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有效     
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  一複合材料層疊板可視為一均質,非等向(anisotropic)之材料,根據其所受之外力,若為平面力則可由層疊板伸拉勁度矩陣[A]推得其有效應力與應變關係中之彈性數;若為彎矩力則可由層疊板之彎曲勁度矩陣[D]中推得其有效彈性數。例如一對稱層疊板受平面力作用,則力與應變關係式可寫成:
  
  其有效數E定義為對應於受力Nx(Ny=Nxy=0)之彈性常數即 其中h為層疊板厚度,同理 。若一對稱層疊板受彎矩作用,則彎矩與曲率關係式為:
  
  則對應於受彎矩之有效數為:
  
  此外一單層之複合材料(含纖維與基...
做樣     
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即「裝作樣」。見「裝作樣」條。01.《儒林外史》第八回:「我每見這些教書的先生,也不見有甚麼學問,一味□(妝)做樣,動不動就是打罵。」
糊邏輯     
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  「糊邏輯」一般而言有兩種意義:一是多值或不明確邏輯;每件事的真值或集合歸屬均是程度問題,這在本世紀之初開始出現;二是以糊集合或糊規則推理。
  糊邏輯在一九六○與一九七○年代由加州柏克萊的札德(L.A. Zadeh)首先研究糊集合開始;他在一九六五年的文章〔糊集合〕(Fuzzy Sets)中,選用形容詞fuzzy而不是早期的形容詞vague,然後此名字便沿襲下來。其他同義詞有灰色邏輯(gray logic)、雲霧狀邏輯(cloudy logic)、連續邏輯。
  其中糊規則(fuzzy rule)指的是「若X是A,則Y是B」的條件形式。A與B為糊集合,例...
隨機     
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一種使用統計觀念的數學型。在此型中的參數或變數由機率分佈函數表示之。
式開發     
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式開發(Model development)目錄1 定義2 內容說明3 關鍵字4 參考資料 定義儘管在教學設計領域中十分強調式的運用,但是在相關的研究文獻上鮮有對開發一種有用的式的過程提出建議。由於存在著不同類型的式及每個人對這些
網格     
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  利用數學方程式來描述真實現象時,可將討論區域以網格劃分,每個網格內的物理、化學特性均假設均一,之後針對每網格求解其統御方程式(governing equation)的數值解。網格式採用的參考座標系統常為尤拉氏(Eulerian)座標系統,其參考座標不隨時間而改變;此有別於拉格朗進氏(Lagrangian)參考座標系統(高斯煙流式即採用拉格朗進氏座標系統)。網格式常用的數值解法為有限差分法(finite difference method)或有限元素法(finite element method)。
以一序列規則網格的方式,來區分顯示特定資料的式。見資料式。
受體     
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  是一種承受體,判別或解析大氣污染物不同來源及其貢獻百分比之一種數學式與方法。在1960年起用來判斷大氣懸浮微粒之污染源識別,其即污染源及承受體之間之污染物質量平衡關係,同時基於污染源所排放之懸浮微粒經擴散混合作用,被認為在大氣中會比較均勻分佈,因此將在承受體所量測到懸浮微粒中之元素與質量即是由污染源處傳送過來相加結果,可用m= Mj式來表示。其在j點污染源所排放各元素之質量為M,共有P個污染源,而m為承受體所量測到各元素的質量。如果懸浮微粒含有多種元素時則上式可改寫為:
  mi= Mij= FijMij
  其中i為各元素之質量,Fij是j點污染源排放懸浮微粒中元...
試驗槽     
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  船試驗槽,較狹義的定義,係指船舶型試驗的實驗水槽。舉凡研究船舶動力學,依型律的關係,在試驗水槽,進行各種船舶流體動力學的研究,諸船舶行駛在水中,受波浪、漸汐、洋流、水中聲學、穴蝕及風阻力學等外在因素之影響均屬之。較廣義的定義,model basin已泛指與研究船舶設計有關的實驗室,除了上述之物理型外,數值式,解析方法等之研究發展,均包括在內。美國軍方所擁有之 Taylor Model Basin 實驗室,即是最有名的例子。
力量負載邊際     
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  力量負載邊際式係解釋成人參與學習活動的一種理論架構。此理論係由美國學者麥克拉斯基(H. McClusky)於一九六三年提出。他的理論係建基於馬士洛(A. Maslow)的需求層次論、勒溫(K. Lewin)的場地論及刺激-有機體-反應(S-O-R)的式上,特別重視個體對刺激的解釋。他將個人的參與學習活動,歸因於一種知覺的過程。確切地指出參與學習活動的刺激,係來自內、外在事件的負擔。個人對刺激賦予意義及反應,係依學習活動中的需求、意向和情境而定。
  麥克拉斯基的力量負載邊際理論,包括了三個成人生活中的重要因素,即力量(power)、負載(load)和邊際力量(margin o...
對數線性     
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  對數線性式是用來分析多因子交叉次數表(或稱列聯表)資料的統計方法,與變異數分析(ANOVA)的線性式很類似。以二因子交叉表而言,各細格的期望次數之自然對數可用下列線性式表示:
  lnFij=μ+λ1(i)+λ2(j)+λ12(ij),
  μ是總平均數(相當於ANOVA的常數項),λ1(i)代表橫列平列數與總平均數之差異量(相當於ANOVA的A因子主要效果),λ2(j)代表直行平均數與總平均數之差異量(相當於ANOVA的B因子主要效果),λ12(ij)代表兩個變項之交互作用(相當於ANOVA的A與B兩因子之交互作用)。λ12(ij)=0表示兩個變項沒有關聯。λ1...
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