1) generalized graded unfolding model
拓广等级展开模型
1.
After comparing generalized graded unfolding model(GGUM) to graded response model(GRM), and to general
通过比较拓广等级展开模型(GGUM)、等级反应模型(GRM)和拓广分部评分模型(GPCM)的模型-数据拟合发现,GGUM的模型-数据拟合确实优于其它两个模型,但该模型的绝对拟合仍不是很好,作者尝试从减少数据的复杂性和增加模型的复杂性两个方面改善模型-数据拟合。
2.
The fit of generalized graded unfolding model (GGUM) to the EPQ was investigated.
调查了拓广等级展开模型(GGUM)对EPQ反应数据的拟合情况。
2) generalized partial unfolding model
拓广分部展开模型
4) extension model
拓展模型
1.
On extension model of rough set of incomplete information systems under symmetric similarity relation;
基于对称相似关系的不完备信息系统粗糙集拓展模型
6) expansion model
展开模型
1.
Through analyzing expansion models of gradient based method and phase based method, a content based signal expansion model was presented, in which the signal’s spectrum is shifted to make its character frequency located at zero frequency, then the signal is expanded by Taylor formula, so the drawbacks of gradient based method and phase based method are avoided.
从分析梯度法和相位法所采用的展开模型入手,提出了基于内容的信号展开模型,它是将信号的频谱进行搬移,使其特征频率移至0频率处,然后再利用Taylor公式将其展开,从而避免了梯度法和相位法的缺点,使此模型在用于信号展开时,近似误差在更大的频带范围内保持恒定。
2.
By applying the corresponding parameters of equilibrium manifold expansion model expressed as the spline functions,the identification problems of the relationship between dynamic and static parameters in zone and the continue conditional construction of interzone parameters were solved.
应用样条函数来表示平衡流形展开模型的相应参数,解决了区域内的动、静态参数关系和区域间参数的连续条件构造的辨识问题;以涡喷发动机辨识算例证明了该方法的有效性。
补充资料：AutoCad 教你绘制三爪卡盘模型,借用四视图来建模型
小弟写教程纯粹表达的是建模思路,供初学者参考.任何物体的建摸都需要思路,只有思路多,模型也就水到渠成.ok废话就不说了.建议使用1024X768分辨率
开始
先看下最终效果
第一步,如图所示将窗口分为四个视图
第二步,依次选择每个窗口,在分别输入各自己的视图
第三步,建立ucs重新建立世界坐标体系,捕捉三点来确定各自的ucs如图
第四步,初步大致建立基本模型.可以在主视图建立两个不同的圆,在用ext拉升,在用差集运算.如图:
第五步:关键一步,在此的我思路是.先画出卡爪的基本投影,在把他进行面域,在进行拉升高度分别是10,20,30曾t形状.如图:
第六步:画出螺栓的初步形状.如图
第七步:利用ext拉升圆,在拉升内六边形.注意拉升六边行时方向与拉升圆的方向是相反的.
之后在利用差集运算
第八步:将所得内螺栓模型分别复制到卡爪上,在利用三个视图调到与卡爪的中心对称.效果如图红色的是螺栓,最后是差集
第九步:阵列
第10步.模型就完成了
来一张利用矢量处理的图片
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条