镗刀是采用的数显读数屏的精密镗头，在使用精镗刀加工时，也会出现不同的问题。加工中心镗孔时由于切屑的流出方向在不断地改变，所以刀尖、工件的冷却以及切屑的排出都要比车床加工时难的多。...特别是用卧式加工中心进行钢的盲孔粗镗加工时，尤为困难。镗孔加工时最常出现的、也是最令人头疼的问题是颤振。...今天我们来分析下镗刀发生颤振的主要原因有哪些： 1、工具系统的刚性包括刀柄、镗杆、镗头以及中间连接部分的刚性。因为是悬臂加工，特别是小孔、深孔及硬质工件的加工时，工具系统的刚性尤为重要。...2、工具系统的动平衡相对于工具系统的转动轴心，工具自身如有一不平衡质量， 在转动时因不平衡的离心力的作用而导致颤振的发生。特别是在高速加工时工具的动平衡性所产生影响很大。...3、工件自身或工件的固定刚性，像一些较小、较薄的部件由于其自身的刚性不足，或由于工件形状等原因无法使用合理的治具进行充分的固定。
FloatingActionButton简介 FloatingActionButton（FAB） 是Android 5.0 新特性——Material Design 中的一个控件，是一种悬浮的按钮，并且是...一般FloatingActionButton 结合 CoordinatorLayout 使用，即可实现悬浮在任意控件的任意位置。...FloatingActionButton使用 本文主要实现的效果：Toolbar和FloatingActionButton根据页面列表的上下滑动来隐藏和显示。 效果图： ?...当我下滑列表的时：显示Toolbar和FloatingActionButton 实现方法（一） 监听页面列表（RecyclerView）的滑动回调事件，通过回调来决定Toolbar和FAB的显示和隐藏。...translationY(0).setInterpolator(new DecelerateInterpolator(3)); } })); } } 在hide()和show()方法中，
在金属切削加工过程中,刀具与工件之间剧烈的自激振动通常被称为“颤振”。...因此,颤振成为提高机床加工能力的最主要障碍。 依照切削颤振的物理形成原因来划分基本上有3大类: 第1类是振型耦合型颤振; 第 2类是摩擦型颤振; 第 3类是再生型颤振。...振型耦合型颤振是指由于振动系统在 2个方向 上的刚度相近,导致 2个固有振型相接近时而引起 的颤振。摩擦型颤振是指在切削速度方向上刀具与工件之间的相互摩擦所引起的颤振。...再生型颤振是指由于上次切削所形成的振纹与本次切削的振动位移之间的相位差导致刀具的切削厚度的不同而引起的颤振。...基于WebAccess/MCM的数控机床切削颤振在线监测系统如下： 根据切削颤振的故障模型，当机床发生颤振时，振动信号在时域上幅值增大、在频域上主频带由高频带向低频带移动。
iii)梯度在大脑动力学和认知中的作用，以及(iv)梯度作为框架来分析和概念化大脑进化和发展的效用。...而第五种功能梯度描述的是与嗅觉最相关的梨状体-等皮层模式。作者在双重起源理论的背景下解释了他们的发现，该理论假设皮质进化沿梨状体和海马旁皮层起源的层流分化的进展环发散。...在一些研究中，功能梯度描述的轴被用来描述任务诱发的激活和失活模式。...Wang等人(2020)在语义判断任务中将任务- fmri模式背景化，当输入与长期记忆重叠时，尤其是在跨模态顶点，表现出最强的反应。...梯度为结构-功能对应的分析提供了一个框架，而且似乎在不同的模态中梯度具有高度的收敛性然而，在不同形态的梯度中似乎也有一些明显的差异。
，因为PyTorch中的loss.backward()执行的是梯度累加的操作，所以当你调用4次loss.backward()后，这4个mini-batch的梯度都会累加起来。...但是，我们需要的是一个平均的梯度，或者说平均的损失，所以我们应该将每次计算得到的loss除以accum_steps accum_steps = 4 for idx, (x, y) in enumerate...mini-batch的梯度后不清零，而是做梯度的累加，当累加到一定的次数之后再更新网络参数，然后将梯度清零。...通过这种延迟更新的手段，可以实现与采用大batch_size相近的效果 References pytorch中的梯度累加(Gradient Accumulation) Gradient Accumulation...in PyTorch PyTorch中在反向传播前为什么要手动将梯度清零？
本文简单介绍梯度裁剪(gradient clipping)的方法及其作用，不管在 RNN 或者在其他网络都是可以使用的，比如博主最最近训练的 DNN 网络中就在用。...梯度裁剪一般用于解决 梯度爆炸(gradient explosion) 问题，而梯度爆炸问题在训练 RNN 过程中出现得尤为频繁，所以训练 RNN 基本都需要带上这个参数。... 的值，若 LNorm <= clip_norm 不做处理，否则计算缩放因子 scale_factor = clip_norm/LNorm ，然后令原来的梯度乘上这个缩放因子。...关于 gradient clipping 的作用可更直观地参考下面的图，没有 gradient clipping 时，若梯度过大优化算法会越过最优点。?...而在一些的框架中，设置 gradient clipping 往往也是在 Optimizer 中设置，如 tensorflow 中设置如下optimizer = tf.train.AdamOptimizer
如此不科学的作业模式既繁琐又费时，一旦作业程序有所疏失就会发生加工精度失准的问题。 另一项影响加工质量的元凶则是颤振。...研华为CNC机床提供的主轴校准与颤振量测解决方案能以小尺寸、易安装、免插适配卡、快速开发与验证等特色解决上述种种问题，从而让设备制造商能以经济实惠的方案顺利完成新功能。...近来，为了解决由老师傅校准所衍生的不确定性问题并降低机台颤振影响加工质量，该公司决定在现有CNC机床机台内加入主轴校准与颤振量测的功能，期能以一致性的校准与自动化监测打造出更高效的加工设备。...透过USB-4716PMS搭配ADAM-3017PMS来连接IEPE传感器，作为操控平台的平板电脑即能取得振动信息，藉此实现主轴校准与颤振量测的功能。...MCM数控机床切削颤振监测与大数据分析系统构建
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...1.打开PyCharm–>File–>Setting . 2.更改为你想要的背景颜色 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/174387.html原文链接
， 17 2月 2021 作者 847954981@qq.com 前端学习, 我的编程之路 HTML中背景的设置 在之前的HTML学习中我们知道了，对于背景颜色，我们可以使用 background-color...属性来完成，但在实际应用上，单调独一的背景颜色往往难以受众，因此，单独使用background-color肯定是不行的。...渐变色 在实际使用中，如图这样的渐变色背景，往往更容易被受用。...当然这种只是最基础的颜色渐变，更为复杂的颜色渐变请参考 |MDN的CSS渐变指南| 背景图片 在设置背景的时候，我们不可不免也需要使用图片作为背景。...背景图像的某些部分也许无法显示在背景定位区域中。
如果拧紧支架两侧的螺钉，则杆可能不会与孔接触，从而有效地浮动在支架的中心 。 如果您在一侧使用两个螺钉仍然存在颤振问题，您可以松开其中一个固定螺钉来更改杆的共振频率。...刀具不在主轴中心线上 如果刀具的切削刃不在主轴中心线上，则过大的切削力可能会导致颤振、精度和刀具寿命问题。 纠正措施： 确保圆柄刀具的尺寸适合您的转塔或刀架。 确保刀片下方的阀座厚度正确。...不正确的刀片可能会导致表面光洁度、刀具寿命和颤振问题 纠正措施： 请咨询您的切削刀具销售商，为您的应用选择合适的刀片几何形状、半径尺寸、涂层和硬质合金牌号。...工件在卡盘中移动 如果您的工件在切割过程中在工件夹具中移动，您将遇到精度问题、难以保持公差和颤振问题。 卡爪钻孔不正确可能会使工件移动。软钳口应加工成与所夹持零件的标称尺寸相匹配。...有用的提示： 考虑使用 主轴速度变化 (SSV) 功能来中断颤振。 磨损或损坏的活动中心 磨损或损坏的活动中心会引起振动并使零件移动。这可能会导致颤振、锥度、表面光洁度差和刀具寿命问题。
机器学习中的大部分问题都是优化问题，而绝大部分优化问题都可以使用梯度下降法（Gradient Descent）处理，那么搞懂什么是梯度，什么是梯度下降法就非常重要。...3.png 在前面导数和偏导数的定义中，均是沿坐标轴讨论函数的变化率。那么当我们讨论函数沿任意方向的变化率时，也就引出了方向导数的定义，即：某一点在某一趋近方向上的导数值 四、梯度 定义： ?...函数在某一点的梯度是这样一个向量，它的方向与取得最大方向导数的方向一致，而它的模为方向导数的最大值。...这里注意三点： 1）梯度是一个向量，即有方向有大小； 2）梯度的方向是最大方向导数的方向； 3）梯度的值是最大方向导数的值。...五、梯度下降法 既然在变量空间的某一点处，函数沿梯度方向具有最大的变化率，那么在优化目标函数的时候，自然是沿着负梯度方向去减小函数值，以此达到我们的优化目标。 如何沿着负梯度方向减小函数值呢？
机床在加工过程中震动，最常见于车床，镗床加工过程中，造成工件表面有颤纹，返工率、废品率高，伴有振刀打刀现象。...机床振动原因一般是机床–工件–刀具三个系统中任一个或多个系统刚性不足，振动、振刀产生时，我们该从哪些方面入手排查解决这类问题。 一、工件与刀具方面 1.工件方面 细长轴类的外圆车削。...一般切削点离夹持点的距离，如果长径比超过3的话就容易振刀，可以考虑改变下工艺； 薄壁零件的外圆车削； 箱形部品（如钣金焊接结构件）车削； 超硬材质切削。...看一下你现在用的是90度刀还是45度的，试换一下。 另外，走刀（进给量）太小，也可能是一种产生颤纹的诱因，可略调整加大一点。你调整一下转速、单刀切削深度、进给量试一下来排除共振点。...三、采用其他一些抑制振刀的对策 如果你的主轴瓦已经真的紧到位了，工件也不是薄壁空心件或悬伸过长，卡盘夹紧也没问题。采用其他一些抑制振刀的对策。
这里介绍两种常见的loss函数类型。 （1）Mean squared error（均方差, mse） mse的求解式为：，即y减去y预测值的平方和。...使用代码详解 在自动求导中， import torch # 假设构建的是 pred = x*w + b的线性模型 # 另x初始化为1，w为dim=1、值为2的tensor，b假设为0 x = torch.ones...引入pytorch中的功能包，使用mse_loss功能 import torch.nn.functional as F mse = F.mse_loss(x*w, torch.ones(1)) # x*...以上进行了运算：(1-2)2 = >1 在实际使用求导功能中，我们一般使用autograd.grad功能（自动求导）进行运算。...：求导后的loss=2*(1-2)*(-1)=2
学习率是神经网络中非常难以设置的超参数之一。 对于大规模的神经网络训练我们经常采用mini-batch Gradient Descent，但是在MBGD中如何选择合适的学习率是一个非常困难的问题。...一种方案是在Trainning过程中动态调整Learning Rate。...这种调整往往通过预先定义的策略进行调整或者当目标函数落在某个阈值中的时候进行调整，这些策略或者阈值是事先定义好的，不能自适应数据集自身的特征。...梯度下降也有同样的问题，由于局部梯度的波动，导致梯度下降过程总是以震荡的形式靠近局部最优解。 Momentum算法借用了物理中的动量概念。...Momentum通过引入 抑制震荡，加速SGD朝着相关的梯度方向迭代(如下图所示) 梯度更新规则 加入历史信息 之后，与物理学中动量的合成法则一样，如果当前梯度与历史梯度方向一致，则增强该维度上的梯度变化
机器学习（ML）中的一个关键步骤是选择适合数据的最佳算法，根据数据中的一些统计数据和可视化信息，机器学习工程师将选择最佳算法。假设数据如下图所示，现在将其应用于回归示例： ?...当应用于图7中的先前问题时，拟合数据的4个回归模型的集合在图9中已经表示出： ? 这就带了了另外的一个问题，如果有多个模型可以拟合数据，那么如何获得单个数据的预测？...在bagging中，每个模型将返回其结果，并对所有模型的输出结果进行综合，进而返回最终结果。...梯度提升|Gradient Boosting 以下是基于一个简单示例梯度提升的工作原理： 假设要构建一个回归模型，并且数据具有单个输出，其中第一个样本的输出为15，如下图所示。...梯度提升总结 总而言之，梯度提升始于弱模型预测，这种弱模型的目标是使其预测值与问题的理想输出一致。在模型训练之后，计算其残差。如果残差不等于零，则创建另一个弱模型以修复前一个的弱点。
调查表明，这些文件中包含一份 Z4 的操作手册以及关于颤振计算的注释。 1956 年，René Boesch 开始在苏黎世联邦理工学院飞机静力学与飞机制造研究所工作。...1953 年到 1955 年间，Z4 为 Flug- und Fahrzeugwerke Altenrhein SG 在康斯坦茨湖上开发的这款飞机执行过颤振和俯冲计算。...与这份手册一同重见天日的还有一些来自 1953 年 10 月 27 日的手写文件，其中涉及到使用 Z4 求解的一些算术问题。「空军系数表」和「带副翼的机翼」这样的标题说明这些是颤振计算。...其中 55 项被罗列在了应用数学研究所 1955 年 7 月 11 日的一份目录中。...其中包含对火箭轨道的计算（是为 Oerlikon Bührle 机床制造厂完成的）、为飞机机翼的计算（Eidgenössische Flugzeugwerke, Emmen LU）、颤振计算（Flug-
，持续优化建模，实现机床设备精细化管理、伺服系统故障诊断、机床主运动系统进给系统故障诊断、刀具磨损与破损程度监测、切削颤振在线监控、故障预知维护等，以提高加工精度并避免加工过程中机床突然出现故障,造成难以弥补的损失...、工作电流、警报状态及生产稼动等，作为机床健康诊断的辅助参数； 3、生产过程数据获取：机床的健康程度除取决于机床本身的工作参数，还与生产过程数据密切相关，例如对于相同型号相同工作负荷的两台机床，不同的环境温湿度...、不同的工作电源、不同的加工顺序与节拍、不同加工材料的批次都可能造成设备健康程度的不同，这些数据经过深度学习可以建立新的模型，发现隐藏的造成设备损坏的元凶。...，主轴振动故障，刀具磨损破损，切削颤振故障等； 6、特征值/状态数据上传云端：将提取后的特征值上传到企业私有云或机床公有云，正常运行时采用慢速采集和传输，当发生故障报警时进行高速采集、存储和传输； 7...应用案例与技术参考 应用||水轮机健康诊断与远程运维系统 应用||USB-4711用于焊接机器人状态监测系统 应用案例：ADAM-3017/USB-4716数控机床主轴校准与颤振监测系统 MCM数控机床切削颤振监测
作为系列分享的第一篇，本文内容涵盖行业背景与痛点、AI+科学计算领域的前沿算法、基于飞桨的AI+科学计算产品方案、涉及的飞桨框架关键技术以及PINNs方法求解计算流体力学方腔流的案例等。...行业背景与痛点 当前AI技术在CV、NLP等领域已有了较为广泛的应用，替代传统方法完成缺陷检测、人脸检测、物体分割、阅读理解、文本生成等任务，在产业界也形成了规模化的落地。...比如对于高层建筑结构、大跨桥梁、海上石油平台、航空飞机等，流体和结构的复杂相互作用会引起动力荷载，进而导致抖振、涡振、驰振、颤振等流致振动，影响结构安全与服役年限。...损失函数定义为控制方程的损失函数与边界条件的损失函数乘以各自权重并相加。神经网络通过梯度下降反向传播等机制，将损失函数数值收敛到最小，因此将NS方程求解问题转化为优化问题。...，速度梯度均匀。
前言 在深度学习中的参数梯度推导（三）上篇中，我们总结了CNN（卷积神经网络）的前向传播。在本篇（中篇）以及之后的下篇里，我们要解决CNN反向梯度的推导问题。...本篇的主要内容是给出CNN的BP推导的初步概览，以及CNN的BP推导第一步：BP通过池化层时梯度的计算公式。 注意：本文默认读者已具备深度学习上的基本知识 3.2 CNN的BP推导 ? ?...下面我们就针对问题2,3,4来一步步研究CNN的反向传播算法。...在推导过程中，需要注意的是，由于卷积层可以有多个卷积核，各个卷积核的处理方法是完全相同且独立的，为了简化算法公式的复杂度，我们下面提到卷积核都是卷积层中若干卷积核中的一个。...因为CNN前传的顺序一般是卷积-池化，所以BP推导的时候，我们先看池化的BP推导，然后在看卷积的BP推导。 ? ? ? ? ?
前言 在深度学习中的参数梯度推导（三）中篇里，我们总结了CNN的BP推导第一步：BP通过池化层时梯度的计算公式。本篇（下篇）则继续推导CNN相关的其他梯度计算公式。...数学上和CNN上的卷积操作的区别是，卷积核在前者需要翻转180度。 ? ? ?...这上面9个式子其实可以用一个矩阵卷积的形式表示，即： ? 一个结论是如果前向传播是valid模式的卷积运算，那么反向传播就需要做full模式的卷积操作。 接着让我们再看一个不寻常的例子2： ?...其中卷积符号代表CNN中的卷积操作，利用该定义，我们得到： ? 接着我们模拟反向求导过程： ? 实际我们可以用下面这个卷积运算来表示上面这些海量的偏导数： ? ?...现在我们总结下CNN的反向传播算法，以最基本的批量梯度下降法为例来描述反向传播算法。 ? ?
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