本章目的:了解均方根法,运用均方根法. 1.定义 均方根法(Root-Sum-Squares,RSS):均方根法是统计分析法的一种,是把尺寸链中的各个尺寸公差的平方之和再开根即得到关键尺寸的公差. 其计算公式如下: 其假设每个尺寸的 Ppk 指标是统一的( 如均为1,1.33,1.67等),并且制程是在中心. 基础的均方根法公式/计算模型推演如下: 作者摘录均方根法的推导公式,是为了更加方便读者理解其本质. 从公式推导可以看出,目标尺寸和零件的尺寸要求PPK都是1.33,且制程在中心. 也就是说

汽车底盘的作用是接受发动机的动力,使车轮转动,并保证汽车按驾驶员的操纵正常行驶.底盘包括传动系统.行驶系统.转向系统和制动系统这四大部分,通常,这四大系统也简称为传动系.行驶系.转向系和制动系.悬架是车架与车桥之间传力连接装置的总称,它的功用是把路面作用于车轮上的支撑力.牵引力.制动力和侧向力以及这些作用力所造成的力矩传递到车架(或车身)上,以保证汽车的正常行驶.在整个底盘的悬架系统,需要考虑前束和外倾角参数,在公差建模过程,把它们作为分析对象,计算各个输入公差对分析对象的影响. 一. 公差建模

MATLAB PCHIP函数一阶求导分析 摘要:本文首先根据三次立方插值的一般表达式,得出分段三次立方插值时,每个小区间上的各次项系数.分析发现,三次项.二次项.一次项系数都与小区间端点处的一阶导数值相关,故需要求出端点处的一阶导数值,Matlab Pchip.m文件给出了方法.根据pchip.m的代码以及参考文献,归纳出求一阶导数值的公式.文章第三节着重分析内点处导数值公式的由来,以及与此相关的其它三个公式. 关键字:Matlab Pchip.m:分段三次立方插值:离散数据一阶求导:单调保形插

大家好,我是怒风,本篇介绍公式可视化公式工具ZGrapher,尝试通过可视化的方式分析一下Shader中应用的公式,以求帮助初学者快速理解Shader编程中的一些常用公式 本篇的目的两个, 第一,介绍可视化公式工具ZGrapher, 第二,探讨下在学习中的交流和分享的重要性. 物体边缘外发光的特效,是Shader学习入门的一个很好的例子,下面我们通过来ZGrapher来帮我们很好理解这个特效的原理, half rim = 1.0 - saturate(dot (normalize(IN.view

本章目的:设计需要为装配考虑,给他们提供各种优待,装配才能做出好产品. 1.前言 机械贴合现实而软件远离现实. 越是学习机械设计的原则,越是感觉他们和一些做人做事的道理相同的. 如,机械设计原则都是有灰度的,不是全对也不是全错.设计时宛如中医问药,知晓是药三分毒的道理.取舍皆有错,但需有判断. 如,机械设计师越是为制造.装配等环节考虑,给制造.装配人员减轻负担,越是容易做好产品.这个和公司与员工的关系很像. 当然,事实不会这么简单,这就是人间世. 关于本章所阐述的设计DFA设计原则如下: 2.宽

部分内容转自http://blog.chinaunix.net/uid-20273473-id-3128151.html 重要结构体!!! struct eloop_sock { int sock; void *eloop_data; void *user_data; eloop_sock_handler handler; //该handler是一个方法,后续socket有变化,就会调用相应的socket所在的结构体中的handler方法来处理 WPA_TRACE_REF(eloop); WPA

转载美团博客:https://tech.meituan.com/5whys-method.html 前言 网站的质量和稳定性对于用户和公司来说至关重要,但是在网站的快速发展过程中,由于各种原因导致事故不可避免的发生,这些大大小小的事故对公司难免会造成一些负面的影响,为了避免同类事故的再次发生,美团的工程师们从事故中不断学习,对每次事故进行深入分析和总结,形成了一种Casestudy文化,并结合一套科学的分析方法-5whys分析法,深入分析事故背后的根本原因和流程漏洞,使得事故发生的频率大大降低.

题目链接: Series 1 Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 262144/262144 K (Java/Others) Total Submission(s): 423    Accepted Submission(s): 146 Problem Description Let A be an integral series {A1, A2, . . . , An}. The zero-order series o

谷歌chrome浏览器network中Stalled分析和优化 问题由来 最近项目上要求首页的加载速度,查看浏览器的network发现接口加载速度非常慢. 问题解决思路 SSL 网上有人因为图片加载,选择关闭SSL.就不存在问题,速度非常快 原因:查询相关资料使用ssl效率降低60%左右. 结果:SSL是一种安全协议(在此不做具体分析),不舍弃安全协议去优化性能 Network Network中的瀑布流可直观查看到接口调用详细 本文主要从Network入手,并且逐步解决问题 分析过程 简单列出

ACM训练计划建议 From:freecode#  Date:2015/5/20 前言: 老师要我们整理一份训练计划给下一届的学弟学妹们,整理出来了,费了不少笔墨,就也将它放到博客园上供大家参考. 菜鸟之作,大牛勿喷,如有不当或补充之处,欢迎指出. 本建议书分为三个阶段,大一.大二.大三.大四暂没整理,一方面是大四要面临考验和找工作的问题,坚持继续acm的很少,另一方面,本人还没大四…… 下面以个人经验分析一下这三个阶段建议学习的内容和具体的训练计划. 正文: 大一(第一阶段): 大一是时间最充

最近一个图像识别项目里需要对分类的结果进行打分,因为使用的是libsvm3.12,一开始决定直接将svm_predict_values函数的dec_values作为评分返回,后来研究了之后才觉得里面有的东西还挺有趣. 首先介绍一下SVM中的多分类方法.目前SVM多分类流行的策略有one-against-all以及one-against-one两种,libsvm中的多分类是采用的one-against-one策略,其他有一些开源库如SVM-Light采用one-against-all.对于N类的数

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本章目的:搭建自己的产品结构设计知识体系与框架,从零开始设计一个完整产品. 需知远途即捷径! //作者的结构设计体系尚在搭建中,所有的文章都会定期进行一定编排修改 目录: 0)自序 1.基础篇 1)时代的发展与结构设计--3d与2d设计的变迁: 2)基于特征设计概念介绍(重要): 2.1)设计的深度-最小特征: 3)规范化:3d制图总章: 3.1)规范化:3d草绘: 3.2)规范化:3d零件建模: 3.3)规范化:3d装配图: 3.4)3d模型绘制的好坏会影响产品合格率(注意点): 4)规范化:

一.BP神经网络的概念     BP神经网络是一种多层的前馈神经网络,其主要的特点是:信号是前向传播的,而误差是反向传播的.具体来说,对于如下的只含一个隐层的神经网络模型: (三层BP神经网络模型) BP神经网络的过程主要分为两个阶段,第一阶段是信号的前向传播,从输入层经过隐含层,最后到达输出层:第二阶段是误差的反向传播,从输出层到隐含层,最后到输入层,依次调节隐含层到输出层的权重和偏置,输入层到隐含层的权重和偏置. 二.BP神经网络的流程     在知道了BP神经网络的特点后,我们需要依据信号

本章目的:DFMA方法运用,引导后面的章节.(运用比只理解重要!) 1.DFMA概述 1.1 DFMA的由来 工艺粗略可分为装配工艺和制造工艺.在这里,我们所讲的“制造”是指产品或部件的某个零件的制造,“装配”是指把零件相互连接以形成完整的产品. 而在上一个章节 进阶篇:1)制造发展与对设计的要求: 中述说过,随着机械行业的发展,对设计者的要求也越高了.工艺中有些知识是结构设计工作者必须掌握的, 这些必须掌握的知识,称之为面向xx的设计(DFX). 制造工艺的知识是面向制造的设计(DFM),装配

本章目的:了解仿真,初步学会怎么应用仿真.   1.仿真的定义 仿真------就是用模型(物理模型或数学模型)代替实际系统进行实验和研究. 把实际系统建立成物理模型或数学模型进行研究,然后把对模型实验研究的结果应用到实际系统中去,这种方法就叫做模拟仿真研究,简称仿真.   2.仿真的目的 仿真就是为了节约成本:金钱和时间. 如果你有时间和金钱,当然是来真的好,而不是“仿”真.   3.仿真在可靠性设计中的作用 3.1 现有设计的预防控制 • 仿真研究——概念分析,建立设计要求; • Simul

这部分主要补充一些cs229没涉及到,但是实际上非常重要,而且是实际中真正会用的一些算法,即集成学习. 集成学习 问题背景 既然我们已经知道了很多学习算法,这些算法最终会输出一个结果.能不能把这些结果进行结合.构造一个性能更好的学习器呢. 首先要明确集成学习和单个基学习器的学习有什么区别. 我们定义分歧为各个基学习器与集成学习器的差距的加权均值: \[ A(h|x)= \sum _ { i = 1} ^ { T } w _ { i } \left( h _ { i } ( x ) - H ( x

一.BP神经网络的概念     BP神经网络是一种多层的前馈神经网络,其基本的特点是:信号是前向传播的,而误差是反向传播的.详细来说.对于例如以下的仅仅含一个隐层的神经网络模型: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvZ29vZ2xlMTk4OTAxMDI=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt="" /

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