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石川公式的MATLAB实现及石川公式法

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简介：
简介：本文介绍了石川公式在MATLAB中的编程实现方法，并详细阐述了基于该公式的计算技巧和分析案例，适用于工程统计与质量管理领域。 利用石川啮合公式编写的程序适用范围较广，好用，推荐使用。

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  • 石川公式的MATLAB实现及石川公式法
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    简介：本文介绍了石川公式在MATLAB中的编程实现方法，并详细阐述了基于该公式的计算技巧和分析案例，适用于工程统计与质量管理领域。 利用石川啮合公式编写的程序适用范围较广，好用，推荐使用。
     
  • 石川公式与MATLAB应用_石川公式代码解析_石川啮合公式_longerzpr
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    本资源深入探讨石川公式及其在齿轮设计中的应用，并提供详细的MATLAB代码示例用于解析和实现石川啮合公式，助力工程计算与分析。 利用石川啮合公式编写的程序适用范围较广，使用方便，推荐使用。
     
  • 齿轮时变啮合刚度的石川公式计算.md
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    本文介绍了如何使用石川公式来计算齿轮在不同工作状态下的时变啮合刚度，为深入分析齿轮动力学特性提供理论依据。 使用石川公式计算齿轮的时变啮合刚度。
     
  • ksolve_石川法啮合刚度改进程序_石川_
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    ksolve_石川法啮合刚度改进程序_石川_是一款基于石川理论开发的专业软件工具，用于精确计算和优化机械齿轮系统的啮合刚度，提高传动效率与稳定性。 石川法经过改良的编程增加了更改循环长度和退出时机的功能，能够实现任意长度周期的刚度运算。
     
  • 石墨烯电导率的Kubo公式推导.rar_石墨烯_Kubo公式_电导率_石墨烯电导_石墨烯电导率_kubo公式
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    本资源为《石墨烯电导率的Kubo公式推导》rar文件，内容详尽介绍了基于量子力学框架下的Kubo公式在计算单层石墨烯电导率的应用与推导过程。适合物理及材料科学专业学生和研究人员参考学习。 使用MATLAB计算石墨烯电导率的Kubo公式。
     
  • 石川算法.zip_齿轮啮合刚度_齿轮刚度_齿轮石川模型
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    本资料包含石川算法在分析齿轮啮合刚度中的应用，深入探讨了基于石川模型的齿轮刚度计算方法和相关研究进展。 使用石川算法计算齿轮的啮合刚度是一项专业的技术方法。
     
  • 基于Matlab的石川公式法齿轮时变啮合刚度计算程序，支持多样化的齿轮参数配置
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    本程序利用MATLAB实现石川公式法进行齿轮时变啮合刚度计算，具备灵活的齿轮参数设定功能，适用于多种工程应用需求。 基于Matlab的石川公式法齿轮时变啮合刚度计算程序支持多种齿轮参数设置。该程序可调整包括齿数、模数、齿宽、齿顶高、分度圆直径及压力角等在内的多个齿轮参数，输出随时间变化的啮合刚度值。目前程序已调试完成并可以立即运行使用。
     
  • 时变啮合刚度下的齿轮刚度分析_石川法应用_石川主螺旋动态模型.rar
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    本研究针对时变啮合刚度影响下的齿轮系统进行深入探讨，采用石川法及石川主螺旋动态模型，细致分析了齿轮的刚度特性变化。 在齿轮传动系统的设计与分析过程中，时变啮合刚度是一个至关重要的参数，它直接影响到齿轮副的动态性能及使用寿命。 石川法是由日本学者石川秀夫提出的一种专门用于计算圆柱齿轮啮合刚度的方法。该方法基于弹性力学理论，并考虑了齿面在受载荷作用下的弹性变形情况，能够准确描述齿轮接触区域的变化特性，从而获得时变啮合刚度的精确值。然而需要指出的是，石川法并不适用于斜齿轮的计算，因为斜齿轮具有更为复杂的接触特性和额外的影响因素（如滑动效应和轴向力）。 时变啮合刚度是指在齿轮传动过程中，由于相对位置的变化导致其接触刚度随时间发生变化的现象。实际运行中，除了载荷之外，材料性质、制造精度及热处理状态等因素也会对啮合刚度产生影响。因此准确计算这种变化对于预测振动、噪声以及疲劳寿命至关重要。 石川法的核心在于通过建立齿轮接触问题的有限元模型，并利用弹性力学原理来求解接触区域的动力学方程，从而获得各个单元的接触刚度值并最终组合成整体时变啮合刚度。具体实现过程可能包括定义几何参数、网格划分、边界条件设定以及计算和可视化展示等步骤。 石川法为圆柱齿轮设计优化提供了有效的工具，并有助于提高传动系统的动态性能表现，但其不适用于斜齿轮的分析，在这种情况下需要采用更复杂的方法如有限元模拟或实验测试。
     
  • 机器学习(公式推导及代码实现) 鲁伟-川北医学院.zip
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    本资源为《机器学习: 公式推导及代码实现》课程资料，由鲁伟讲师于川北医学院提供。包含详尽的理论讲解与Python代码实例，适合深入理解机器学习算法原理和实践应用的学习者使用。 《机器学习（公式推导与代码实现）》是鲁伟老师为川北医学院2020级智能医学工程本科课程编写的教材补充资料。该资料详细介绍了多个重要章节，包括预备知识、线性回归、对数几率回归、回归模型拓展、KNN算法以及神经网络，旨在帮助学生深入理解和应用机器学习理论。 1. **第一章 机器学习预备知识**： 这一部分主要介绍机器学习的基本概念和分类，如监督学习、无监督学习和强化学习，并强调数据预处理的重要性。包括特征选择、数据清洗及标准化等内容。此外，还会涉及过拟合与欠拟合的概念以及正则化防止过拟合的作用。 2. **第二章 线性回归**： 本章详细讲解了线性模型的构建方法，涵盖简单和多元线性回归，并介绍了梯度下降法和正规方程两种求解方式。此外，还讨论了残差分析与R²分数等评估模型性能的标准。 3. **第三章 对数几率回归（逻辑回归）**： 本章节介绍了一种广泛应用于分类问题的统计学方法——逻辑回归。内容包括逻辑函数、最大似然估计和sigmoid函数的应用，并探讨通过梯度上升法进行模型训练的方法，以及其在二分类问题中的应用。 4. **第四章 回归模型拓展**： 本章节讨论了多项式回归、岭回归及Lasso回归等更复杂的回归模型。这些方法常用于处理非线性关系或过拟合的问题，并介绍了交叉验证技术在选择最佳模型时的应用。 5. **第六章 KNN（K近邻）算法**： KNN是一种基于实例的学习方式，本章节介绍其基本思想、距离度量标准以及如何选择合适的k值。同时讨论了该方法在分类和回归问题中的应用，并探讨计算复杂性和存储需求等问题。 6. **第八章 神经网络**： 作为深度学习的基础，神经网络在这部分被详细讲解。内容包括构建前馈神经网络的方法、反向传播算法的应用以及激活函数的作用等。此外还讨论了其在图像识别和自然语言处理领域中的应用案例。 这份资料通过公式推导与代码实现相结合的方式，帮助学生全面掌握机器学习的关键技术，并为他们在智能医学工程领域的研究或工作奠定坚实基础。最终目标是使学生们能够独立解决实际问题，运用机器学习方法处理医学数据，从而提高医疗服务的质量和效率。
     
  • 石墨烯介电常数及其损耗的计算公式与MATLAB应用
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    本研究探讨了石墨烯材料的介电常数及损耗特性的理论计算方法，并提供了基于MATLAB实现这些公式的实用教程和案例分析。 参考文献编写的计算结果显示，在0-10太赫兹波段内石墨烯的介电常数与CST内置的基本一致。