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11、12 和 13 為單獨變化各輪徑向厚度,利用最佳化結果與初始值的參數對於飛輪徑向應力 or 、切線應力 op 及徑向位移分佈之比較,設計變數則為各輪徑向厚度,詳細之最佳化過程如表 3 所示。觀察得知當輪徑向厚度改變時,只有對 or 最具影響 ...
11、12 和 13 為單獨變化各輪徑向厚度,利用最佳化結果與初始值的參數對於飛輪徑向應力 or 、切線應力 op 及徑向位移分佈之比較,設計變數則為各輪徑向厚度,詳細之最佳化過程如表 3 所示。觀察得知當輪徑向厚度改變時,只有對 or 最具影響 ...
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15 圖十四具硬化效應,減缩率 2.0 , m = 0.4 等效應變率固同樣地,若比較固十二、十三和十四,則可看到出口端的刚、塑區界面位置幾乎是完全相同,而入口端的刚、塑區界面位置,則隨著摩擦力的增加而有稍微往入口端移動的現象。由此可見在此種製條件下, ...
15 圖十四具硬化效應,減缩率 2.0 , m = 0.4 等效應變率固同樣地,若比較固十二、十三和十四,則可看到出口端的刚、塑區界面位置幾乎是完全相同,而入口端的刚、塑區界面位置,則隨著摩擦力的增加而有稍微往入口端移動的現象。由此可見在此種製條件下, ...
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運算複雜度分訓練階段( training phase )和操作階段( operation phase ) ,訓練階段是比較訓練時所花費的運算成本( Computation cost ) ,操作階段是比較參考集集合的個數。由於採用兩組分類樣本,所以用 IRIS 和 hear 的資料分別使用 SRA 和基因演算法[ 13 ] ...
運算複雜度分訓練階段( training phase )和操作階段( operation phase ) ,訓練階段是比較訓練時所花費的運算成本( Computation cost ) ,操作階段是比較參考集集合的個數。由於採用兩組分類樣本,所以用 IRIS 和 hear 的資料分別使用 SRA 和基因演算法[ 13 ] ...
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