIF-GAN的实现平台，它是一个强大的开源深度学习框架，提供了灵活的神经网络构建工具和高效的GPU加速计算。 PyTorch软件/插件是MFIF-GAN得以运行的基础，它们包括了用于数据预处理、模型训练、模型保存和加载等核心功能。在毕业设计中，使用MFIF-GAN不仅可以深入理解深度学习和图像处理的原理，还能实际操作这一前沿技术，解决实际问题，对于提升技能和项目经验大有裨益。 MFIF-GAN的源码包含了一系列Python脚本和配置文件，这些文件定义了网络结构、损失函数、训练参数等。通过对源码的阅读和理解，可以深入了解MFIF-GAN的工作机制，为今后的科研或工程实践提供参考。中英文论文则提供了MFIF-GAN的理论背景、方法介绍、实验结果和对比分析，帮助读者全面把握这一技术的精髓。 在进行MFIF-GAN的研究时，需要注意的几个关键点包括： 1. 数据准备：收集多焦点图像数据集，对数据进行预处理，如归一化、配对等。 2. 网络设计：理解并调整生成器和判别器的架构，以适应特定的多焦点图像融合任务。 3. 训练策略：设置合适的训练参数，如学习率、批次大小、迭代次数等，确保模型能有效收敛。 4. 结果评估：采用客观和主观评价指标，如结构相似度指数（SSIM）、峰值信噪比（PSNR）等，评估融合效果。 MFIF-GAN是深度学习在多焦点图像融合领域的创新应用，通过PyTorch实现，提供了从理论到实践的完整学习路径。无论是对于学术研究还是实际应用，MFIF-GAN都值得深入探讨和掌握。

GMSK（高斯最小频移键控）调制解调技术在FPGA（现场可编程门阵列）上的设计与实现过程。内容涵盖GMSK的基本原理、FPGA模块化设计架构、关键模块如高斯滤波器和频移键控的Verilog实现，以及仿真与硬件实验的验证结果。实验表明该设计具备良好的通信性能、稳定性及可定制性。 适合人群：具备数字通信基础和FPGA开发经验的电子工程、通信工程领域技术人员，以及高校相关专业高年级本科生或研究生。 使用场景及目标：适用于无线通信系统中高效频谱调制技术的研发与教学实践，目标是掌握GMSK调制解调的FPGA实现方法，理解其在实际通信环境中的性能表现，并为后续优化和系统集成提供技术参考。 阅读建议：建议结合Verilog代码与实验文档同步学习，注重理论与实践结合，重点关注模块接口设计、时序控制及系统级仿真调试方法。

我们在SU（2）的三索引对称（4）表示中给出了带有物质的F理论模型的显式构造。 这个问题是在F理论基础的两个位点处实现的，其中携带量规组的除数是奇数； 关联的Weierstrass模型没有与通用SU（2）Tate模型关联的形式。 对于6D理论，该问题位于支持SU（2）组的曲线中，算术属g = 3的三点奇点。 这是F理论中物质的首次显式实现，其表示对应于大于1的属贡献。 构造是通过“取消希格”具有U（1）规格因数的模型来实现的，在该模型下存在电荷q = 3的物质。所得SU（2）模型可以进一步取消希格，以实现非阿贝尔G 2×SU（ 2）具有更多常规物质含量的模型，或具有三基物质的SU（2）3模型。 用作该构造基础的U（1）模型似乎没有Morrison-Park找到的一般形式的Weierstrass实现，这表明可能需要对该形式进行概括，以合并具有任意物质表示形式和量规的模型 组位于奇数除数上。

多道瞬态面波法在华池县城公路勘探中的应用，张宇翔，谌文武，作为一种新型的工程勘察和工程检测手段，瑞雷波技术具有其他方法无法比拟的优点，正日益广泛地应用于公路岩土工程勘察中。本文以