基于短记忆原理的分数阶系统时域子空间辨识

第2章 机构的平衡汇总

第二章平面机构的平衡 2.1概述 由上一章的分析可知：高速机械和重型机械中，运动构件要产生较大的惯性力和惯性力矩；机构传给机座一个摆动力和一个摆动力矩。它们对机械的运转造成多方面的不利影响。要克服这些不利影响就要进行机构的平衡。机构平衡问题，在本质上是一种以动态静力分析为基础的动力学综合，或动力学设计。 一、机构的平衡 机构运转中产生的惯性载荷会造成如下的危害： 1）惯性力（力矩）的大小和方向是周期性变化的，因而通过构件和运动副传到机座上的摆动力（力矩）的大小和方向也是周期性变化的。周期性变化的力和力矩会引起机构在机座上的振动，使机械的精度和工作可靠性下降，并产生噪声；引起共振时还会导致机械的损坏，甚至危及人身和厂房的安全。 2）惯性力（力矩）的周期性变化加剧了作用于驱动构件上的平衡力矩的波动，在传动系统中产生冲击载荷，或造成系统的扭转振动。 3）惯性载荷在构件中引起附加的动应力，影响构件的强度；在运动副中引起附加动反力，加剧磨损并降低机械的效率。 因而，为了适应机械高速化和精密化的发展趋势，就必须减小惯性力的不良影响，必须研究机械的平衡问题。在机械原理课程中曾研究了绕固定轴线回转的构件的平衡，本章则研究机构的平衡。在大多数机构中，除驱动构件等速回转外，其余构件均往复运动或平面一般运动，惯性载荷是普遍存在的。当驱动构件等速回转时，各构件的惯性力和惯性力矩均与驱动构件转速的平方成正比。当转速升高时，惯性载荷的影响是很大的。 所谓平衡，就是采用构件质量再分配等手段完全地或部分地消除惯性载荷。平衡，是在机构的运动设计完成之后进行的一种动力学设计。虽然由于惯性载荷的作用会引起机械在机座上的振动，但是，在进行平衡分析时，一般并不列出振动的微分方程。也就是说，并不进行振动的频率分析和响应分析，而仅着眼于全部消除或部分消除引起振动的激振力。 在平衡设计中进行惯性力的分析时，均假定驱动构件作某种理想运动（如假定作等速回转运动）。因而，用绪论中介绍过的四种不同水平的分析方法来衡量，平衡在本质上是一种以动态静力分析为基础的动力学综合。 二、平衡的种类和方法 针对上述的惯性载荷造成的三种危害，机构的平衡也有三种： 1）机构在机座上的平衡：机构在机座上的平衡是将各运动构件视为一个整体系统进行的平衡，目标是消除或部分消除摆动力和摆动力矩，从而减轻机构整体在机座上的振动。这类平衡问题是长期以来人们注意的重点，本章后续各节主要介绍这一类平衡问题。如无特别指明，下文中凡提及平衡即指机构在机座上的平衡。 2）机构输入转矩的平衡：用第二章的动态静力分析方法可计算出为维持主动构件等速回转而应施加于主动构件上的平衡力矩。这一平衡力矩是随机构的位置而变化的。高速机构中惯性载荷成为载荷中的主要成分，由于作周期性非匀速运动的构件的惯性力和惯性力矩是正负交变的，便使平衡力矩的波动更为剧烈。为降低这一波动的程度需进行机构输入转矩的平衡。

2006典型例题分析--第6章 力矩分配法

第6章 力矩分配法 §6 – 1 基本概念 力矩分配法适用于无结点线位移的刚架和连续梁结构，是位移法求解问题的一种特殊情况，有线位移结构不能直接利用力矩分配法求解。 6-1-1 名词解释 (1)转动刚度AB S ：表示抵抗转动的能力，其值等于转动端产生单位转角所需施加的力矩，单跨梁转动刚度如图6-1。 静定结构（或静定部分）的转动刚度为零，即对转动无抵抗能力。 图6-2所示结构有一个转角位移未知数，各杆的转动刚度为： 4433DA DA DC DC S i i S i i ==== 30DB DB DF S i i S === (2)分配系数Di μ：某一杆端的分配系数等于，该杆端转动刚度在同一结点各个杆端转动刚度中所占的比例值。图6-2结构的分配系数为： 0.4DA DA DA DB DC DF S S S S S μ==+++ 0.3DB DB DA DB DC DF S S S S S μ= =+++ 0.3DC DC DA DB DC DF S S S S S μ= =+++ 图6-2无侧移刚架结构 )b () c ( (a) 3AB S i =4AB S =AB S =(d) 图6-1等截面单跨梁转动刚度

2 结构力学典型例题解析 0DF DF DA DB DC DF S S S S S μ= =+++ (3)弯矩符号规定：力矩分配法在计算过程中不需要画弯矩图，只是以数值形式进行计算，因此，需要事先对力矩和弯矩符号进行规定，具体规定如下： 固端弯矩：顺时针为正。 结点外力偶：顺时针为正。 (4)固端弯矩F i j M ：将转动结点固定变成位移法的基本体系，外荷载在基本体系上产生的杆端弯矩。如图6-2结构的固端弯矩为： F F F F F F 0DA DA DB BD CD FD M M M M M M ====== F 2 145kN m 8 DC M ql -= =-? F 30kN m DF M =-? (5)不平衡力矩u D M ：不平衡力矩为转动结点所连杆端 的固端弯矩之和，其值等于刚臂反力矩。如图6-3为荷载引起的不平衡力矩u D M ，此时就是位移法典型方程的 1P R ： F F F F 1P u D DA DB DC DF M R M M M M ==+++ 75kN m u D M =-? (6)被分配力矩M ：M 等于不平衡力矩u D M 的负值； 若该转动结点有外力矩，外力矩可以直接进行分配，此时外力矩是被分配力矩的一部分。如图6-3被分配力矩为： 75kN m u D M M =-=? (7)分配弯矩Di M ：某一杆端的分配弯矩Di M 等于该杆端的分配系数Di μ乘以被分配力矩 M 。如图6-3结构的分配弯矩为： 30kN m DA DA M M μ==? 22.5k N m D B D B M M μ==? 22.5kN m DC DC M M μ==? 0D F D F M M μ== (8)传递系数AB C ：传递系数AB C 只与另一端（远端，即B 端）的支座情况有关，远端为定向支座时其值为-1，远端为固定支座时其值为0.5，远端为铰支座（包括自由端）时其值为0。如图6-3结构的传递系数为： 0.5DA C = 1DB C =- 0DC C = 0DF C = 图6-3不平衡力矩 F DC F M DB F

记忆的基本原理与训练方法

记忆的基本原理1、资料压缩 主要是一个左脑的过程。我们在进行记忆之前，对资料进行分类，整理，归纳，总结，浓缩。 这是一个信息压缩的过程。把信息中的水份挤掉。 事实上，现在的科技越来越发达，手上电脑的普及也不会太久了。光是记知识，意义并不是太大。学习记忆术，是为了知识的运用。资料压缩就是为了把握信息中的精义。方便随时运用。 主要的工具就是导图。很多朋友都知道这个工具的。这是第一。 我们会发现有些事情我们容易记得，有些不易记得。 比如，今天我们看到一个人在身边走过，可能没啥印象。转身就忘了。可是，如果有一只恐龙在你身边走过。你就记得了。 所以，记忆术的第二个原理，就是把那些不好记的知识，转化成容易记忆的，让我们记忆深刻的信息。 A，一堆杂乱的资料，转化成有序的，有通顺的逻辑结构的。 B，一些抽象的资料，转化成一些有图像的，一看就有印象的资料。 C，一些让人看着晕晕欲睡的资料，转化成一些与性，美女，美食，音乐，欢乐……有关的。 第一原理是不断压缩，简化，减轻大脑的工作量。 第二原理是不断转化，整理，顺应大脑的工作习惯。

这就是理解的现代记忆术的基本原理。 件等枯燥乏味的东西，更需要循环往复地记忆。 ②早晚记忆。根据心理学原理，早晚记忆分别只受“倒摄抑制”和“前摄抑制”的单项干扰，因而记忆效果较好。 ③读写记忆法。边说边记，多种分析器的协同合作也是提高记忆成效的重要方法。这种方法特别适合于记字词、诗词、外文单词等。 ④间隔记忆方法。读一本书，学一篇文章，最好分段交替进行记忆，记忆时间不宜过分集中。 ⑤概要记忆法。在一般不可能把所有的内容和细节都记下来的场合，如听报告、故事，看电影、小说，可把其中心、梗概、主题记住;或先记一个初略的框架，然后再设法回忆补充。 ⑥选择记忆方法。古人云：“少则得，多则惑。”读书学习都要抓住其中的重点、难点和关键。记忆的内容有所选择，不要“眉毛胡子一把抓”，更不要“拣了芝麻，丢了西瓜”。 ⑦趣味记忆方法。“热爱是最好的老师。”一个学生倘若对某一门学科特别感兴趣，其学习成绩也往往较好。 ⑧运用记忆法。记忆是建立联系，运用则是巩固联系的最有效手段。我们一定要把所学到的东西运用到实践中去。在运用中加深理解，巩固记忆。 10个增强记忆的训练方法

#基于力矩平衡原理的物体重量重心测量系统的研究和应用

基于力矩平衡原理的物体重量重心测量 系统的研究及使用 中航电测仪器股份有限公司贾恒信李明波吕江涛 【内容摘要】本文通过对基于力矩平衡原理物体的重量重心测量系统的组成、原理详细的阐述，并对影响系统精度的因素进行了分析，根据力矩平衡原理的要求以及实际使用中存在的问题，给出了在使用中注意的事项和解决问题的方法和措施，为基于力矩平衡原理的物体重量重心测量系统使用领域的进一步拓展具有借鉴作用。 关键词：力矩平衡、重心、测量系统、测力传感器、使用 一、概述： 确定物体重量及重心的位置在工程上有着非常重要的意义，特别是在有安全要求的物体使用上尤显其重要性。如在飞机的飞行过程中、飞机重心必须限定在一个相当小的设计要求范围内，尤其是飞机的起飞和降落飞机重心的准确度直接影响着飞机的飞行安全；在汽车、火车的机车的重心关系到汽车、机车的牵引的运动性、运行的稳定性和转向的安全性；在机载各种机器设备的研制过程中，各种机器设备重量重心的确定是设计减震系统必不可少的一项工作；在机车、船舶、坦克等重型工程装备中，重心的检测和测定也是一项必不可少的步骤。由于重心的测量原理已经特别明确，针对不同的被测对象可以采用不同的测量方法；目前测量物体重心坐标方法有引力法、悬挂法、力矩平衡法、质量矩守恒法等多种，对于重量较大的物体重心测量，力矩平衡法是现在最常用的一种，利用力矩平衡原理测量物体重量及重心的方式目前有三种方式：称重平台式、悬挂式、千斤顶式；无论何种方式都是通过3点、4点或多支撑点的测力传感器感知力值的大小，再通过采集系统对传感器感知力值数据信号的采集，通过计算机软件对该信号的解算，便得到

物体重心的位置值，这便是本文将要介绍的基于力矩平衡原理的物体重量重心测量系统； 二、系统的基本原理和组成 1.系统组成和原理 系统由多套测力传感器（或称重平台）、一套称重仪表箱（含有数字模块、电源模块、RS232连接器等）、一台笔记本电脑（含相应的软件）等部件组成。 从各测力传感器（或称重平台）感知的力信号通过数字模块进行采集、A/D转换、处理，然后通过信号线和笔记本电脑连接，由笔记本电脑中的相关软件对仪表采集传输的信号进行处理解算得到物体重心数据。系统组成原理图见图1； 图1 系统组成原理图 2.系统的支撑操作组合方式 利用力矩平衡原理测量物体重量及重心的方式目前有称重平台式、悬挂式、千斤顶式三种，因系统支撑操作不同而有多种组合，其一，单一的称重平台式是在每一测力的支撑点下放置一

结构力学题库第九章-力矩分配法习题解答

1、清华5-6 试用力矩分配法计算图示连续梁，并画其弯矩图和剪力图。 C 清华 V图 M (kN 解：（1）计算分配系数： 32 0.6 324 4 0.4 324 BA BA BA BC BC BC BA BC s i s s i i s i s s i i μ μ ? === +?+? ? === +?+? （2）计算固端弯矩：固端弯矩仅由非结点荷载产生，结点外力偶不引起固端弯矩，结点外力偶逆时针为正直接进行分配。 33606 67.5 1616 F AB F BA M Pl M = ?? ===? kN m （3）分配与传递，计算列如表格。 （4）叠加固端弯矩和分配弯矩或传递弯矩，得各杆端的最后弯矩，作弯矩图如图所示。 （5）根据弯矩图作剪力图如图所示。

015 3027.60153032.63517.5 8.756 AB BA AB AB AB BA BA BA BC CB BC CB M M V V l M M V V l M M V V l ++=- =-=++=-=--=+--==-=-=5kN 5kN kN 2、利用力矩分配法计算连续梁，并画其弯矩图和剪力图。 4m 1m 2m 2m 原结构 简化结构 · 解：（1）计算分配系数：,4,34 BA BC BA BC EI i i i S i S i = ====令 430.429 0.5714343BC BA BA BC BA BC BA BC s s i i s s i i s s i i μμ= === ==++++ （2）计算固端弯矩：CD 杆段剪力和弯矩是静定的，利用截面法将外伸段从C 处切开，让剪力直接通过支承链杆传给地基，而弯矩暴露成为BC 段的外力偶矩，将在远端引起B 、C 固端弯矩。 22204101088 154102020828 F F AB BA F F BC CB Pl M M ql m M M ?=- =-=-???=-+=-+=-?=?kN m,=kN m kN m,kN m （3）分配与传递，计算列如表格。 （4）叠加固端弯矩和分配弯矩或传递弯矩，得各杆端的最后弯矩，作弯矩图如图所示。 （5）根据弯矩图作剪力图如图所示。

大脑中记忆的原理

大脑中记忆的原理 记忆的生理本质： 人类大脑内在数十亿个神经细胞，它们相互之间通过神经突触相互影响，形成极其复杂的相互联系。记忆就是脑神经细胞之间的相互呼叫作用，其中有些相互呼叫作用所维持时间是短暂的，有些是持久的，而还有一些介于两者之间。 记忆的形成原理： 当一个脑神经细胞受到刺激发生兴奋时，它的突触就会发生增生或感应阈下降，经常受到刺激而反复兴奋的脑神经细胞，它的突触会比其它较少受到刺激和兴奋的脑细胞具有更强的信号发放和信号接受能力。当两个相互间有突触邻接的神经细胞同时受到刺激而同时发生兴奋时，两个神经细胞的突触就会同时发生增生，以至它们之间邻接的突触对的相互作用得到增强，当这种同步刺激反复多次后，两个细胞的邻接突触对的相互作用达到一定的强度达到或超过一定的阈值，则它们之间就会发生兴奋的传播现象，就是当其中任何一个细胞受到刺激发生兴奋时，都会引起另一个细胞发生兴奋而，从而形成细胞之间的相互呼应联系，这就是即记忆联系。 说明：短期记忆脑细胞在受到反复刺激时，并不发生突触增生，而是发生突触感应阈下降，这种下降时短暂的，所以不能维持太长时间;而惰性记忆细胞则以突触增生为记忆基础，因而维持记忆的时间较长。 脑神经元的交互作用： 神经细胞之间存在四种基本相互作用形式： 单纯激发：一个细胞兴奋，激发相接的另一细胞兴奋。 单纯抑制：一个细胞兴奋，提高相接的另一细胞的感受阈。 正反馈：一个细胞兴奋，激发相接的另一细胞兴奋，后者反过来直接或间接地降低前者的兴奋阈，或回输信号给前者的感受突触。 负反馈：一个细胞兴奋，激发相接的另一细胞兴奋，后者反过来直接或间接地提高前者的兴奋阈，使前者兴奋度下降。多由三个以上细胞构成负反馈回路 由于细胞的交互作用，记忆会受到情绪、奖励、惩罚等的影响。 脑细胞的记忆分工： 人脑内存在多种不同活性的神经细胞，分别负责短期、中期、长期记忆。

记忆原理之记忆从低到高的四个境界

记忆原理之记忆从低到高的四个境界 记忆从低到高的四个境界 1、声音记忆：死记硬背。 2、逻辑记忆：只需记住规律不记而记; 3、图像记忆：快速高效的记忆方式; 4、图像记忆+逻辑记忆 A. 声音记忆死记硬背最常用却是效率最低的方法 一般人通常用死记硬背的记忆方式记忆其实说白了就是声音记忆。无论我们是记忆手机号、记人名、还是记英语单词、背诵文章绝大多数人都是在对他们自己的声音进行不断地强化记忆。你现在就可以尝试着回忆一个手机号、或者是回忆一个单词、回忆一句歌词、诗句也一样你就可以很清楚地感觉到自己其实是在回忆一些声音的排列顺序。 声音(如果不加上优美旋律的话)本来就是一些毫无意义的音节我们记忆大部分资料都是通过诵读或默读的方式去记忆的即使我们通过默写的方式来记忆英语单词其实也是在帮助我们默读。如果我们在这样背诵的时候仅仅不断重复着记忆自己的声音而没有同时进行生动、丰富的相象那么就是纯粹的死记硬背这样的记忆效率是非常低下的。 B、逻辑记忆不记而记

逻辑记忆只是面对一些非常有规律的记忆材料的时候才会有用。当我们要记这些有规律的材料时只要它有着并不很复杂的规律那么无论这些材料的内容是多还是少我们所需要记忆的仅仅是其中所蕴含的规律。 因此逻辑记忆方法在面对那些非常有规律而又非常大量的记忆材料时就显示出其强大的威力我们根本不需要管这些资料到底有多少只需要记住那简单的规律就可以了。在回忆或者应用的时候我们只需要根据这个简单的规律就可以把所有的资料都准确无误地复述出来。 例如：记忆下面这组数字： 2、4、6、 8、 10、12、14; 1、4、7、10、15、18、22; 4、5、6、7、8、9、10; 只要稍微看一下找出排列的规律那么根本就不需要一个个数字去记而只需要记住这些规律就行了。特别是这些数字非常多但规律又很简单的时候逻辑记忆就能够充分显示出它的优势来了。当然逻辑记忆仅限于记忆那些非常有规律的资料而大部分情况下记忆的材料都是没有规律的这个时候逻辑记忆就派不上用场了。 C、图像记忆 快速高效的记忆方式 目前社会上流传的各种快速记忆方法基本上都是属于图像记忆变种或者结合图像记忆的。图像记忆的基本原理就是把所有需

Matlab各工具箱功能简介(部分)

Ｔoolbox工具箱 序号工具箱备注 一、数学、统计与优化 1 Symbolic Math Toolbox 符号数学工具箱 Symbolic Math Toolbox?提供用于求解和推演符号运算表达式以及执行可变精度算术的函数。您可以通过分析执行微分、积分、化简、转换以及方程求解。另外，还可以利用符号运算表达式为MATLAB?、Simulink?和Simscape?生成代码。 Symbolic Math Toolbox 包含MuPAD?语言，并已针对符号运算表达式的处理和执行进行优化。该工具箱备有MuPAD 函数库，其中包括普通数学领域的微积分和线性代数，以及专业领域的数论和组合论。此外，还可以使用MuPAD 语言编写自定义的符号函数和符号库。MuPAD 记事本支持使用嵌入式文本、图形和数学排版格式来记录符号运算推导。您可以采用HTML 或PDF 的格式分享带注释的推导。 2 Partial Differential Euqation Toolbox 偏微分方程工具箱 偏微分方程工具箱?提供了用于在2D，3D求解偏微分方程（PDE）以及一次使用有限元分析。它可以让你指定和网格二维和三维几何形状和制定边界条件和公式。你能解决静态，时域，频域和特征值问题在几何领域。功能进行后处理和绘图效果使您能够直观地探索解决方案。 你可以用偏微分方程工具箱，以解决从标准问题，如扩散，传热学，结构力学，静电，静磁学，和AC电源电磁学，以及自定义，偏微分方程的耦合系统偏微分方程。 3 Statistics Toolbox 统计学工具箱

4 Curve Fitting Toolbox 曲线拟合工具箱 Curve Fitting Toolbox?提供了用于拟合曲线和曲面数据的应用程序和函数。使用该工具箱可以执行探索性数据分析，预处理和后处理数据，比较候选模型，删除偏值。您可以使用随带的线性和非线性模型库进行回归分析，也可以指定您自行定义的方程式。该库提供了优化的解算参数和起始条件，以提高拟合质量。该工具箱还提供非参数建模方法，比如样条、插值和平滑。 在创建一个拟合之后，您可以运用多种后处理方法进行绘图、插值和外推，估计置信区间，计算积分和导数。 5 Optimization Toolbox 优化工具箱 Optimization Toolbox?提供了寻找最小化或最大化目标并同时满足限制条件的函数。工具箱中包括了线性规划、混合整型线性规划、二次规划、非线性优化、非线性最小二乘的求解器。您可以使用这些求解器寻找连续与离散优化问题的解决方案、执行折衷分析、以及将优化的方法结合到其算法和应用程序中。 6 Global Optimization Toolbox 全局优化工具箱 Global Optimization Toolbox 所提供的方法可为包含多个极大值或极小值的问题搜索全局解。它包含全局搜索、多初始点、模式搜索、遗传算法和模拟退火求解器。对于目标

高中物理竞赛辅导资料四力力矩平衡

高中物理竞赛辅导资料四：力、力矩、平衡 （一）重力 重力大小G=mg，方向竖直向下。一般来说，重力是万有引力的一个分力，静止在地球表面的物体，其万有引力的另一个分力充当物体随地球自转的向心力，但向心力极小。 （二）弹力 当物体在外力作用下发生形变时，其内部产生的反抗外力作用而企图恢复形变的力叫弹力。胡克弹力的大小由F=k△x确定。 a)当劲度系数分别为k1、k2…的若干弹簧串联使用时，等效弹簧的劲度系数为： b)当劲度系数分别为k1、k2…的若干弹簧并联使用时，等效弹簧的劲度系数为： 例一：一根重力不计的弹簧一端固定，挂上重100N的物体时伸长了30cm，若把弹簧减去2/3，再把100N物体挂在弹簧下端，则弹簧伸长了多少？劲度系数变为多少？ （三）摩擦力 1、摩擦力方向 一个物体在另一物体表面有相对运动或相对运动趋势时，产生的阻碍物体相对运动或相对运动趋势的力叫摩擦力。方向沿接触面的切线且阻碍物体间相对运动或相对运动趋势。 2、滑动摩擦力的大小由公式f=μN计算。 3、静摩擦力的大小是可变化的，无特定计算式，一般根据物体运动性质和受力情况分析求解。其大小范围在0＜f≤f m之间。 （四）力矩 力和力臂的乘积叫力对转动轴的力矩。记为M=FL，单位“牛·米”。一般规定逆时针方向转动为正方向，顺时针方向转动为负方向。 力臂：从转动轴到力的作用线的垂直距离叫力臂 例二：.如图所示是一根弯成直角的杆，它可绕O点转动.杆的OA段 长30cm，AB段长40cm.现用F=10N的力作用在杆上，要使力F对轴O 逆时针方向的力矩最大，F应怎样作用在杆上?画出示意图，并求出力F 的最大力矩.

大脑(记忆)运作原理

为什么要采纳这样的学习方法呢？ 一般人学习之所以低效，是因为不了解自己的大脑怎么运作。一旦你开始了解自己的大脑是怎么运作的，很快的，你就会发现学习是有套路的，而且你可以利用这套方法，大幅拉升自己的学习初速度。 在这里我先告诉各位五个结论： ?大脑并不擅长思考，而且大脑的思考是很缓慢的 ?多数的思考，并不是真的思考，而是调用过去记忆所组成的结果?人是利用已知的事务理解新的事物，但「理解」其实是「记忆」?没有重复的练习，不可能精通任何脑力活 ?题海战术以及填鸭教育，有时是必须的 1. 大脑并不善于思考 在这社会上我们最常嘲讽的一个现象：「大多数人是不用脑子思考的」。其实这真是事实！ 你仔细想想，其实大脑真是用来思考的吗？如果你叫大脑随便做一则演算，其实大脑的演算，往往是比我们现在所发明的计算机来说，效率是极其低的。做个7 * 8的数学还行，但要是改个177*288的快速演算。就瞬间就当机了。 蜡烛、火柴、图钉 在这里，我举一个「大脑其实不善于思考」的例子。 一个空屋子里有一支蜡烛，一些火柴，和一盒图钉。目标是让点燃的蜡烛离地五英尺高，你已经尝试把蜡烛底部沾上蜡液，但还是沾不到墙上，怎样才不用手扶，让点燃的蜡烛离地五英尺高？ 这一个题目，正常一般人在看到题目后，很少能在20 分钟内给出解决答案。 但是如果你把这个题目「具象化」，也就是真的生出这些设备，放在眼前。 你就会发现这道题目的答案其实并不难。你只要把图钉倒出来，把盒子用图钉钉在墙壁上，再把蜡烛黏在盒子里，就完成了这个任务。

大脑的「思考」特性 这个例子解释了「思考」的几个特性。 ?首先，大脑的思考是很缓慢的。 ?接着，思考是很费力的。大脑很难凭空想像出这个场景并运算出解答。甚至可能「完全答不出来」。 ?但是如果把大脑接上视觉系统与触觉系统。因为视觉系统与触觉系统进行了可靠的回传，大脑实质上是调用了其他地区可用的资源做了运算。就能迅速得出答案。 那么，既然思考那么费力。我们平时是怎么样不费工夫的做出日常生活中的各样决策？ 习惯 答案是：习惯。 「习惯」就是「我们做过某件事的记忆回路」，大脑调用「过去的记忆」，让身体自动做出判断。 所以，在这里，我们要引出今天要介绍的第二条认知学事实： 大部分人做的决策，其实真不是基于大脑所做的思考，他们是「记忆」组成的结果 2. 多数的思考，并不是真的思考，而是调用过去记忆所组成的结果 大脑的运作原理是这样的： 接收到环境刺激=> 然后把决策放到工作记忆上=> 熟练之后烧到长期记忆中（事实性知识、过程性知识）。 ?工作记忆就是我们当前正在意识、思考的「工作区域」。 ?（以计算机比喻，就是电脑的内存。容量小，资料存在时间短，重开机就不见了。） ?长期记忆就是我们长久以来储存的事实性知识、经验。

Matlab系统辨识尝试之详细过程1

Matlab系统辨识尝试之详细过程1 前面介绍了Matlab系统辨识工具箱的一些用法，这里拿一个直观的例子来尝试工具箱的具体用法。比较长，给个简单目录吧： 1.辨识的准备 2.辨识数据结构的构造 3.GUI辨识 4.辨识效果 5.对固有频率的辨识 6.结构化辨识 7.灰箱辨识 8.加入kalman滤波的灰箱辨识 1.辨识的准备 在辨识前，首先要根据自己辨识的情况，确定要辨识的状态空间模型的一些特点，如连续还是离散的；有无直通 分量（即从输入直通到输出的分量）；输入延迟；初始状态等。了解了这些情况就可以更快速的配置辨识时的一些设 置选项。 2.辨识数据结构的构造 使用原始数据构造iddata结构： data=iddata(y,u,Ts); 这里以一个弹簧质量系统的仿真为例 代码如下，其中用到了函数MDOFSolve，这在之前的博文介绍过（https://www.wendangku.net/doc/d83763642.html,/?p=183），拿来用即可。如果发现运行有错误，可以将MDOFSolve函数开头的一句 omega2=real(eval(omega2)); 注释掉。 %弹簧质量系统建模 clc clear close all m=200; k=980*1000;

c=1.5*1000; m1=1*m; m2=1.5*m; k1=1*k; k2=2*k; k3=k1; %%由振动力学知识求固有频率 M=[m10;0m2]; K=[k1+k2-k2;-k2k3+k2]; [omega,phi,phin]=MDOFSolve(M,K); fprintf('固有频率:%fHz\n',subs(omega/2/pi)); %%转化到状态空间 innum=2; outnum=2; statenum=4; A=[0100; -(k1+k2)/m10k2/m10; 0001; k2/m20-(k3+k2)/m20]; B=[00; 1/m10; 00; 01/m2]; C=[1000; 0010]; D=zeros(outnum,innum); K=zeros(statenum,innum); mcon=idss(A,B,C,D,K,'Ts',0);%连续时间模型 figure impulse(mcon) %%信号仿真，构造数据供辨识 n=511;%输入信号长度 Ts=0.001; t=0:Ts:(n-1)*Ts; u1=idinput(n,'prbs');%输入1为伪随机信号 u2=zeros(n,1);%输入2为空 u=[u1u2]; simdat=iddata([],u,Ts);%形成输入数据对象 e=randn(n,2)*1e-7; simopt=simOptions('AddNoise',true,'NoiseData',e);%添加噪声yn=sim(mcon,simdat,simopt);%加噪声仿真 y=sim(mcon,simdat);%无噪声仿真

平衡力距力矩与杠杆原理

平衡、力距 「力學」是一門研究物體的運動規律及其應用的學科，有的將其獨立成科，有的將其歸類為物理學的一個分支。查實，古人通過對天文、自然現象的觀察及機械的製作早已對力學有研究，天文、數學及力學基本上不可分割，眾多的「數學大師」如阿基米德(Archimedes)、拉普拉斯(Laplace)、拉格朗日(Lagrange)、牛頓(Newton)、帕斯卡(Pascal)與及較近代的龐加萊(Poincar′e )，介紹他們的時候，除了稱他們為數學家外，亦有稱他們為天文學家、物理學家或力學家。 以牛頓運動定律為基礎的力學稱為「牛頓力學」或「經典力學」，而通常說的「力學」，一般就是指「牛頓力學」或「經典力學」。 「力學」亦有很多分支，按研究問題的性質，可分為：靜力學(statics)、運動學(kinematics)和動力學(dynamics)1。 本欄的主要討論對象為靜力學，討論物體在外界的作用下，機械運動狀態保持不變(平衡)的條件。一件物件能夠保持平衡(equilibrium)的條件： 1.它所受外力的矢量和(vector sum)為零； 2.這些外力對任何軸所產生的力矩(moment of force)互相抵 消。 力矩與槓杆原理 力矩是量度「力」使物體產生轉動作用的量，亦是引致物體轉動狀態改變的原因。如圖，在B 點的力F 作用到A 點的力距M 為F 的大小與力臂d 的乘積，即 M =F d 　其中「力臂」是指從轉軸到力的垂直距離。 力矩愈大，使物體轉動的作用愈明顯，如使用扳手擰螺絲 帽，愈長手柄的扳手，因力臂可以更長，用相同的力，會產 生更大的力距，會更易扭動螺絲帽。如圖，槓杆的「支點」為P ， 左右懸掛了物件A 與B ，槓杆 平行的條件為 F 1d 1=F 2d 2 這條件亦稱為「槓 杆原理」。 F 12d d P 1礙于筆者對物理學的認知非常少，未能道出Dynamics 和Kinetics 的分別 1

基于最小二乘法的系统辨识的设计与开发(整理版)

---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------ 基于最小二乘法的系统辨识的设计与开发（整理版）课程（论文）题目： 基于最小二乘法的系统辨识摘要： 最小二乘法是一种经典的数据处理方法。 最小二乘的一次性完成辨识算法（也称批处理算法），他的特点是直接利用已经获得的所有（一批）观测数据进行运算处理。 在系统辨识领域中, 最小二乘法是一种得到广泛应用的估计方法, 可用于动态系统, 静态系统, 线性系统, 非线性系统。 在随机的环境下，利用最小二乘法时，并不要求观测数据提供其概率统计方面的信息，而其估计结果，却有相当好的统计特性。 关键词： 最小二乘法；系统辨识；参数估计 1 引言最小二乘理论是有高斯（ K.F.Gauss）在 1795 年提出： 未知量的最大可能值是这样一个数值，它使各次实际观测值和计算值之间的差值的平方乘以度量其精度的数值以后的和最小。 这就是最小二乘法的最早思想。 最小二乘辨识方法提供一个估算方法，使之能得到一个在最小方差意义上与实验数据最好拟合的数学模型。 递推最小二乘法是在最小二乘法得到的观测数据的基础上，用新引入的数据对上一次估计的结果进行修正递推出下一个参数估计值，直到估计值达到满意的精确度为止。 1 / 10

对工程实践中测得的数据进行理论分析，用恰当的函数去模拟数据原型是一类十分重要的问题，最常用的逼近原则是让实测数据和估计数据之间的距离平方和最小，这即是最小二乘法。 最小二乘法是一种经典的数据处理方法。 在随机的环境下，利用最小二乘法时，并不要求观测数据提供其概率统计方面的信息，而其估计结果，却有相当好的统计特性。 2 最小二乘法的系统辨识设单输入单输出线性定常系统的差分方程为： 1),()()() 1()(01knkubkubnkxakxakxnn （ 1）上式中： )(ku为输入信号；)(kx为理论上的输出值。 )(kx只有通过观测才能得到，在观测过程中往往附加有随机干扰。 )(kx的观测值)(ky可表示为 （ 2）将式（ 2）代入式（ 1）得 1()()() 1()(101kubkubnkyakyakyn (3) 我们可能不知道)(kn的统计特性，在这种情况下，往往把)(kn看做均值为 0 的白噪声。 设 （ 4）则式（ 3）可以写成 (5) 在测量)(ku时也有测量误差，系统内部也可能有噪声，应当

右脑图像的记忆原理

右脑图像的记忆原理 右脑是图像脑，侧重于处理随意的，想象的，直觉的以及多感观的影像。什么是右脑图像的记忆呢?下面就是WTT给大家带来的右脑图像的记忆原理，希望大家喜欢! 右脑图像的记忆原理： 天才大都具有这种能力，即对自己看到过的或听到过的东西，进行瞬间记忆，并且能够加以再现的能力。比如，希腊学者理查德•波孙能把以前看过的书的几乎每一页内容准确无误地复述下来;又如著名的法国家莱恩•冈贝特，能背诵维克多•雨果的大量作品，而且不管从哪一页开始，不管是从前到后还是从后到前都能背诵如流;清末民初驰名中外的文化怪杰辜鸿铭年过花甲的时候，背诵起弥尔顿那首6100多行的无韵长诗《失乐园》，居然一字不差!他们究竟是怎么做到的呢?答案就在我们的身上，那就是我们神奇的右脑。 右脑是图像脑，侧重于处理随意的，想象的，直觉的以及多感观的影像。右脑是通过图像进行思考的半球，所以能够将语言变成图像，不仅如此，右脑还能把数字变成图像，把气味变成图像。右脑将看到，听到和想到的事物，全部转化为图像进行思考和记忆。当右脑分析一个词是时，比如在读“猫”这个词时，会自动的在右脑的影像库中搜寻猫的形象，然后将猫这个词与它的图片，感觉链接在一起。在分析一句话，比如“猫在睡觉”，影

像库中出现的就是一只猫在太阳底下蜷成一团迷迷糊糊的睡觉的图像。或许还夹杂着轻微的鼾声。 照相记忆利用的正是右脑的图像处理能力，无论是大段的文字，还是一幅幅的图片，当右脑想记住什么内容时，都先把它们转化成图像摄入脑海，就像照相机一样，把内容在大脑中定格成一幅图。用到时，脑海中的图像便浮现在眼前。 右脑照相记忆的速度远远快于左脑，这是由于处理信息时，左脑将信息进行词汇化处理，五感也要变成语言才能传达出去，所以花时间。而右脑将信息以图像化处理，所以非常迅速，只要花几秒就可以。 利用右脑的图像记忆原理，在快速阅读的高级阶段也是用的图像阅读，见图不见字。古人云“一目十行”正是开发了右脑的图像阅读功能，由于右脑具有超高速信息输入的特点，因此5分钟阅读完一本书，就是把右脑的影像记忆功能发挥到了极致的成果 右脑记忆： 有大量的实践研究企图解开人类左右两边脑部分别掌管的是怎样的功能的秘密.结果证明左半部是语言控制中心,以逻辑性,时间性的思考运用;而右半部似乎掌管着意念、印象等整体图形等直觉的反应思考模式.基本上这个二分法的大脑运作，在近年西方全像的理论是早己被推翻了，但是，为了让学习者了解一些理论性的探讨，也只好将左，右脑分别来讨论其功能。

系统辨识

最小二乘法的系统辨识 摘要：在研究一个控制系统过程中，建立系统的模型十分必要。因此，系统辨识在控制系统的研究中起到了至关重要的作用。本文主要介绍了系统辨识的最小二乘方法，最小二乘法的一次完成过程进行了推导，最小二乘法的一次完成的缺陷在于对于有色噪声并没有很好的辨识效果。其中系统辨识在工程中的应用非常广泛,系统辨识的方法有很多种,最小二乘法是一种应用极其广泛的系统辨识方法，阐述了动态系统模型的建立及其最小二乘法在系统辨识中的应用,并通过实例分析最小二乘法应用于直流调速系统的系统辨识。 关键词：系统辨识、最小二乘法 一、系统辨识的定义 系统辨识、状态估计和控制理论是现代控制理论三个相互渗透的环节。1962年，L．A．zadeh给出“辨识”的定义为：系统辨识是在对输入和输出观测的基础上，在指定的一类系统中，确定一个与被识别的系统等价的系统。[1]最先提出了系统辨识的定义。 随着科技的发展，数学建模对科学研究及指导及生产都有非常重要的意义。给一个系统建立数学模型是一个比较复杂的工作，其中关键的一个环节是系统辨识。系统辨识就是研究如何利用系统的输入、输出信号建立系统的数学模型。[7]系统数学模型是系统输入、输出及其相关变量间的数学关系式，它描述系统输入、输出及相关变量之间相互影响、变化的规律性。换句话说，系统辨识就是从系统的运算和实验数据建立系统的模型(模型结构和参数)。系统辨识的三要素：数据、模型类和准则。系统辨识的基本原理：在输入输出的基础上，从一类系统中确定一个与所测系统等价的系统。[2] 二、最小二乘法的引出 最小二乘法是1795年高斯在预测星体运行轨道最先提出的，它奠定了最小二乘估计理论的基础．到了20世纪60年代瑞典学者Austron把这个方法用于动态系统的辨识中，在这种辨识方法中，首先给出模型类型，在该类型下确定系统模型的最优参数。 我们可以将所研究的对象按照对其了解的程度分成白箱、灰箱和黑箱。于其内部结构、机制只了解一部分，对于其内部运行规律并不十分清楚，这样的研究对象通常称之为“灰箱”；如果我们对于研究对象的内部结构、内部机制及运行规律均一无所知的话，则把这样的研究对象称之为“黑箱”。研究灰箱和黑箱时，将研究的对象看作是一个系统，通过建立该系统的模型，对模型参数进行辨识来确定该系统的运行规律。对于动态系统辨识的方法有很多，但其中应用最广泛，辨识效果良好的就是最小二乘辨识方法，研究最小二乘法在系统辨识中的应用具有现实的、广泛的意义。[4]

世界记忆大师的记忆原理和方法

世界记忆大师的记忆原理和方法 摘抄：如果有些朋友并不怀疑这里的真实性的话，可能就会产生这第二个疑惑：不可思议，他们是怎样记住的? 如果有朋友尝试记忆扑克牌的话，那么我们相信，大部分人翻不了20张牌就会放弃，因为翻到这里的时候，前面的都已经统统忘光了! 让我们再来看一下世界记录，二进制的数字是5分钟之内记住了780个数字。大家可以分析一下，5分钟相当于300秒，300秒记780个数字，平均每秒记住2个半的数字，这么快的速度有些人可能连看都还没看完，就更不要谈记住了。 十进制数字世界记录是5分钟记333个，也就是300秒记333个，平均每秒记1个数字多一些，这也是绝大部分人无法想像的! 扑克牌记忆也很神奇，半分钟就能记住一副牌，快速阅读，手慢的人恐怕很没来得及全部翻完，有人就把它们都记住了，完全可以说是过目不忘啊! 所以，当你们发现自己的记忆力跟别人的完全没有办法比的时候，第一个产生的疑惑可能就是：这是不是真的?没骗人吧? 如果有些朋友并不怀疑这里的真实性的话，可能就会产生这第二个疑惑：不可思议，他们是怎样记住的? 然后就会产生其它一连串的疑惑：他们的记忆力是不是天生的?他们是用什么方法来进行记忆的?这么快记住会不会也很快忘记?他

们每个人的记忆方法都一样吗?记忆力是可以提高的吗?我们的记忆力能不能提高到像他们那样? 这么多问题我们无法一下子回答过来，在本书的其余部分我们会帮大家一个一个地解除这些迷惑。 在这里，我们想首先给出其中一个问题的答案，这个答案或许会出乎很多人的意料。 我们想说的是，这些世界记忆大师们，这些世界上最顶尖的记忆高手们，他们所采用的记忆方法都是一样的，几乎可以说是同一个模子刻出来的! 当然我们也由此知道，他们的记忆力都不是天生的，而是经过系统训练的结果! 如果再稍微推理一下，我们可以得出这样一个更值得兴奋的结论：如果我们也懂得他们所使用的这些记忆方法，思维导图，如果我们也可以稍加训练，那么，我们的记忆力也会得到很大的提高!

MATLAB有三十多个工具箱大致可分为两类：功能型工具箱和领域型工具箱 (2)

MATLAB有三十多个工具箱大致可分为两类：功能型工具箱和领域型工具箱. 功能型工具箱主要用来扩充MATLAB的符号计算功能、图形建模仿真功能、文字处理功能以及与硬件实时交互功能，能用于多种学科。而领域型工具箱是专业性很强的。如控制系统工具箱(Control System Toolbox)、信号处理工具箱(Signal Processing Toolbox)、财政金融工具箱(Financial Toolbox)等。 下面，将MATLAB工具箱内所包含的主要内容做简要介绍： 1)通讯工具箱(Communication Toolbox)。 令提供100多个函数和150多个SIMULINK模块用于通讯系统的仿真和分析 ——信号编码 ——调制解调 ——滤波器和均衡器设计 ——通道模型 ——同步 可由结构图直接生成可应用的C语言源代码。 2)控制系统工具箱(Control System Toolbox)。 鲁连续系统设计和离散系统设计 * 状态空间和传递函数 * 模型转换 * 频域响应：Bode图、Nyquist图、Nichols图 * 时域响应：冲击响应、阶跃响应、斜波响应等 * 根轨迹、极点配置、LQG 3)财政金融工具箱(FinancialTooLbox)。 * 成本、利润分析，市场灵敏度分析 * 业务量分析及优化 * 偏差分析 * 资金流量估算 * 财务报表 4)频率域系统辨识工具箱(Frequency Domain System ldentification Toolbox * 辨识具有未知延迟的连续和离散系统 * 计算幅值／相位、零点／极点的置信区间 * 设计周期激励信号、最小峰值、最优能量诺等 5)模糊逻辑工具箱(Fuzzy Logic Toolbox)。 * 友好的交互设计界面 * 自适应神经—模糊学习、聚类以及Sugeno推理 * 支持SIMULINK动态仿真 * 可生成C语言源代码用于实时应用

记忆马克思主义基本原理概论的方法和窍门

（一）自写“教案”法 此法是解决自学者面对厚厚的哲学教材无从下手这一难题的有效办法。自学者给自己当老师，可以按自己制订的学习计划，根据指定的哲学教材的内容，以马克思主义哲学要点分析为基本框架，像老师授课教案那样写出自己的“教案”，然后，回过头来学习这个“教案”，自己给自己“讲课”。 例如，在学习“真理”这个概念时，可写“教案”如下： 1.定义：真理是客观事物及其规律在人们意识里的正确反映。 2.理解①真理是一种正确反映，它属于意识的范畴，不是客观实在。②真理的物质承担者是人的头脑，不是别的。③真理的内容来源是客观事物及其规律。 3.举例和应用例1，马列主义毛泽东思想是真理，是无产阶级革命导师和广大人民群众对客观事物及其规律的正确反映；例2，中专生所学的专业知识是真理，是人民群众在长期的实践中对某一学科或领域中的客观事物及其规律的正确反映。自写“教案”记忆法的意义有两点：一是便于自己学习；二是促进自己学习。写“教案”的过程，也是人们最全面、最深刻、最扎实地学习的过程，它对自学者理解并记忆哲学内容有着不可替代的作用。 （二）“手脑口并用”法 所谓“手脑口并用”，就是边用脑子记，边用手写，边用口念，三者齐动来记忆。“手脑口并用”记忆法不仅使记忆扎实牢固，而且由于平时手写口念数遍，答题时便“顺路”了，能收到快而准确的效果，更能避免错别字。 （三）“联系”法 所谓“联系”记忆法，就是联系人们所熟悉的人或事来记忆有关哲学内容。

例如，可以这样记忆划分阶级的标准：土地改革时，在农村划分成分，不是看其政治立场，也不是看其人际关系，而是看其对土地等生产资料占有的状况如何，以此便可记住了划分阶级的标准是经济标准而不是其它。再如，可以这样记忆马克思的诞辰日“马克思一巴掌一巴掌把资本主义打得呜呜哭”（1818年5月5日）。大家可以根据自身的情况灵活运用这一方法。“联系”记忆法既使我们比较容易地记住了有关哲学内容，更使我们在寻找“联系”的过程中加深对这一内容的理解和记忆。 （四）编“顺口溜”法 方法就是把一些哲学内容编成朗朗上口的“顺口溜”来记忆。如可这样记忆“物质和意识的关系”：“世界现象是，物质和意识，物质为第一，意识居于次，物质决定意识，意识反作用于物质，世界虽多样，本质是统一，统一于什么？回答是物质”。将哲学内容编成“顺口溜”，我们既看重其结果——使我们的记忆便捷，更看重其过程——苦思冥想编写“顺口溜”的过程，便是学习过程。 （五）“删繁就简三春树 标新立异二月花”法 首先，要牢记每一个题的开头部分，这对记忆全题至关重要。许多人在考试答题时只要知道了开头，全题也就知道了。牢记开头可有效地避免出现平时都背下来了，但考试时不知答哪个题的现象。 其次，“删繁就简”强化记忆要点和关键词，以此带动整个题的记忆。 例如，“主次矛盾的关系”和“矛盾主次方面的关系”问题，可这样区别记忆：前着讲的是在众多矛盾中，一个矛盾为主，其余矛盾为次；而后者讲的是