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虎哥
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9年10个月前
请上电路图(至少需要有框图),设计参数。
《一台小型DRSSTC》
power_rdx
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9年10个月前
引用 HXKRRRR:在满充满放的情况下,磷酸铁锂寿命2000次左右,而质量好的三元锂能达到5000次左右。还有种钛酸锂电池,满充满放30000次无压力,可以承受6c充电,不过问题和磷酸铁锂一样,能量密度硬伤。如果浅充浅放……你还是再去查查资料吧,三元锂电最牛逼的寿命号称能做到1200,然而实际测试下来普遍只有800上下。动力型三元寿命则更加坑爹,尤其是高容量的动力电池,三洋和LG的3500mah...
《欲打造史上最快电动自行车,现征集各种馊主意》
Cirno
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9年10个月前
引用 novakon:这个例子所用的算法,很接近传统OCR。但由于MNIST都是手写字体,字形变化很大,所以直接用784维向量而不加处理(比如卷积!)的话,loss func 的收敛情况其实不佳(从模板中8与9的相像程度来……不急不急,NN 还没写呢。 另外回去看了一遍才发现9被我弄掉了,回头补上。
《[机器学习笔记#2] 一步步用 softmax Regression 实现手写字符识别》
huojunan2
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9年10个月前
楼上正解,这个就是黑体辐射,不同的材料有不同的发射率,好一点红外测温枪都有相关的设定功能
《关于物体温度与所发出红外线的关系》
ynrb2018
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9年10个月前
大神你好,刚刚了解了一下cd4017,知道的不是很多,按照自己的理解,是不是需要用cd4017连成三级线路,要想全覆盖0~999ms,需要用111个cd4017,这个控制模块似乎太大,太复杂了。能否发个电路图看一下了??
《电磁实验,原创,第一次做,只做九级,有图有真相,流水篇,不定时更新》
ZhenHong
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9年10个月前
嗯!多谢指导!
《一台小型DRSSTC》
rb_sama
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9年10个月前
这么大的模块延迟很大的,如果想要效果比较好,建议用移相的驱动。国外很多大型TC或者类似QCW的高频DRSSTC都是使用移相驱动,对延迟进行一定程度的补偿。因为大型DRSSTC同样不能忽略相移补偿,因为一旦错相,很容易形成破坏谐振的硬开关。这样非但不能控制发热,往往会使得电流无法按给定功率进行振升。你用的是什么驱动?另外如果在较低电压,就已经脉宽饱和,可以尝试减小耦合度。看图片中,对于这种大小的DR...
《一台小型DRSSTC》
王者归来abs
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9年10个月前
引用 chemistry02:什么,跟氯磷比!好吧我承认这个笑话很冷。感谢层主,学习了!没有说笑啊我做过的药 氯磷不是最敏感的最敏感的是叠氮铜和六氨合三碘化氮
《1983年的老书:小火箭人工降雨》
chemistry02
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9年10个月前
引用 王者归来abs:说个实话 氯酸盐爆音剂各方面感度和HMTD感度差不多 只是不容易分解所以塞好木屑什么的还是比较安全的 跟氯磷比什么,跟氯磷比!好吧我承认这个笑话很冷。感谢层主,学习了!
《1983年的老书:小火箭人工降雨》
rb_sama
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9年10个月前
引用 novakon:我也推荐过很多人用STM8,主要是便宜,以及配合IAR的工具可以实现强大的调试功能。在Live Watch直接看数组的值,这应该是我最常用的功能之一。制表是个很好的方法,可以有助于合理分配八位机有限的运算资源。上位机的功能我也考虑过,如果有朋友愿意合作开发就好啦,一个人精力有限。我的这个灭弧盒程序里面还有另外两个结构体,可以控制普通DRSSTC和SSTC。而且波形发生部分,全...
《QCWDRSSTC理论与验证实验【120cm Arc @160A OCD】》
ZhenHong
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9年10个月前
接下来贴几个视频:http://v.youku.com/v_show/id_XMTYzOTg3NTUyOA==.html 测试http://v.youku.com/v_show/id_XMTY0NDkyOTE4OA==.html 测试http://v.youku.com/v_show/id_XMTY0NzMzMTM1Mg==.html 超级玛丽http://v.youku.com/v_show/i...
《一台小型DRSSTC》
ZhenHong
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9年10个月前
接下来上弧:目前未完全调试好。上市电,脉宽已经不能再大,弧仅一米七。插座已经发热,,桥没加风扇,温热。初级比较热,次级温。不清楚有没有谐振好(但在低压120VAC测试时候已经调到最长弧)或者耦合不合适,,,总之弧比较短。谐振频率:47KHz 比较高,,到寒假还次级。 现在的次级直径200mm,准备换用270mm。其他不变。
《一台小型DRSSTC》
ZhenHong
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9年10个月前
一台小型DRSSTC
先不多说,上图:
随天
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9年10个月前
引用 三小gay驾崩:那么漂亮,而且里面是怎么绕的…电路接法也没找到帖…问完自删科创并不支持自己删帖的喔,看楼主的提问方式应该是从贴吧来的吧?技术宅吧和零点叁马赫吧都有教程的
《新人求问 感应炮线圈都是怎么绕的……》
心爱好
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9年10个月前
这个不是!没发上照片
《半导体激光》
王者归来abs
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9年10个月前
引用 chemistry02:57%的氯酸钾运输过程中也“比较”安全说个实话 氯酸盐爆音剂各方面感度和HMTD感度差不多 只是不容易分解所以塞好木屑什么的还是比较安全的 跟氯磷比
《1983年的老书:小火箭人工降雨》
HXKRRRR
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9年10个月前
引用 power_rdx:我看中磷酸铁锂主要是因为它寿命长,我每年平均要跑1.7万公里,要是用高能量密度的三元电池,用不了两年就得被我跑废了。现在车上装了总容量3840瓦时的磷酸铁锂,快3年跑了4.5万公里,到现在容量无明显衰……在满充满放的情况下,磷酸铁锂寿命2000次左右,而质量好的三元锂能达到5000次左右。还有种钛酸锂电池,满充满放30000次无压力,可以承受6c充电,不过问题和磷酸铁锂一...
《欲打造史上最快电动自行车,现征集各种馊主意》
novakon
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9年10个月前
我也推荐过很多人用STM8,主要是便宜,以及配合IAR的工具可以实现强大的调试功能。在Live Watch直接看数组的值,这应该是我最常用的功能之一。
《QCWDRSSTC理论与验证实验【120cm Arc @160A OCD】》
Ma3.02的守望
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9年10个月前
主控板上的大功率开关管会在初始开机时进行PWM充电,以减少电池和开关元件的负担,其他问题请仔细看帖。引用 sharksunxf:有个问题请教一下:你的低压供电储能模式是不是44v动力电池加电容,我也用过,但是有个问题,就是一旦开关合上,由于瞬间电容充电电流很大,会使开关接触点融合,不知你遇到没有
《【YB-5】【连载】低压电磁自动步枪后期实用化完善连载贴【15-11-22更新】》
立棍
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9年10个月前
没得耍事了闷头钻研吧
《关于暂停举办2016年夏季年会的通告》
novakon
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9年10个月前
这一段看的我是热泪盈眶。想起了当年在STM8上写恒流/限流算法,什么都得先用计算器算好,然后用这样的表格列出,来表示uint值与实际物理量的关系,以免忘记。 楼主用四个参数生成了梯形波,原理上也可以用任意函数,生成任意波形。 我设想的是楼主可以出一款GUI上位机,直接用鼠标绘制或者函数生成波形,然后从串口把整段波形送下位机将其调制输出,那应该算是整个中文互联网世界最牛的灭弧盒了。 名字我都想好...
《QCWDRSSTC理论与验证实验【120cm Arc @160A OCD】》
枯山一叶
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9年10个月前
强烈支持楼主,居然还有人有这种龌龊的想法,伤人害己的事是要杜绝的。
《化学化工和能材爱好者切莫搞些歪门邪道》
novakon
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9年10个月前
https://en.wikipedia.org/wiki/Black_body
《关于物体温度与所发出红外线的关系》
rb_sama
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9年10个月前
谈一谈灭弧电路部分。因为是理论论证,为了节约开发周期和成本。我把灭弧电路与BUCK驱动电路做在一起。所以这块PCB是有独立调制功能的,也可以从远端通过光纤进行控制。这些功能的选择通过跳线帽来实现。原理图如下清晰原理图PDF下载:这张原理图的BUCK部分与新加坡的Gaoguangyan提供的原理相同。同为使用TL3016高速比较器对输入电压与反馈电压进行比较跟随。通过乒乓控制的方式,使电流波形在一定...
《QCWDRSSTC理论与验证实验【120cm Arc @160A OCD】》
novakon
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9年10个月前
这个例子所用的算法,很接近传统OCR。但由于MNIST都是手写字体,字形变化很大,所以直接用784维向量而不加处理(比如卷积!)的话,loss func 的收敛情况其实不佳(从模板中8与9的相像程度来看的话)。感觉楼主准备飙CNN了,期待。
《[机器学习笔记#2] 一步步用 softmax Regression 实现手写字符识别》
Cirno
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9年10个月前
简要对测试集做了一下测试,以下补上prediction部分的代码: 随机抽取40个测试数据做了预测,这里仅定性说明softmax分类器训练结果的有效性,更加具体的测试数据以后更新。令人excited的一点是,虽然这个实验中我们只是用最简单的思路做了一些微小的工作,不加处理的对像素数据进行了regression,准确率已经比较可观了,这很大程度上可以解释为mnist数字,从分层理解的模型中来看,层...
《[机器学习笔记#2] 一步步用 softmax Regression 实现手写字符识别》
Cirno
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9年10个月前
Loss function的收敛情况如下: 得到的权重W是一个 785x10 的矩阵,其中10表示有10个不同的类别。 单独拿出其中某一行矩阵,拿掉最后一列bias,是一个784维的向量\(w_c\),即是对应于该行数字的预测权重。 这个权重在机器视觉上有何种意义呢? 下面变一个小魔术,如果你还记得我们的MNIST数据中的单个训练数据\(x_i\),是将一张28x28的数字图片,转换成一个78...
《[机器学习笔记#2] 一步步用 softmax Regression 实现手写字符识别》
Cirno
发表回复
9年10个月前
在Python中使用MNIST较便捷的方法是安装MNIST工具包,在这里可以下载安装。 安装后便可如下直接导入训练数据和测试数据: 计算Loss function,同样得解决指数函数数据溢出的问题: 计算导数: 用SGD训练: 主函数:
《[机器学习笔记#2] 一步步用 softmax Regression 实现手写字符识别》
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