机加工。厚度小于5mm的金属的试验要求应符合国家和/或国际标准。当材料厚度为40mm或以下时,试样的边缘应在距“轧制”表面2mm以内处切割,其纵轴应平行于材料的最终轧制方向,表面应机加工。对于厚度超过 40 毫米的钢材,应将试样的纵轴尽可能靠近表面与厚度中心之间的中点,并使缺口长度垂直于表面。V 形缺口应垂直于表面。
图1:研究设计详细图解 ...................................................................................................... 10 图2:编码与分类过程分析表举例 .............................................................................................. 13 图3:构成与选区矩阵 ...................................................................................................... 16 图4:合法性纵轴与横轴 ...................................................................................................... 17 图5:分析过程图解 ............................................................................................................. 20 图6:中美规范优先排序的异同 ...................................................................................... 47
着舰过程最后20秒风险较大,主要是因为舰载空气尾流强烈。据统计,1964年美国舰载着舰事故率白天为0.031%,夜间仅为0.1%,大大超过陆基着舰事故率[8]。另外,考虑到舰载机纵轴与着陆甲板纵轴呈9度左右夹角,飞机需要有一个横向速度来补偿舰载机的横向运动,此时侧滑角β也不为零。在小扰动条件下,对飞机动力学和运动学方程进行线性化,发现纵向和横向变量存在较强的耦合,表明在着舰最后阶段分别采用纵向控制环和横向控制环进行控制并不是有效的方式。飞行器的部分动力学和运动学方程可以写成公式1的形式,这是非线性系统的一种表达。处理非线性系统时,动态逆是一种常用的方法。它可以避免复杂的参数设定和增益调整。只要知道系统的精确数学模型,就可以应用动态逆进行控制[7, 10]。在准确了解飞行器动力学和运动学方程的情况下,动态逆是一种可行的飞行控制方法。( ) ( ) ( )
东洋至今已建成多座工厂,在降低成本的专业知识和新方法方面也不断进步。从左侧工厂规模扩大的历史来看,目前主流是日产3000吨,即年产约100万吨的工厂。图表的纵轴表示工厂产能,横轴表示时间。蓝色部分表示目前主流产能。几十年前工厂规模要小得多,但在过去50至70年间,产能已增长到日产约3000吨。
和锥化都指叶片绕铰链的运动。“拍打”是指在主旋翼轮毂旋转一圈期间,单个叶片绕铰链上下运动。锥化是升力和旋转离心力共同作用赋予两个叶片的向上运动。锥角是转子叶片纵轴(假设没有叶片弯曲)与转子尖端路径所描述的平面(转子盘旋转平面)之间的角度。
图 2. A) 条形图显示来自印度药用植物的对接得分最高的植物化学物质的百分比。横轴表示植物化学物质的百分比。纵轴是印度药用植物的名称。B) Heatmapper 根据 21 种药物与 SARS-COV-2 的 10 个结合位点的对接得分生成相关性(平均链接,皮尔逊距离测量)热图。左侧纵轴中的数字代表 SARS-COV-2 靶标:1:蛋白酶;2:刺突蛋白,3:NSP 10;4:NSP 12 催化位点;5:NSP 12-NSP7 界面;6:NSP 12-NSP 8 界面;7:NSP 16;8:NSP 9;9:NSP 15; 10:NSP 3。横轴代表21种药物,缩写为:磷酸氯喹(CP);氯喹(CL);阿比多尔(AR);瑞德西韦(REM);法匹拉韦(FAV);洛匹那韦(LOP);利托那韦(RIT);利巴韦林(RIB);奥司他韦(OSE);扎那米韦(ZAN);帕拉米韦(PER);更昔洛韦(GAN);甲基强的松龙(MEP);地塞米松(DEX);巴瑞替尼(BAR);羟氯喹(HCL);索非布韦(SOF);干扰素α-2b(INA);卡莫司他甲磺酸盐(CAM);达芦那韦(DAR);加利地西韦/BCX-4430(GAL)。颜色代表对接分数的z分数。 C) 21 种药物(缩写为 F1…Fn)和植物化学物质(缩写为 P1…Pn)的 8 个 ADME 概况的成对互相关图(Elucidian 距离测量)。橙色框表示图中显示药物和植物化学物质之间相关性的区域,其 ADME 概况显示标准规则的违反程度非常低。D) 比较条形图显示 21 种药物(左图)和植物化学物质(右图)的 13 个毒性概况。是:显示毒性的化合物百分比,否:未显示毒性的化合物百分比。横轴表示化合物的百分比,纵轴是从 vNN ADMET 服务器获得的各种毒性概况。
图4显示了使用20倍交叉验证估计每个受试者的回忆间隔的结果。在图 4 中,横轴是时间,纵轴是来自 5 个受试者的 200 个样本(总共 1000 个样本)的准确率。红框内是语音回忆部分。前文研究 [2] 中的方法(图 4 中的蓝线)的准确率在语音回忆片段之间下降到 0.2,而本文提出的方法(图 4 中的橙线)则达到了 0.8 的稳定准确率。 从这些结果可以看出,可以说所提出的方法对于估计回忆间隔是有效的。然而,当我们观察所提出的方法在语音回忆部分之外的准确度时,我们发现与以前的研究相比,该方法将语音回忆部分之外的部分估计为回忆率的情况更为常见。这被认为是由于大脑中噪音的影响。因此,我们旨在通过将增加的 10 个样本应用于所提出的方法来减少这种噪音。结果就是图4中的绿线。在保持回忆部分的准确度的同时,非回忆部分的准确度得到了提高。基于这些结果,我们研究了所提出方法的最佳添加次数。结果如图5所示。图 5 显示了所有受试者对每个加法数字的准确率。蓝线表示整个时间内的平均准确率,橙线表示回忆期间的最大准确率。横轴是添加的样本数量,纵轴是准确率。通过添加 sigma,回忆部分的准确率得到了提高,达到了约 90%。另外,10 次添加等于 1 个样本。