Trang chủ » Kỹ Thuật - Công Nghệ » Tự động hoá

7 trang

23 lượt xem

1

0

Phân tích thành phần lớp cao su cách âm của tàu ngầm KILO 636M

Bài viết này trình bày kết quả phân tích xác định bản chất, thành phần của cao su cách âm sử dụng chế tạo tấm vật liệu làm lớp phủ ngụy trang sonar cho tàu ngầm KILO 636M. Các kết quả phân tích IR, AAS, TGA cho thấy bản chất cao su nền là loại SBR (styrene butadiene rubber).

Từ khoá:

visumika2711

Cao su SBR

Cao su cách âm

Phân tích IR

Phân tích TGA

Lớp phủ ngụy trang sonar

/

7

Có thể bạn quan tâm

Tài liêu mới

Ngân hàng câu hỏi môn Điều khiển logic khả trình

Ngân hàng câu hỏi môn Điều khiển logic khả trình

Đồ án tốt nghiệp Cơ điện tử: Thiết kế mô hình nhà thông minh

Đồ án tốt nghiệp Cơ điện tử: Thiết kế mô hình nhà thông minh

Mô hình động lực học của hệ thống vũ khí tự động cỡ nhỏ gắn trên robot chiến đấu khi bắn

Mô hình động lực học của hệ thống vũ khí tự động cỡ nhỏ gắn trên robot chiến đấu khi bắn

Tổng hợp bộ điều khiển phi mô hình kháng nhiễu góc Pitch bám điểm vận hành công suất tối ưu cho tua-bin gió dựa trên hệ logic mờ

Tổng hợp bộ điều khiển phi mô hình kháng nhiễu góc Pitch bám điểm vận hành công suất tối ưu cho tua-bin gió dựa trên hệ logic mờ

Tổng hợp bộ điều khiển thích nghi cho kênh đứng của máy bay không người lái cỡ nhỏ

Tổng hợp bộ điều khiển thích nghi cho kênh đứng của máy bay không người lái cỡ nhỏ

Thuật toán tạo quỹ đạo ngẫu nhiên cho UAV mô tả trong hệ tọa độ Frenet giản lược

Thuật toán tạo quỹ đạo ngẫu nhiên cho UAV mô tả trong hệ tọa độ Frenet giản lược

ISDNN: A deep neural network for channel estimation in massive MIMO systems

ISDNN: A deep neural network for channel estimation in massive MIMO systems

Ước lượng trạng thái sạc của pin dựa trên thuật toán VFFRLS kết hợp mạng Neural

Ước lượng trạng thái sạc của pin dựa trên thuật toán VFFRLS kết hợp mạng Neural

Thiết kế bộ điều khiển trượt Backstepping cho UAV kiểu Quadrotor có tính đến sự bất định của mô hình

Thiết kế bộ điều khiển trượt Backstepping cho UAV kiểu Quadrotor có tính đến sự bất định của mô hình

Phương pháp phát hiện đối tượng trong hệ thống nhúng phục vụ bài toán điều khiển robot bám đối tượng thời gian thực

Phương pháp phát hiện đối tượng trong hệ thống nhúng phục vụ bài toán điều khiển robot bám đối tượng thời gian thực

Model-free recursion-based control for 5-degree-offreedom under-actuated Autonomous Underwater Vehicles via online-tranining neural network

Model-free recursion-based control for 5-degree-offreedom under-actuated Autonomous Underwater Vehicles via online-tranining neural network

Bài giảng Thiết kế điều khiển 2

Bài giảng Thiết kế điều khiển 2

Bài giảng Thiết kế điều khiển 1

Bài giảng Thiết kế điều khiển 1

Bài giảng Điều khiển nối mạng - TS. Trịnh Hoàng Minh

Bài giảng Điều khiển nối mạng - TS. Trịnh Hoàng Minh

Bài giảng Lý thuyết điều khiển - TS. Nguyễn Thu Hà

Bài giảng Lý thuyết điều khiển - TS. Nguyễn Thu Hà

Giới thiệu

Về chúng tôi

Việc làm

Quảng cáo

Liên hệ

Chính sách

Thoả thuận sử dụng

Chính sách bảo mật

Chính sách hoàn tiền

DMCA

Hỗ trợ

Hướng dẫn sử dụng

Đăng ký tài khoản VIP

Zalo/Tel:

093 303 0098

Email:

support@tailieu.vn

Phương thức thanh toán

Theo dõi chúng tôi

Facebook

Youtube

TikTok

Chịu trách nhiệm nội dung: Nguyễn Công Hà. ©2025 Công ty TNHH Tài Liệu trực tuyến Vi Na.

Địa chỉ: 54A Nơ Trang Long, P. Bình Thạnh, TP.HCM - Điện thoại: 0283 5102 888 - Email: info@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015