<abbr id="ogiak"></abbr> 電阻類3D封裝表貼插裝電阻可調電阻功率電阻封裝庫AD庫PCB庫共100個（ALTIUM 3D封裝庫），列表如下：Component Count : 100Component Name-----------------------------------------------FLQ-0R03FLQ-40A-75mVFLQ-50-3FLQ-50AFLQ-60A-75mVFLQ-OAR5R005FLFFUSE-1210FUSE-1808FUSE-2920IGBT-BSM200GB60DLCIGBT-FF200R12KT4R0.5WR0.25wR1/1-HR1/2-HR1/2-VR1/4-HR1/4-VR1/8R1/16R1W -LR1W-WR2W-LR2W-WR2W-W-1R3W-HR3W-VR608XAR0402R0402SR0603R0805R1206R1210R1808R1812R2010R2512RD20D561KRES ADJ1RES ADJ2RES ADJ3RES-3224WRES-3296PRES-3296WRES-3296XRES-POT-TRRES-POT4MM-2RES-pot3306FRES-RK16312RES-RP8RES-RP9RES-RT-PJ-3314JRES-RV3224WRES-RV3296PRES-RV3296WRES-RV3296XRES-RV3386RES-VR-3RES-VR1RES-VR2RES-VR3RES-VR4RES-VR5RES-VR6RES-VR3296PRES-VR3296WRES-VR3296XRES-VR3306RES-VR3362PRES-VR3362WRES-VR3386RGG-5W-VRGG-5W-WRGG-5W-W-2RGG-10W-WRGG-10W-W -2RGG-20W-Wrgg-R3W-WRGG-R5W-TRGG-R5W-Vrgg-R5W2-wRX21-8WRX27-1VRX27-5W-LRX27-5W-WRX27-7WTVR-5DTVR-7DTVR-10DTVR-14DTVR-14D-NTCTVR-20DTVR-RD15TVR-RD20TVR-RV0.6TVR-RV7DTVR-RV8D-20TVR-RV14DTVR-RV20D
上傳時間： 2022-01-06
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神經網絡在智能機器人導航系統中的應用研究1神經網絡在環境感知中的應 用 對環境 的感 知 ，環境模型 妁表示 是非常重要 的。未 知 環境中的障礙物的幾何形狀是不確定的，常用的表示方浩是 槽格法。如果用冊格法表示范圍較大的工作環境，在滿足 精度要求 的情況下，必定要占用大量的內存，并且采用柵 格法進行路徑規劃，其計算量是相當大的。Kohon~n自組織 神經瞬絡為機器人對未知環境的蒜知提供了一條途徑。 Kohone~沖經網絡是一十自組織神經網絡，其學習的結 果能體現出輸入樣本的分布情況，從而對輸入樣本實現數 據壓縮 。基于 網絡 的這些特 性，可采 用K0h0n曲 神經元 的 權向量來表示 自由空間，其方法是在 自由空間中隨機地選 取坐標點xltl【可由傳感器獲得】作為網絡輸入，神經嘲絡通 過對大量的輸八樣本的學習，其神經元就會體現出一定的 分布形 式 學習過程如下：開 始時網絡的權值隨機地賦值 ， 其后接下式進行學 習： ， 、 Jm(，)+叫f)f，)一珥ff)) ∈N，(f) (，) VfeN．(f1 其 中M(f1：神經元 1在t時刻對 應的權值 ；a(∽ 謂整系 數 ； (『l網絡的輸八矢量；Ⅳ()：學習的 I域。每個神經元能最 大限度 地表示一 定 的自由空間 。神經 元權 向量的最 小生成 樹可以表示出自由空問的基本框架。網絡學習的鄰域 (，) 可 以動 態地 定義 成矩形 、多邊 形 。神經 元數量 的選取取 決 于環境 的復雜度 ，如果神 經元 的數量 太少 ．它們就 不能 覆 蓋整十空間，結果會導致節點穿過障礙物區域 如果節點 妁數量太大 ．節點就會表示更多的區域，也就得不到距障 礙物的最大距離。在這種情況下，節點是對整個 自由空間 的學 習，而不是 學習最 小框架空 間 。節 點的數 量可 以動態 地定義，在每個學習階段的結柬．機器人會檢查所有的路 徑．如檢鍘刊路徑上有障礙物 ，就意味著沒有足夠的節點 來 覆蓋整 十 自由窯 間，需要增加 網絡節點來 重新學 習 所 138一 以為了收斂于最小框架表示 ，應該采用較少的網絡 節點升 始學習，逐步增加其數量。這種方法比較適臺對擁擠的'E{= 境的學習，自由空間教小，就可用線段表示；若自由空問 較大，就需要由二維結構表示 。 采用Kohonen~沖經阿絡表示環境是一個新的方法。由 于網絡的并行結構，可在較短的時間內進行大量的計算。并 且不需要了解障礙物的過細信息．如形狀、位置等 通過 學習可用樹結構表示自由空問的基本框架，起、終點問路 徑 可利用樹的遍 歷技術報容易地被找到 在機器人對環境的感知的過程中，可采用人】：神經嘲 絡技術對 多傳 感器的信息進 行融臺 。由于單個傳感器僅能 提 供部分不 完全 的環境信息 ，因此只有秉 甩 多種傳感器 才 能提高機器凡的感知能力。 2 神經 網絡在局部路徑規射中的應 用 局部路徑 規刪足稱動吝避碰 規劃 ，足以全局規荊為指 導 利用在線得到的局部環境信息，在盡可能短的時問內
上傳時間： 2022-02-12
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Altium Designer常用器件集成庫PCB封裝庫原理圖庫3D庫元件庫集成庫原理圖器件型號列表：76個13W3 2N7002 74HC0474HC0874HC244D74HC595 74LS138 80508550 8P4R_0603ADM2582EADM3053AS5145B AT24C02BAT54SBUZZ BatteryCCT6806CD4001CD4053CapacitorDS18B20Diode Diode SchottkyFP6101FT2232DFUSEHMC5883LINA118IR2010IR2101SIR2136SIRF1010EIRFP7404ISO7240InductorLEDLF444LG9110SLM339LM393LMV7239MAX232MCP2551MCP6022MCP6024MPU6050Mic2941Micro SD CardMicro USBNuMicro-M051OPTOISOIPESDxS2UATPT2272PVI1050PhonejackResistanceSN65VHD230STC12LE5202STM32F103CBT6STM32F103RBT6STM32F103VCT6STM32F407VSwitchTJA1050TLV5638ITMS320F28035PAGTMS320F28035PNTOP242U18UC3854ULN2803USB A-BVBUS Xtal 集成庫PCB封裝列表：76個8P4R_060313W30805DBC04-BBT_CR1220BUZZC0201C0402C0603C0805C1206CD127CPX-32CRYSTALD1206DC-0003DC-0005DIP-4DIP-6DIP-8DO-201ADDO-214AADO-214ABDO-214ACF5mmFUSEFUSE_001FUSE_LFUSE2HC-49/U-SHDRX3L-330uHLCC-24NLPCC-16NLQFP-48LQFP-64LQFP-80Micro SD CardMicro USBR0201R0402R0603R0805R1206R1210R2512SDRH5D18-220NSIP-3SMD CRYSTALSMD-8SOIC-4SOIC-8SOIC-14SOIC-16SOIC-16WSOIC-18SOIC-20SOIC-24SOIC-28SOT-23SOT23-5SOT23-6SWSwitch1TD-19XATO-92TO-92ATO-220-2TO-220ATO-220BTO-247ACTO-263-5TQFP-100TSSOP-16USB DIPUSB-A
標簽： altium designer pcb
上傳時間： 2022-02-12
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The PW8205A8TS is the highest performance trench N-ch MOSFETs with extreme high cell density,which provide excellent RDSON and gate charge for most of the small power switching and loadswitch applications. The meet the RoHS and Product requirement with full function reliabilityapproved .
標簽： 8205a8
上傳時間： 2022-02-14
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基于傳感器和模糊規則的機器人在動態障礙環境中的智能運動控制基于傳感器和模糊規則的機器人在動態障礙環境中的智能運動控制 oIlI～0(、r> 王 敏 金·波斯科 黃心漢 ，O、l、L (華i 面面辜寫j幕．武漢，43074) ＼I。L上、o 捌要：提出了一種基于傳感器和模糊規則的智能機器人運動規劃方法 ．該方法運用了基于調和函數分析的人 工勢能 場原 理 ．采用模糊規則 可減少推導勢能函數所 必須的計算 ，同時給機器人伺服 系統發 出指令 ，使它能夠 自動 地尋找通向目標的路徑．提出的方法具有簡單、快速的特點，而且能對 n自由度機械手的整個手臂實現最碰．建立 在非線性機器人動力學之上的整 個閉環系統和模糊控制器 的穩定性 由李雅普諾 夫原理 保證 ．仿真結 果證明 了該方 法 的有效性 ，通 過比較分析顯示 出文 中所提 出的最障算法的優越性 ． 美t詞：基于傳感器的機器人運動控制；模糊規則；人工勢能場；動態避障；機器人操作手 1 叫啞oducd0n R。boIsarewjdelyusedfor詛sb inchasma~ia]b柚· 血 ， spot ： ng， spray Ijl岫 1g， mech卸icaland elec咖 icas搴enlb1y，ma al塒 IIovaland wa時 cut· ring 咖 ． ofsuch tasks_堋 llldea pri|柚ary ptd 眥 of 她 ar0botto e oncpositiontoanother withoutbur叩inginto anyobstacles． s 曲km，de． notedasthefDbotm ∞ pJan，liDgp∞ 舶1，hasbeen the倒 娜bj0ct鋤l哪gIeseat℃ll∞ ． Every method o0血∞rI1ing 如b0tmotionplanninghas itsownadv∞ngesandapplicationdoma~ asweftasits di戤ldvaIIta麟 and constr~dnts． Therefore it would be ratherdifficulteithertoc0Ⅱ】paremethodsorton~ vate thechoio~ofan dl0‘iupon othP~s． 0州 d眥 ：1999—07—29；Revised~ ：2000一∞ 一絲 In conU~astto many n~ hods，rob
上傳時間： 2022-02-15
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串并聯阻抗等效互換與回路抽頭時的阻抗變換.pptLC串、并聯諧振回路在工作時，往往需要良好的阻抗匹配、選頻作用，因此必須考慮串、并聯阻抗的等效互換及輸出、輸入間的阻抗變換問題。串、并聯阻抗的等效互換可通過等效性總結其規律，輸出、輸入間的阻抗變換可以通過對L或C元件的抽頭實現，本節將討論這些問題并總結其規律。
標簽： 阻抗
上傳時間： 2022-02-18
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離線式開關電源電路設計及電路原理圖pcb變壓器資料解析功能描述 DK124 是一款離線式開關電源芯片，最大輸出功率達到 24W。不同于 PWM 控制器和外部 分立功率 MOS 組合的解決方案，DK124 內部集成了 PWM 控制器、700V 功率管和初級峰值 電流檢測電路，并采用了可以省略輔助供電繞組的專利自供電技術，因此極大地簡化了 外圍應用電路，減少了原件數量，電路尺寸和重量，特別適用于成本敏感的反激式開關 電源。 產品特點 l 全電壓輸入 85V—265V l 內置 700V 高壓功率管 l 內部集成了高壓啟動電路，無需外部啟動電阻 l 內置 16mS 軟啟動電路 l 內置高低壓功率補償電路，使高低壓最大輸出功率保持一致 l 專利的自供電技術，無需外部輔助繞組供電 l 內置頻率調制電路，簡化了外圍 EMI 設計成本 l 完整的過壓、過溫、過流、過載、輸出開路/短路保護 應用領域
上傳時間： 2022-02-22
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H3C網絡安全系統規劃方案投標建議書.doc1.1. 方案設計原則在規劃（————）信息系統安全時，我們將遵循以下原則，以這些原則為基礎，提供完善的體系化的整體網絡安全解決方案l 體系化設計原則通過分析信息網絡的網絡層次關系、安全需求要素以及動態的實施過程，提出科學的安全體系和安全模型，并根據安全體系和安全模型分析網絡中可能存在的各種安全風險，針對這些風險以動態實施過程為基礎，提出整體網絡安全解決方案，從而最大限度地解決可能存在的安全問題。l 全局性、均衡性原則安全解決方案的設計從全局出發，綜合考慮信息資產的價值、所面臨的安全風險，平衡兩者之間的關系，根據信息資產價值的大小和面臨風險的大小，采取不同強度的安全措施，提供具有最優的性能價格比的安全解決方案。l 可行性、可靠性原則在采用全面的網絡安全措施之后，應該不會對（————）的網絡上的應用系統有大的影響，實現在保證網絡和應用系統正常運轉的前提下，有效的提高網絡及應用的安全強度，保證整個信息資產的安全。l 可動態演進的原則方案應該針對（————）制定統一技術和管理方案，采取相同的技術路線，實現統一安全策略的制定，并能實現整個網絡從基本防御的網絡，向深度防御的網絡以及智能防御的網絡演進，形成一個閉環的動態演進網絡安全系統。
上傳時間： 2022-02-23
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蟻群算法基本模型STEP1（外循環）若滿足算法停止規則，停止計算，輸出計算得到的最好解給定外循環的最大數目，表明有足夠的螞蟻工作當前最優解連續K次相同而停止，K是給定的整數，表示算法已收斂◆給定優化問題的下界和誤差值，當算法得到的目標值同下界之差小于給定的誤差值時，算法終止否則使螞蟻s（1≤s≤m）從起點出發，用L（S）表示螞蟻S行走的城市集合，初始L（s）為空集。設m只螞蟻在圖的相鄰節點間移動，協作異步地得到解。螞蟻計算出下一步所有可達節點的一步轉移概率，并按此概率實現一步移動，依此往復。一步轉移概率由圖中每條邊上的兩類參數決定：信息素值、可見度（即先驗值）。信息素的更新有2種方式：揮發——所有路徑上信息素以一定比率減少增強——給評價值“好”（有螞蟻走過）的邊增加信息素蟻群算法基木模型令我們以求解平面上n個城市的TSP問題（1，2，…，n）表示城市號為例說明ACA的模型。n個城市的TSP問題就是尋找通過n個城市各次且最后回到出發點的最短路徑蟻群算法研究現狀令ACA是模擬自然界中真實蟻群的覓食行為而形成的一種模擬進化算法。10年多來的研究結果已經表明：ACA用于組合優化具有很強的發現較好解的能力，具有分布式計算易于與其他方法相結合、魯棒性強等優點，在動態環境下也表現出高度的靈活性和健壯性。在求解TSP、QAP問題方面，與遺傳算法、模擬退火算法等算法比較，ACA仍是最好的解決方法之一。
標簽： 螞蟻算法
上傳時間： 2022-03-10
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家 庭 總 線 是 智 能 家 居 實 現 的 重 要 基 礎 ． 是 住 宅 內 部 的 神 經 系 統 ． 其 主 要 作 用 是 連 接 家 中的各 種 電子 、 電氣 設 備 ． 負責 將 家 庭 內 的 各 種 通 信 設 備 ( 包 括 安 保 、 電話 、 家 電 、 視 聽 設 備 等 )連 接 在 一 起 ． 形 成 一 個 完 整 的家 庭 網 絡 。 日 本 是 較 早 推 動 智 能 家 居 發 展 的 國 家 之 一 ， 它 較 早 地 提 出 了 家庭 總線 系統 (H O m e B u S S Y S t e m ， 簡稱H B S ) 的概念 ． 成 立 了 家庭 總線 (H B S )研 究會 ． 并 在 郵政省和 通 產 省 的指 導 下 組 成 了H B S 標 準委 員 會 ， 制定 了 日 本 的H B s 標 準 。 按 照 該 標 準 ， H B S 系統 由一 條 同 軸 電 纜 和 4 對 雙 絞 線 構 成 ， 前 者 用 于 傳 輸 圖 像 信 息 ． 后者 用 于 傳輸語 音 、 數據及 控制信 號 。 各 類家用 設 備 與 電氣 設 備 均 按 一 定 方式 與H B S 相 連 ， 這 些 電氣設 備 既 可 以在 室 內進 行 控制 ． 也 可 在異地 通 過 電話進行 遙 控 。 為適 應 大型 居住社 區 的需 要 ， 1 9 8 8 年年初 ， 日 本住 宅信息 化推進協會 又 推 出 了 超級 家庭總 線 (S u p e r H0 m e B u s S y s t e m ， 簡 稱S - H B S ) ， 它適 用 于 更 大 的范 圍 ． 因 為一 個S - H B s 系統可 掛接 數千個家庭 內部 網 。 家庭 智能化要 求諸 多家 電和 網絡能夠彼此 相容 ． 總線協 議是 其精髓 所 在 ， 只 有接 E l 暢通 ， 家 電才能 “ 聽懂 ” 人 發 出的指令 ， 因此 總線標準 的物理 層 接 口 形 式 是 智能 家居 亟 待解決 的重 要 問題 之 一 。 目前 比 較成型 的總線標 準 協 議 主 要 是 美 國公 司 提 出 的 ， 包 括E c h e l o n 公 司 I)~L o n W o r k s 協議 、 電子 工 業 協 會 (E I A ) 的C E 總線協 議 (C EB u S ) 、 S m a r t Ho u s e L P 的智 能屋 協 議 和×一 1 0 公 司 的X 一 1 0 協 議等。 這 些 協 議 各 有 優 劣 。
標簽： 智能家居
上傳時間： 2022-03-11
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