行星齿轮系统是非线性动力学研究中的一个典型实例，它广泛应用于机械工程领域，如汽车传动系统、航空航天设备以及各种工业机械中。行星齿轮传动装置的核心结构包括太阳轮、行星轮和齿圈，其中太阳轮位于中心，行星轮围绕太阳轮转动并同时在齿圈内转动，这种设计使得行星齿轮具有较高的功率密度和传动比的灵活性。 在行星齿轮系统的非线性动力学分析中，研究人员常使用计算机程序来模拟和分析齿轮的动态行为。这些程序能够生成系统的相图、庞加莱图和分叉图等，以此来研究行星齿轮系统的稳定性和动态响应。相图可以展现系统随时间变化的状态，而庞加莱图则用于观察周期运动或准周期运动的特征，分叉图则显示系统参数变化对稳定性的影响，揭示系统从稳定到不稳定或从一种稳定状态跳变到另一种稳定状态的临界点。 行星齿轮非线性程序通过数学建模和数值计算的方法，可以为工程设计提供重要的参考依据，帮助工程师预测和避免潜在的机械故障，提高行星齿轮系统的运行效率和寿命。此外，此类程序对于教育和科研也具有重要的价值，它不仅能够帮助学生和研究者直观地理解非线性动力学理论，还能够促进更深层次的理论研究与技术创新。 在现代工程实践中，行星齿轮非线性程序的应用范围日益广泛，涵盖了动力系统分析、机械故障诊断和优化设计等多个方面。例如，在汽车工业中，行星齿轮非线性程序可以帮助工程师设计更平顺、更高效的自动变速箱；在航空领域，这类程序对于提高涡轮机和发动机性能同样具有重要意义。 行星齿轮非线性程序不仅是一个有力的工具，用于工程设计和故障分析，它还能够推动非线性动力学理论与方法的发展，为现代机械工程领域的进步做出贡献。

用于文档图像变形的门控和分叉堆叠式U-Net模块 捕获文档图像是记录它们的最简单，最常用的方法之一。 但是，这些图像是在手持设备的帮助下捕获的，通常会导致难以消除的不良失真。 我们提出了一个监督的门控和分叉堆叠式U-Net模块，以预测变形网格并从输入中创建无失真的图像。 在对网络进行人工合成的文档图像训练时，将根据真实世界的图像来计算结果。 我们方法的新颖性不仅存在于U-Net的分叉中，以帮助消除网格坐标的混合，而且还存在于使用门控网络的情况下，该门控网络为模型增加了边界和其他分钟线级别的细节。 我们提出的端到端流水线仅在先前方法中使用的数据的8％进行训练后，就可以在DocUNet数据集上实现最新的性能。 要求 所需的软件包： 火炬（> 1.4.0） 火炬视觉（> 0.6.0） numpy（> 1.18.4） 要安装所有必需的软件包，请使用pip install -r requir

高光谱分解 卷积神经网络的高光谱图像分解（无分叉，半成品） 说明 先决条件 Python 3.8 TensorFlow 2.3.0 建议使用conda创建虚拟环境并使用以下命令安装依赖项： pip install -r requirements.txt 用法 在设置参数后，在终端中输入以下命令： python run.py 更多细节： 使用python run.py -h获取更多参数设置详细信息。 数据集 我们提供了两个处理后的数据集：数据集中的Jasper Ridge（jasper），Urban（urban）/ data.npy：高光谱数据文件。 data_gt.npy：基本事实文件。 data_m.npy：端成员文件。 更新：2021年2月10日

本文研究了具有简并鞍点和一个外力的Duffing方程，并通过Melnikov方法获得了周期扰动下Duffing方程的混沌判据。 数值模拟不仅表明理论分析的正确性，而且还表现出更多新的复杂动力学行为，包括等斜分叉，分叉图，最大李雅普诺夫指数图，相图和庞加莱图。

mysql的mind分叉图

此文件包含了洛伦兹系统的庞加莱截面图，李雅普诺夫指数图的源代码，也有Logistic映射的分叉图，代码可以运行。

利用实际病人的CT影像数据构建颈动脉分叉血管几何模型,利用ANSYS有限元软件计算血流速度和压力分布,对颈动脉血流动力学的特征进行分析,如颈动脉剪切应力在一个心动周期里不同时刻的变化情况,颈动脉窦部的血流速度场随时间变化情况,涡流形成的特点;然后分析颈总动脉、颈内动脉和颈外动脉的血流阻力变化情况。数值仿真结果表明,在心动周期的不同时刻,颈动脉窦部的剪切力几乎是最小的。在颈动脉窦部下方附近,涡流易于形成。在收缩期的开始阶段,动脉阻力有一个很大的高峰。这些特点会对研究颈动脉血管疾病有一定的启发。

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