01-绪论

体积弹性模量定义为产生单位相对体积变化所需的压强增高：
E dp dv v
其中E为体积弹性模量，v为流体体积，负号是因为当受压时dp>0体 积减小dv<0，考虑到一定质量的流体 m=ρv = 常数, 其密度与体积成 反比:
dv vd 0, 即 dv d v
体积弹性模量可写为： E ddp(N /mddp2)
dt
d
dt
其中比例系数μ是反映粘性大小的物性参数，称为流体的粘性系数或粘度。
考虑如上图的流体元变形，因为Δ=（u+du)dt-udt=dudt,
又Δ= dytgdθ=dydθ，所以单位时间内的角变形 d等于速度梯度
dt
dd。uy
从而得到著名的牛顿粘性公式：
du
dy
其中τ的单位是帕：N/m2，流体粘性系数μ的单位是：N.s/m2
(3)表面张力σ（N/m) 液体表面由于分子引力大于斥力而在表层沿表面方向
产生的拉力, 单位长度上的这种拉力称为表面拉力。
2、毛细现象
(1)内聚力，附着力
液体分子间相互制约，形成一体的吸引力。
(2)毛细压强
由表面张力引起的附加压强称为毛细压强
3.毛细管中液体的上升或下降高度
d cos( ) 1 d 2hg
慢的趋势，而快层对慢层有向前的牵扯使其有变快的趋势
Δ
u+du τ
dy
d
u
t
t+dt
流体相邻层间存在着抵抗层间相互错动的趋势，这一特性称为流
体的粘性，层间的这一抵抗力即摩擦力或剪切力，单位面积上的剪
切力称为剪切应力τ
牛顿提出，流体内部的剪切力τ与流体的角变形率 成d正比（注
意对于固体而言，τ 与θ 成正比）

201653041总结泛定方程初始条件边界条件dirichletneumannrobin201653042kuhuback第四节定解问题的叠加原理我们考虑一般二阶线性偏微分方程其中abc为常数f为已知函数且则上述方程可以简写为201653043ijijbucu的解则对任意的常数c在求解区域上是一致收敛的并对自变皆可逐项微分两次则u也是该齐次方程的解即lu0其中c是非齐次方程lu根据叠加原理我们可以将复杂的问题分解为一些简单的定解问题进行求解
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通解（一般解）
• 一般来讲，一阶偏微分方程的解依赖一个任意函数， 二阶方程依赖两个任意函数。 • 通解或一般解：m 阶偏微分方程的解如果包含有 m 个任意函数。 • 注意：这 m 个函数不能合并，如 f + g 其实就相当于 一个任意函数。
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例
• 求 tuxt 2ux 2 xt 的通解
M1

M2 d

O
x
x+x
x
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受力分析
3. 惯性力：
▫ 惯性会使物体有保持原有运动状态的倾向，若是以该 物体为参照物，看起来就仿佛有一股方向相反的力作 用在该物体上，故称之为惯性力：F = -ma。 每点的质量为 dm ( x)dx ，每点的加速度为 a utt ， 所有点求和得到积分，即惯性力为
2 ▫ 设 v ux ，则化为 vt v 2 x t
▫ 视 x 为参数，则为关于 v 的一阶常微分方程，
2 2 dt dt 2 2 3 t t ▫ 由求解公式可得 v e 2 xe dt G( x) t G ( x) xt 3

智能机器人系统绪论主讲人：郑志强国防科技大学智能科学学院机器人“制造业皇冠顶端的明珠”机器人“制造业皇冠顶端的明珠”由于大数据、云计算、移动互联网等新一代信息技术同机器人技术相互融合步伐加快，3D打印、人工智能迅猛发展，制造机器人的软硬件技术日趋成熟……军用无人机、自动驾驶汽车、家政服务机器人已经成为现实，有的人工智能机器人已具有相当程度的自主思维和学习能力……我就在想，我国将成为机器人的最大市场…….我们要审时度势、全盘考虑、抓紧谋划、扎实推进。

——习主席在2014年两院院士大会上的讲话机器人的定义机器人是一个可计算机编程的机器，能够自动地执行一系列复杂的动作。

机器人可通过外部控制设备或者内嵌的控制系统导引。

机器人可能按照人类的模样构建，但是大多数机器人是设计来执行特定任务的机器，而不考虑其模样。

机器人的定义A robot is a machine—especially one programmable bya computer—capable of carrying out a complex series ofactions automatically.Robots can be guided by an external control device or the control may be embedded within.Robots may be constructed to take on human form butmost robots are machines designed to perform a task with no regard to how they look.https:///wiki/Robot机器人的实例机器人可以是自主的、半自主的、遥控的。

机器人包括类人机器人、工业机器人、服务机器人、医疗机器人、娱乐机器人、康复机器人、群体机器人、无人机、无人车、无人艇、微纳米机器人……机器人的实例类人机器人焊接机器人四足仿生机器人机器人的实例手术机器人拟人机器人阿西莫夫-机器人三法则机器人不能伤害人类，或坐视人类受到伤害而袖手旁观除非违背第一法则，机器人必须服从人类的命令在不违背第一和第二法则前提下，机器人必须保护自己阿西莫夫-机器人三法则阿西莫夫提出的“机器人三原则”为机器人规定了伦理性纲领，一直是机器人科学家研究开发工作的准则。

Machine learning is the field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed. -- Arthur SamuelA computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E. -- Tom Mitchell第1章绪论1.1 什么是机器学习“机器学习”(Machine Learning, 简记ML)就是让计算机具备从大量数据中学习的能力之一系列方法。

1机器学习使用很多统计方法，统计学家也称之为“统计学习”(Statistical Learning)，但本质上起源于计算机科学的“人工智能”(Artificial Intelligence，简记AI)领域。

所谓“人工智能”，就是让计算机具备像人类一样的各种智能，比如听说读写与识别图像的能力。

例如，人类可轻松识别垃圾邮件，计算机是否也具备这样的能力？(1) 硬编码 vs. 学习机器学习的一个早期成功案例是“过滤垃圾邮件”(spam filtering)。

随着电子邮件的兴起，垃圾邮件也越来越多。

如何自动过滤“垃圾邮件”(spam)，而不错杀“正常邮件”(email或ham)？2传统方法将人类关于垃圾邮件的知识直接告诉计算机，将这些规则进行计算机编程，称为“硬编码”(hard coding)；但效果不好。

一个突破性的想法是引入“学习”(Learning），即无须人类告诉计算机何为垃圾邮件，而由计算机通过学习大量的数据自行判断垃圾邮件。