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World File Search System平稳过程
在具有可变车辆速度的非平稳条件下垂直轨道不规则性的定量检测
摘要：跟踪不规则性直接影响铁路车辆操作的质量和安全性。定量检测和对轨道不规则性的实时监测非常重要。然而，由于频繁的可变车速，车辆操作是一个典型的非平稳过程。传统的信号分析方法不适合非平稳过程，因此难以定量检测轨道不规则的波长和振幅。为解决上述问题，本文提出了一种定量检测方法，在非平稳条件下，通过订单跟踪分析，在非平稳条件下具有可变的车辆速度。首先，建立了简化的车轮 - 权轨动态模型，以得出轴盒垂直振动与轨道垂直不规则性之间的定量关系。其次，提出了Simpson Double Integration方法，以根据Axle-Box垂直加速度计算轴框垂直位移，并优化了过程误差。第三，基于顺序跟踪分析理论，角域重采样是在轴框垂直位移时域信号上进行的，并结合了车轮旋转速度信号，并实现了轨道不规则不规则的定量检测。最后，根据模拟和现场测试分析案例对所提出的方法进行验证。我们提供了理论支持和方法参考，用于轨道不规则的定量检测方法。
混合和回收装置 mru250he
– 各种泵和电机可直接从钻机控制，钻机的钻井液供应也是如此。 – 钻机和混合装置上的显示器可同时持续监控各种功能，例如动力组的运行状态、阀门的位置以及收集、混合和淡水箱的填充水平。 – 智能控制技术还可确保填充水箱的平稳过程：达到最大容量时，填充过程会自动停止，并防止水箱溢出。 – 作为一种选择，可以集成摄像头来直观地监控筛子的布置，确保高度分离和完美运行。 通过清晰的显示轻松监控所有过程
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APL101 工程应用中的应用数学 3 学分 (3-0-0) 常微分方程：二阶 ODE、待定系数法、参数变异、Strum-Liouville 特征值问题、差分方程。偏微分方程：PDE 的分类、热、波和拉普拉斯方程、分离变量以解决 PDE。傅里叶变换：傅里叶正弦变换、傅里叶余弦变换、解决 ODE 和 PDE 的技术。概率论：概率公理、条件概率、随机变量、工程系统中的不确定性、离散和连续分布、分布函数、联合概率分布、矩、协方差、相关系数。随机过程：随机过程的定义、随机 FE 模型、平稳过程、马尔可夫链、泊松过程。
![arxiv：2408.05121v1 [Math.lo] 2024年8月9日](/simg/g:\will\search\icon\source\b\b469870291268fde986c2ee4fcc0d09b86159734.webp)
arxiv：2408.05121v1 [Math.lo] 2024年8月9日
从Ryabko [41，41]和Staiger [47，48，49]的作品开始，在过去的30年中，研究人员研究了分类维度与算法信息理论之间的密切关系。在此关系的中心是hausdor效率的点版本（由于lutz [29，30]），也就是说，一个维度的概念是为空间中的单个点而不是子集中的单个点定义的概念。这是通过影响度量的概念（从Martin-Löf[33]的意义上）来实现的，该概念限制了无数零食的收集到一个可数家族，从而使Singleton集合不可以null。在此框架中，此类单例被认为是随机的。随机性与kolmogorov复杂性的各种瞬态（算法随机性理论的基石）之间的对应关系，然后以渐近信息密度的形式重新出现，与平稳过程的熵非常相似。有效的维度使许多作者发掘了熵和分形维度之间的连接（可以说是从Billingsley [2]和
一种可解释的人工智能农业技术监测方法......
在当今快速发展的环境中，计算机和信息数字化技术的普及已成为各个领域的标志。其中，农业成为一个关键行业，需要无缝整合高性能信息技术来满足世界各国经济的迫切需求。本文的目的是通过开发一个智能软件组件来预测玉米整个种植周期中发生疾病的概率，从而证实提高计算机导向农业技术监测系统效率的科学和应用方法。研究对象是土壤和气候数据的智能转换和预测分析的非平稳过程，这些数据是玉米疾病发生和发展的因素。研究的主题是针对专门种植玉米的农业企业的土壤和气候条件测量数据的智能预测分析方法和可解释的人工智能模型。该研究成果的主要科学和实际效果是通过开发基于ANFIS技术的计算机导向模型以及综合结构和算法来识别和预测玉米在整个种植周期内发生疾病的概率，开发用于农业技术监测的物联网技术。