$t-J$ model one-electron renormalizations high energy features in photoemission experiments

a r X i v :c o n d -m a t /0703152v 1 [c o n d -m a t .s t r -e l ] 6 M a r 2007

t ?J model one-electron renormalizations:high energy features in photoemission

experiments of high-T c cuprates.

Andr′e s Greco

Facultad de Ciencias Exactas,Ingenier′?a y Agrimensura and Instituto de

F′?sica Rosario (UNR-CONICET).Av.Pellegrini 250-2000Rosario-Argentina.

(Dated:February 6,2008)

Recent angle-resolved photoemission experiments in hole doped cuprates reported new and inter-esting high energy features which may be useful for understanding the electronic properties of these https://www.docsj.com/doc/ec14671195.html,ing a perturbative approach,which allows the calculation of dynamical properties in the t ?J model,one-electron spectral properties were calculated.A strongly renormalized quasi-particle band near the Fermi surface and incoherent spectra at high energy were obtained.Among di?erent current experimental interpretations,the obtained results are closer to the interpretation given by Pan et al.10.The self-energy shows large high energy contributions which are responsible for the incoherent structures showed by the spectral functions and the reduction of the quasiparticle weight and bandwidth.According to the calculation,collective charge ?uctuations are the main source for the self-energy renormalizations.For testing if the obtained self-energy is compatible with transport measurement the resistivity versus temperature was estimated.

PACS numbers:71.10.Fd,71.27.+a,79.60.-i

The understanding of high-T c cuprates is one of the mayor challenges in solid state physics.Even with the problem unresolved,it is clear that not only the large value of the superconducting T c is anomalous.Cuprates have also in common many electronic properties which are in clear contrast with the expected ones in usual met-als.One of these,which is the subject of the present paper,is the one-electron renormalization obtained by angle-resolved photoemission spectroscopy (ARP ES ).Some years ago ARP ES reported a kink in the elec-tronic dispersion,at about ～50?70meV ,of hole doped cuprates 1,2,3.This kink indicates the presence of a small energy scale in the electronic self-energy.Besides the kink,early ARP ES experiments 1reported an imaginary part of the self-energy without sign of saturation up to en-ergies of the order of 150?200meV .This feature,which was recovered in further experiments (see for instance Ref.[4]),indicates that besides low energy,high energy excitations are also present.However,since ARP ES ex-periments were reported only for ω<300meV this dis-cussion was postponed until very recently.

Recently,ARP ES measurements 5,6,7,8,9,10reported results up to large energy ω～?1eV ,clearly showing the presence of high energy self-energy renormalizations contributing to the spectral functions.The extracted E ?k dispersion from momentum distribution curves seems to show a nearly vertical “dive”10(also called “waterfall”7)at about 350meV .These experiments pro-vide opportunity for new investigations about the elec-tronic order behind cuprates.In spite of di?erent exper-iments showing similar features,the interpretation is not unique 5,6,7,8,9,10.For instance,Xie et al.6argue that,near the Fermi level,the quasiparticle band breaks at about ～?350meV and,at higher energies follows the dispersion predicted by band structure calculation.Graf et al.7interpreted their results in terms of the disin-tegration of low energy Zhang-Rice singlet and the re-

emergency of the band structure dispersion at high en-ergies.Pan et al.10state that,at low energy,there is a strongly renormalized coherent band,while the spectra is incoherent at high energies.In this picture the verti-cal “dive”can be seem as a coherent-incoherent crossover and therefore,high energy features are not related with band structure calculations.

In this paper,electronic spectral functions and self-energy corrections are investigated in the framework of the t ?J model.The obtained results are confronted with the experiments suggesting support for the scenario proposed by Pan et al..The calculation of spectral prop-erties in the t ?J model requires a controllable treatment of the non-double-occupancy constraint.While there are many calculations at mean ?eld level,the evaluation of ?uctuations above mean ?eld,which is of interest for un-derstanding dynamical properties as,for instance,the electronic self-energy,is very hard.Recently we have de-veloped a large-N perturbative approach 11(where the spin components have been generalized to N compo-nents)for the t ?J model based on the path integral representation for Hubbard operators.The advantage of this approach rests on the fact that it is formulated in terms of Hubbard operators as fundamental objects and,since there is no any decoupling scheme,problems that arise in other treatments are avoided,like consid-ering ?uctuations of the gauge ?eld or Bose condensa-tion that appears in the slave boson approach 12.It is not our aim to give here a detailed description of the method,it can be found in Refs.[11,13],only a brief summary is given in https://www.docsj.com/doc/ec14671195.html,ing the Feynman dia-grams (Fig.1a),the self-energy Σ(k ,ω)can be evaluated (Fig.1c)and with it,the spectral function A (k ,ω)can be obtained as usual.In Ref.[13],in order to test the con-?dence of our method,spectral functions were compared with those obtained using Lanczos diagonalization ?nd-ing fairly good agreement.Also high energy self-energy

a) Propagators and vertices

b) c)G=

(0)D=

(0)

Λ=a

p

p’

q,ν

n

k,ω

n

k’,ω

n

’

Λ=

a p

p’

k,ω

n

k’,ω

n

’

b

q,ν

n

q’,ν

n

’

+

ΣΣΣ

=+=

(1)(2)

+

a

pp’

pp’ab

a b

pp’

ab

Π=

ab

D=

-1= [D]-

(0)-1Π

( )-1

ab

p p’

ab ab

FIG.1:a)Solid line is the propagator,which is O(1),for an electron with the dispersion E k described in the text.Dashed line is the6×6boson propagator,which is O(1/N),for the six component boson?eldδX a.The componentδX1corresponds to charge?uctuations,δX2is introduced to ful?l the non-double occupancy constraint,andδX a,with a from3to6,is

associated with the Heisenberg coupling J.Λpp′a andΛpp′

ab are

the interaction vertices between two fermions and one and two bosons respectively.Vertices are O(1)and were obtained from the e?ective theory constructed under the requirement that non-double occupancy and the Hubbard operators algebra be satis?https://www.docsj.com/doc/ec14671195.html,bining the order of vertices and propagators a given physical quantity can be evaluated at a given order of 1/N.This counting means that the approach is controllable by the small parameter1/N.b)Irreducible boson self-energy Πab and the renormalized boson propagator(double dashed line).c)ContributionsΣ(1)andΣ(2)to the electron self-energyΣ(k,ω)through O(1/N).InΣ,double dashed line, which contains collective charge?uctuations,can be seen as the excitations that interacting with fermions lead to the self-energy e?ects and incoherent structures discussed in the text. excitations were identi?ed but not compared with the new ARP ES experiments5,6,7,8,9,10which are more re-cent than Ref.[13].

Once presented the problem and the general character-istics of the method,results for the tt′?J model are given. t and t′are the nearest and second-nearest neighbor hop-ping amplitudes respectively,and J is the Heisenberg coupling.In what follows we choose t′/t=0.35,J/t= 0.314and the calculation was done in the normal state. At mean?eld level the obtained electronic band is(E k=?2(tδ/2+?)(cos(k x)+cos(k y))+4t′δ/2cos(k x)cos(k y)?μ)where(?=J/2N s k cos(k x)n F(E k))andμthe chemical potential.N s is the number of sites and n F the Fermi function.The bare(or mean?eld)band E k (which already at this level is renormalized by correla-tions as shown by the presence of the dopingδand J) will be dynamically dressed byΣ(k,ω).For these pa-rameters,in the doping range of interest for cuprates, a hole-like Fermi surface is obtained.We also choose δ=0.26which corresponds to highly overdoped

regime FIG.2:Spectral functions along the nodal direction from Γto the nodal Fermi vector k n F.Close to the Fermi surface a strongly renormalized quasiparticle(QP)coherent band is obtained.For large energy(～?1.eV)incoherent structure (IS)is observed.The vertical dashed line marks the Fermi level.All vertical scales are equal.When k moves fromΓto k n F,while the quasiparticle peak approachesω=0,the incoherent structure moves in opposite direction in qualitative agreement with the experiment.See text for discussions. where several ARP ES experiments were performed6,10.

On the other hand,as discussed in Ref.[13],our method

is better for large than for low doping.The existence of anomalous features in highly overdoped samples is very

interesting because the system is far from the antifer-romagnetic phase and the pseudogap,if it is not zero,

is very weak.Forδ=0.26the nodal Fermi vector is k n F=(0.39,0.39)π/a.

Results for the spectral functions(energy distribu-tion curves)along the nodal direction,fromΓ(0,0)to

k n F,are presented in Fig.2where we adopt the accepted value t=0.4eV14.Close to the Fermi surface a highly

renormalized parabolic quasiparticle coherent band is ob-tained.In addition,at high energy(～?1eV)incoherent structures are present.For the present parameters the quasiparticle weight results Z=(1??ReΣ

0.00.20.4-0.2

-0.4-0.6

0.00.51.00.0

-2.0

-1.00

-10123ΓX M Γ

FIG.3:(a)Fig.1c modi?ed from

Ref.[6]showing energy dis-tribution curves (EDC)where low energy quasiparticle peaks and high energy features are observed.(b)Fig.4a modi?ed from Ref.[10]where a strongly renormalized coherent band (full circles)is reported near Γ.Notice the bandwidth reduc-tion with respect to the band structure calculation (LDA).(c)Figs.4b and 4c modi?ed from Ref.[5]showing the real and imaginary parts of the self-energy.

FIG.4:(a)Spectral functions for the Γand k n F vectors using

an appropriate vertical scale in order to see the spectral weight in the background between the quasiparticle (QP)and the in-coherent structure (IS).The spectral weight for ω>0is also shown.(b)Background intensity (normalized to the back-ground intensity at k n F )vs k from Γto k n

F .(a)and (b)show that the intensity of the background increases when approach-ing Γ.(c)Resistivity ρvs temperature T .ρwas estimated using the procedure described in the text.The resistivity values are in the order of magnitude of the experiments 25,26.In addition,ρvs T presents a fractional power low ρ～T m where m ～1.6?1.7.ωp =2eV was chosen (see text).

for the “waterfall”interpretation.The vanishing of the quasiparticle intensity near Γsuggests that the low en-ergy dispersion evolves abruptly to the high energy fea-tures.It is important to notice that our Fig.2does not exhibit the mentioned intensity decreasing away from the Fermi surface and shows well de?ned quasiparticles and incoherent structures for all k -vectors.It is not clear which is the reason for the experimental decreasing of the low energy peak intensity.Notice that the predicted quasiparticle weight Z is small,thus probably hard to follow experimentally away from the Fermi surface be-cause it may become mixed with the background as dis-cussed below.In spite of the intensity decreasing away

from k n F ,Pan et al.

10

resolved the quasiparticle peak ap-proaching Γ(see Fig.1e and Fig.4a in Ref.[10],Fig.4a is reproduced here in Fig.3b)following a parabolic shape and,at the same time,high energy spectral features are observed (see Fig.1d in that paper)as in our Fig.2.Our calculated quasiparticle bandwidth is somewhat smaller than in the experiment.We think that the existence of low energy quasiparticle peaks near Γmake doubtful the interpretation in terms of only one feature evolving from low to high https://www.docsj.com/doc/ec14671195.html,ing Lanczos diagonalization on the t ?J model,similar high energy spectral features were reported in Ref.[15](see also Ref.[16]).

In Ref.[10]it was observed that the “diving”behav-ior,which is mainly inferred from momentum distribu-tion curves,is not manifested in the energy distribution curves,instead,an enhancement of the background of the energy distribution curves is observed near Γ(see Fig.1f in Pan et al.)making di?cult the quasiparticle peak detection.Thus,the background enhancement may be important for understanding di?erences between momen-tum and energy distribution curves.In Fig.4a we present spectral function results at Γand k n F using an appro-priate vertical scale in order to see the spectral weight in the background between the quasiparticle and the in-coherent structure.In Fig.4b the background intensity,normalized to the background intensity at k n F ,is plot-ted as a function of k from Γto k n

F .Clearly,the back-ground increases from k n F to Γ.Other unknown e?ects 17

,contributing to the background,are probably present be-cause the predicted quasiparticle intensity near Γseems to be larger than in the experiment however,the cal-culation shows,qualitatively,common features with the experiment.The preceding discussion and the existence of the quasiparticle near Γput our results closer to the interpretation given by Pan et al.;near the Fermi sur-face a strongly renormalized parabolic coherent band is present and the vertical “dive”is likely the incoherent part.

In recent ARP ES experiments 9high energy features were discussed as a function of doping showing that their energy position decreases with increasing doping (see Fig.1in that paper).This behavior is consistent with the expected one in our calculation (see Figs.3-5in Ref.[13]).On the other hand,in Ref.[9],it was also obtained that high energy features lie at higher energies than the pre-

FIG.5:(a)?ImΣ(k n F,ω)vsωin the full range of frequency.

The self-energy is strongly asymmetric aroundω=0re?ect-

ing di?erences between the addition and removal of a single electron in a correlated system.ImΣshows large structures

at large energies and no sign of saturation up to energies of

～?1eV is observed.These large structures are the respon-sible for the incoherent features described in Fig.2and are

mainly due to collective charge?uctuations(see text for dis-

cussions).Since high energy features are due to collective charge?uctuations they are very robust against the value of J.(b)and(c)are?ImΣ(k n F,ω),and ReΣ(k n F,ω)vsωre-spectively,for?0.8eV<ω<0.

dictions of the band structure calculations.This behav-ior,which is anomalous because interactions should re-duce the bandwidth,to our opinion,may be considered as an additional support for the interpretation of the high energy features in terms of incoherent structures due to electronic correlations.

Self energy results are presented in Fig.5for k=k n F. In panel(a),?ImΣ(k n F,ω),in the full range of frequency, is shown.Σ(k,ω)is strongly asymmetric with respect to ω=0which is due to the di?erence between the addition and removal of a single electron in a correlated system. Notice that the self-energy presents large structure at large energy with no sign of saturation up to energies of ～?1eV.For a better comparison with the self-energy behavior reported by the recent ARP ES measurements, the imaginary and real parts of the self energy are pre-sented in panels(b)and(c),respectively,for the energy range?0.8eV<ω<0.Interestingly,both ReΣand ImΣpresent similar shape and order of magnitude to the experiment5,6.For instance,ReΣ(Fig.5c)shows a maximum of the order of～0.9eV at about～?0.5eV. (In Fig.3c,Figs.4b and4c from Ref.[5]are reproduced for comparison with Fig.5).This behavior,as discussed in Ref.[5],is in contrast with previous reports were the self-energy spread out over a much lower energy scale4. Therefore,our self-energy shows a large energy scale of the order of1eV which is responsible for the incoherent

showed by the spectral functions.

Finally,at low energies,the ReΣ(Fig.5c)presents only slope while in the experiments5,6two slopes can be above and below～50meV(Fig.3c).Since the lower is larger than the upper one5,6,we may associate upper slope as originated by electronic high energy while,at low energy there are additional

associated with the former kink1,2,3.Ac-to Ref.[5]the spectral weight of these low energy is only～10%of the full spectra.From Fig.5c, estimated slope isλ=??ReΣ

which produces the results discussed in present paper. It is important to test,to what extent,Σ(k,ω)from ARP ES is compatible with transport measurements.In order to get some insight into this problem,the resistiv-ityρvs temperature T is shown in Fig.4c.For estimating the resistivity it was used the expressionρ(T)=4π

(T),

τwhere1

(领导力)华润公司领导力素质模型

“我宣布，华润集团领导力素质模型正式启用！”2008年12月22日上午，在深圳观澜湖骏豪酒店骏豪演讲厅里，伴随着华润集团领导力素质模型水晶彩球的亮灯仪式，集团宋林董事长向集团各部室、一级利润中心总经理和人力资源负责人揭开了华润集团领导力素质模型的神秘面纱。 宋董即兴进行了简短的演讲。他指出：华润集团领导力素质模型的发布是华润集团历史上一个非常重要的里程碑，标志着华润集团在文化的打造、团队的打造、领军人物的打造上树立了一个价值标准。说到底华润集团领导力素质模型首先是对一把手的要求，也是对全集团的要求，是华润集团核心的文化价值观，它将引领华润集团走向未来，引领华润经理人不断成长，引领华润每一个员工都以素质模型的基本要求去培养自己、锻炼自己、发展自己。 那么，华润集团领导力素质模型究竟是什么？建立领导力素质模型对华润集团有什么意义？未来我们应该如何正确理解并运用领导力素质模型？针对集团各级领导者和广大员工在首次接触“华润集团领导力素质模型”时可能产生的种种疑惑，华润集团领导力发展项目组给出了解释。 一、什么是素质模型？ 1、什么是素质？ 在商业环境中，素质是指在既定的岗位、角色、组织和文化中，驱动一个人产生优秀工作绩效的各种个性特征的集合。素质决定了一个人能否胜任或者很好地完成工作任务。每一个素质都与特定的行为表现相联系。Hay(合益)集团采用冰山理论阐述了对素质的理解。他们认为素质由以下六个部分组成： ?知识：个人在一个领域内所掌握的信息总和。例如了解财务方面的知识，掌握计算机语言和编程的方法等。

?技能：个人运用他/她所掌握知识的方式和方法。例如可以熟练地进行计算机的操作，或者可以进行流利的外语交流等。 ?社会角色：个人呈现给社会的形象。例如，是一个制定战略者还是执行战略者，是发起变革者还是执行变革者等。 ?自我形象：个人对自己的形象定位。例如把自己看成一个老师或领导者，把自己看成是善演讲的人或不善演讲的人等。 ?个性特点：个人以一定的方式产生行为的性情和气质。例如是个很好的聆听者，有危机感，对数字敏感，有洞察力等。 ?动机：对行为不断产生驱动作用的需要和想法。例如：想要自我成就某些事情，想要影响他人的绩效等。 在冰山模型上，知识和技能在冰山的顶部，较容易发现和测量。水线下的素质，尽管难于被发现，但是却对表面的行为有很大的直接的影响。社会角色和自我形象存在于意识的水平；个性特点和动机在更深的层次下，往往离人的“核心”最近。也就是说，在水面下越深的部分，越不容易被观察与测量，但是对绩效的影响却越长远。冰山模型说明了素质是如何潜在地作用于人的行为，并最终影响与预示着人的绩效。 2、什么是素质模型？ 素质模型就是为了完成某项工作，达成某一绩效目标，要求任职者具备的一系列不同素质的组合。素质模型是针对特定的组织，在特定的时期内而设计的。不同的公司，因为它们组织结构、业务模式、所处行业等方面迥异，所以对员工的素质要求不可能相同。即使是同一个公司，处在不同的发展阶段，它们的素质模型也可能会发生变化。 素质模型通常由4-8个与工作绩效最相关的素质组成。素质模型可以帮助管理者判断并发现员工绩效好坏差异的关键驱动因素，据此指导员工改进并提高绩效。 素质模型一般分为三类，第一类是岗位族群的素质，这个一般是对专业岗位人才的要求；第二类是通用素质，是对所有人员的基本要求；第三类是领导力素质，是对领导者和管理者的要求。很显然，华润集团的领导力素质模型，属于第三类。 二、华润集团为什么要建立领导力素质模型？ 宋林董事长在2008年7月13-14日的华润集团领导力发展项目阶段汇报会上提出，华润集团大力发展领导力，是为了应对华润集团发展的六大需要，为了消除华润领导者存在的五大现象，为了塑造简单、坦诚、阳光的企业文化，为了解决滞后的领导力发展水平同日益庞大的事业之间的矛盾。

等效电路模型参数在线辨识

第四章 等效电路模型参数在线辨识 通过第三章函数拟合的方法可以确定钒电池等效电路模型中的参数，但是在实际运行过程中模型参数随着工作环境温度、充放电循环次数、SOC 等因素发生变化，根据离线试验数据计算得到的参数值估算电池SOC 可能会造成较大的估计误差。因此，在实际运行时，应对钒电池等效电路模型参数进行在线辨识，做出实时修正，提高基于模型估算SOC 的精度。 4.1 基于遗忘因子的最小二乘算法 参数辨识是根据被测系统的输入输出来，通过一定的算法，获得让模型输出值尽量接近系统实际输出值的模型参数估计值。根据能否实时辨识系统的模型参数，可以将常用的参数辨识方法分为离线和在线两类，离线辨识只能在数据采集完成后进行，不能对系统模型实时地在线调整参数，对于具有非线性特性的电池系统往往不能得到满意的辨识结果；在线辨识方法一般能够根据实时采集到的数据对系统模型进行辨识，在线调整系统模型参数。常用的辨识方法有最小二乘法、极大似然估计法和Kalman 滤波法等。因最小二乘法原理简明、收敛较快、容易理解和掌握、方便编程实现等特点，在进行电池模型参数辨识时采用了效果较好的含遗忘因子的递推最小二乘法。 4.1.1 批处理最小二乘法简介 假设被辨识的系统模型： 12121212()()()1n n n n b z b z b z y z G z u z a z a z a z ------+++==++++L L （4-1） 其相应的差分方程为： 1 1 ()()()n n i i i i y k a y k i b u k i ===--+-∑∑（4-2） 若考虑被辨识系统或观测信息中含有噪声，则被辨识模型式（4-2）可改写为： 1 1 ()()()()n n i i i i z k a y k i b u k i v k ===--+-+∑∑（4-3） 式中， ()z k 为系统输出量的第k 次观测值；()y k 为系统输出量的第k 次真值，()y k i -为系统输出量的第k i -次真值；()u k 为系统的第k 个输入值，()u k i -为 系统的第k i -个输入值；()v k 为均值为0的随机噪声。

浅析电力系统模型参数辨识

浅析电力系统模型参数辨识 （贵哥提供） 一、现状分析 随着我国电力事业的迅猛发展, 超高压输电线路和大容量机组的相继投入, 对电力系统稳定计算、以及其安全性、经济性和电能质量提出了更高的要求。现代控制理论、计算机技术、现代应用数学等新理论、新方法在电力系统的应用，正在促使电力工业这一传统产业迅速走向高科技化。 我国大区域电网的互联使网络结构更复杂，对电力系统安全稳定分析提出了更高的要求，在线、实时、精确的辨识电力系统模型参数变得更加紧迫。由于电力系统模型的基础性、重要性，国外早在上世纪三十年代就开始了这方面的分析研究，[1,2]国内外的电力工作者在模型参数辨识方面做了大量的研究工作。[3]随后IEEE相继公布了有关四大参数的数学模型。1990年全国电网会议上的调查确定了模型参数的地位，促进了模型参数辨识的进一步发展，并提出了研究发电机、励磁、调速系统、负荷等元件的动态特性和理论模型，以及元件在极端运行环境下的动态特性和参数辨识的要求。但传统的测量手段，限制了在线实时辨识方法的实现。 同步相量测量技术的出现和WAMS系统的研究与应用，使实现在线实时的电力系统模型参数辨识成为可能。同步相量是以标准时间信号GPS作为同步的基准，通过对采样数据计算而得的相量。相量测量装置是进行同步相量测量和输出以及动态记录的装置。PMU的核心特征包括基于标准时钟信号的同步相量测量、失去标准时钟信号的授时能力、PMU与主站之间能够实时通信并遵循有关通信协议。 自1988年Virginia Tech研制出首个PMU装置以来，[4]PMU技术取得了长足发展，并在国内外得到了广泛应用。截至2006年底，在我国范围内，已有300多台P MU装置投入运行，并且可预计，在不久的将来PMU装置会遍布电力系统的各个主要电厂和变电站。这为基于PMU的各种应用提供了良好的条件。 二、系统辨识的概念 系统模型是实际系统本质的简化描述。[5]模型可分为物理模型和数学模型两大类。物理模型是根据相似原理构成的一种物理模拟，通过模型试验来研究系统的

建筑模型制作报告

建筑模型制作报告 Company number【1089WT-1898YT-1W8CB-9UUT-92108】

建筑模型制作报告学院：合肥学院 专业：建筑学 年级： 12级（1）班 学号： 姓名：骆家伟 指导教师：张程王恺 一、模型制作的时间：13—14学年8、9两周 二、模型制作的目的 本次实践是建筑学专业的综合性实践教学环节，旨在培我们的实际动手能力。其主要任务是使我们理解模型制作在作品设计中的重要性，掌握模型制作的基本工具、方法和过程，锻炼我们的动手实践能力，完善我们的设计知识和设计实践能力。《建筑模型制作》是我们从图纸到实体之间的桥梁，它具有综合性强、涉及面广和实践性强等显着特点。通过这一环节的学习，能培养我们读懂图纸、了解设计，综合运用所学理论知识分析、解决实际问题。随着我国城乡城市化建设的快速发展，人们对房地产业的要求越来越高，模型市场需求越来越大，为其今后走上工作岗位从事有关实际工作打下一个良好的基础。 三、模型制作的内容 1.查找资料老师布置下任务后，我们就对制作建筑模型有了初步的印象。我们查阅书籍并在网上心细查找，最后决定制作现代简约的装饰风

格。该风格是大家比较熟悉的，室内的装饰品也不是很多，且制作比较简单，我们初次做模型比较容易接受。 2.完成模型的制作根据所绘制的建筑草图，利用建筑模型所使用的工具（三合板、KT板、双面胶、AB胶、丁字尺、三角板、剪刀等等）正确地表现所选建筑的三维空间，并能做到与平、立、剖面图一致。此外，模型制作尽可能准确细致、简洁美观！ 3.成果报告写成果报告，总结这次模型制作的心得体会与成果。其中包括做得好的地方继续发展与做的不足需要日后改进的方面。通过这种方式，有助于更好地提升自我。 四：收获与体会 在未开工之前，组员间讨论，分工合作（绘图、收集材料、动手制作）；准备用建筑方案。首先，从班里我们已备齐了所有的工具，包括模型刀，丁字尺，三角板，剪刀，模型胶，铅笔，橡皮，双面胶，砂纸，界尺，颜料。选择材料时要考虑的因素①模型的制作速度。②预期达到的修改和实验的程度。③在模型尺寸范围内，材料保持形状和跨度的能力。④模型所反映的组件的厚度。通过比较分析，我们决定使用木板来做为模型的基本材料，不选用其他的补充材料。接下来就是看似不重要却很重要的一步了，那就是选择适合自己的装饰风格，对此老师并没有太多的要求。我们仔细研究了所有的方案，发现家具是不好做的，因为它小、多，而且还要做的精致，这个部分不仅考验人的耐心也考研人得细心程度。这种装饰风格刚好适合我们的特点，我们自己比较容易专注于细部，在细部打造方面可能会比较有优势，我们认为只有掌握好比例与材料纹理，是比较容易打造出好作品的，若装饰太烦

华润公司领导力素质模型

华润公司领导力素质模型 宋董即兴进行了简短的演讲。他指出：华润集团领导力素养模型的公布是华润集团历史上一个专门重要的里程碑，标志着华润集团在文化 的打造、团队的打造、领军人物的打造上树立了一个价值标准。讲到底华 润集团领导力素养模型第一是对一把手的要求，也是对全集团的要求，是 华润集团核心的文化价值观，它将引领华润集团走向以后，引领华润经理 人持续成长，引领华润每一个职员都以素养模型的差不多要求去培养自己、锤炼自己、进展自己。 那么，华润集团领导力素养模型怎么讲是什么？建立领导力素养模型对华润集团有什么意义？以后我们应该如何正确懂得并运用领导力素 养模型？针对集团各级领导者和宽敞职员在首次接触“华润集团领导力素 养模型”时可能产生的种种疑咨询，华润集团领导力进展项目组给出了讲明。 一、什么是素养模型？ 1、什么是素养？ 在商业环境中，素养是指在既定的岗位、角色、组织和文化中，驱动一个人产生优秀工作绩效的各种个性特点的集合。素养决定了一个人 能否胜任或者专门好地完成工作任务。每一个素养都与特定的行为表现相 联系。Hay(合益)集团采纳冰山理论阐述了对素养的懂得。他们认为素养由以下六个部分组成： ?知识：个人在一个领域内所把握的信息总和。例如了解财务方面的知识，把握运算机语言和编程的方法等。 ?技能：个人运用他/她所把握知识的方式和方法。例如能够熟练地进行运算机的操作，或者能够进行流利的外语交流等。 ?社会角色：个人出现给社会的形象。例如，是一个制定战略者依旧执行战略者，是发起变革者依旧执行变革者等。 ?自我形象：个人对自己的形象定位。例如把自己看成一个老师或领导者，把自己看成是善演讲的人或不善演讲的人等。

建筑模型手工制作方法

建筑模型手工制作方法 建筑模型手工制作方法2010-05-08 16：32 介绍一下基本工具：界刀，切圆器，45度切割刀，U胶，切割板，剪刀， 尺子，乳胶，双面胶。接着介绍一下基本材料：各色卡纸，KT板，航模木板， 塑料棒，透明胶片，磨砂胶片，人，草屑，色纸，树，粘土，丙烯颜料。 下来，我们就讲讲的方法。 一计划 在着手制作模型时，首先必须考虑的恐怕是模型的"利用方法"或者说"表现方法"问题，按照"利用方法"便可确定方针，比例等。城市规划，住宅区规划等大范围的模型，比例一般为1/3000--1/5000,楼房等建筑物则常为1/200--1/50，通常是采用与设计图相同的比例者居多。另外，若是住宅模型，这与其他建筑 物的情况稍有不同，如果建筑物不是很大，则采用1/50，竟可能让人看得清楚。一般情况下，制作顺序是先确定比例，比例确定后，先做出建筑用的场地模型，模型的制作者也必须清楚地形高差，景观印象等，通过大脑进行计划立意处理，然后再多作几次研究分析，就可以着手制作模型了。 二底座与建筑场地 比例决定之后，随后，就可着手做模型了，我一般习惯先做模型底座与基地。如果建筑场地是平坦的，则制作模型也简单易行。若场地高低不平，且表 现要求上也有周围邻近的建筑物，则依测量方法的不同，模型的制作方法也有 相应的区别。尤其是针对复杂地形和城市规划等大场地时，常常是先将地形模 型事先做成，一边看着模型一边进行方案设计的情况较多，因而必须在地形模 型的制作上多下些功夫，但也不需把地形做的过细。 等高线做法(多层粘帖法) 场地场地高差较大，用等高线制作模型时，要事先按比例做成与等高线符 合的板材，沿等高线之曲线切割，粘帖成梯田形式的地形。在这种情况下，所

领导力模型

为何需要建立企业自己的领导力模型 1 领导力模型是什么？ 领导力素质模型是与管理者绩效直接相关的一系列素质的组合，代表企业对于优秀管理者的要求和期望——内部的管理语言和逻辑，代表着企业的价值导向、领导者共同的行为方式。它们整体的发挥能促使管理者产生卓越的绩效表现，对于企业的健康发展和战略目标的实现具有重要的意义。 素质模型是针对特定的组织，在特定的时期内而设计的。不同的公司，因为它们组织结构、业务模式、所处行业等方面迥异，所以对员工的素质要求不可能相同。即使是同一个公司，处于不同的发展阶段，素质模型也可能会发生变化。 2 企业为什么要构建自己的领导力模型而不是把先进企业的模型直接拿来？ 第一，构建领导力素质模型是为了解决如下问题。因此构建模型的过程也是提升领导者素质乃至整个组织竞争力的过程。 ●企业领导层的思想理念不能得到高度统一； ●企业经营管理活动不能顺利开展，企业战略不能得以有效实施； ●企业由一个企业变为一个企业集团或由一个经营层变成多个经营层，公司理念难以得到 认可； ●企业业务扩大而需要新人胜任新职，但在公司内部找不到合适的人选或当现有关键岗位 领导人离开后，公司内部没有合适人选能接替现有职位； ●企业快速发展而企业不得不超速提拔候选人； 因此，构建领导力素质模型，可以帮助企业 ●有效统一高层思想，提高企业凝聚力； ●不断提升领导力水平，打造一流的核心团队； ●为建立优秀的企业文化奠定基础； 第二，构建领导力需要把握几个关键点，也说明企业领导力模型是个性化的。 A企业战略 企业的发展战略为企业的运营管理指明了方向和要求，也对领导者和管理者的行为方式

和标准提出了明确清晰的要求。 构建领导力模型的根本目的是统一管理层的思想理念和行为表现，从而支持企业战略目标的实现。 B企业文化 不同的企业文化背景对员工的行为方式提出了不同的要求和期望，在某个特定的组织中，一些行为方式是被接纳认可并且切实有效的，而另一些行为方式可能会让员工觉得不太舒服甚至难以接受。 因此，代表着公司管理层行为规范的领导力模型一定要考虑到企业独特的文化和特性，否则再科学有效的模型还是会难以得到有效的贯彻落实。 C组织能力现状 为了实现战略目标，打造所需要的组织能力，公司具体需要怎样的领导者和管理者？他们必须具备什么能力和特质？公司目前是否有这样的人才储备？主要差距在哪里？这是构建领导力模型之前需要思考的重要问题。 D应用目的 领导力模型的主要应用方向包括：招聘和选拔、培训与发展、绩效管理、薪酬管理、后备干部培养计划。 不同的应用途径对应不同的素质要求，而且后续的落地实施也对前期的模型建构具有一定的影响。比如，后备干部培养计划的流程：1、找出关键的领导岗位；2、明确这些关键岗位所需的素质；3、评价潜在候选人在关键岗位所需各项素质上的表现；4、评价候选人晋升的可行性或者找出来其在哪些方面需要提升；5、选出每个关键岗位的提名候选人；6、对其制定进一步的素质提升计划并付诸实施。这就要求前期的领导力模型能与后续的人才评测进行无缝对接，而且还要能够衡量后备干部的发展情况。 第三，事实表明，不同企业有不同的领导力模型 A IBM领导力素质模型 对事业的热情、致力于成功、动员执行、持续动力 B华润集团领导力素质模型 赢得市场领先：为客户创造价值、战略性思维、主动应变

基于最小二乘模型的Bayes参数辨识方法

基于最小二乘模型的Bayes 参数辨识方法 王晓侃1，冯冬青2 1 郑州大学电气工程学院，郑州（450001） 2 郑州大学信息控制研究所，郑州（450001） E-mail ：wxkbbg@https://www.docsj.com/doc/ec14671195.html, 摘 要：从辨识定义出发,首先介绍了Bayes 基本原理及其两种常用的方法,接着重点介绍了基于最小二乘模型的Bayes 参数辨识,最后以实例用MATLAB 进行仿真,得出理想的辨识结果。 关键词:辨识定义；Bayes 基本原理；Bayes 参数辨识 中国图书分类号：TP273+.1 文献标识码：A 0 概述 系统辨识是建模的一种方法。不同的学科领域，对应着不同的数学模型，从某种意义上讲，不同学科的发展过程就是建立它的数学模型的过程。建立数学模型有两种方法:即解析法和系统辨识。L. A. Zadehll 于1962年曾对”辨识”给出定义[1]:系统辨识是在对输入和输出观测的基础上，在指定的一类系统中，确定一个与被识别的系统等价的系统。一般系统输出y(n)通常用系统过去输出y(n-m)和现在输入u(n)及过去输入u(n-m)的函数描述 y(n)=f(y(n-1),y(n-2)，...，y(n-m y ), u(n),u(n-1),... ,u(n-m u ))=f(x(n),n) x(n)=[y(n-1),y(n-2),...y(n-m y ), u(n),u(n-1),...,u(n-m u )]’ 这里f(,)为未知函数关系，一般情况为泛函数，可以是线性函数或非线性函数，分别对应于线性或非线性系统，通常这个函数未知，但是局部输入输出数据可以测出，系统辨识的任务就是根据这部分信息寻找确定函数或确定系统来逼近这个未知函数。但实际上我们不可能找到一个与实际系统完全等价的模型。从实用的角度来看，系统辨识就是从一组模型中选择一个模型，按照某种准则，使之能最好地拟合由系统的输入输出观测数据体现出的实际系统的动态或静态特性。接下来本文就以最小二乘法为基础的Bayes 辨识方法为例进行分析介绍并加以仿真[4]。 1 Bayes 基本原理 Bayes 辨识方法的基本思想是把所要估计的参数看做随机变量,然后设法通过观测与该参数有关联的其他变量,以此来推断这个参数。 设μ是描述某一动态系统的模型，θ是模型μ的参数，它会反映在该动态系统的输入输出观测值中。如果系统的输出变量z(k)在参数θ及其历史纪录(1) k D ?条件下的概率密度函 数是已知的，记作p(z(k)｜θ，(1) k D ?)，其中(1) k D ?表示（k-1）时刻以前的输入输出数据集 合，那么根据Bayes 的观点参数θ的估计问题可以看成是把参数θ当作具有某种先验概率密 度p （θ，(1) k D ?）的随机变量，如果输入u(k)是确定的变量，则利用Bayes 公式，把参数θ 的后验概率密度函数表示成[2] p (θ，k D ）= p (θ｜z (k ),u(k ), (1) k D ?)=p (θ｜z (k ),(1) k D ?) = (k-1) (k-1) p(z(k)/,D )p(/D ) (k-1)(k-1)p(z(k)/,D )p(/D )d θθθθθ∞∫?∞ (1) 在式(1)中,参数θ的先验概率密度函数p(θ｜(1) k D ?)及数据的条件概率密度函数p(z(k)｜θ，

建筑模型制作计划书

建筑模型制作计划书 103班小组成员：唐青、张瑶、李博龙、郭宸、陈亚鹏一、 1．纸建筑模型的概述。 纸建筑模型是将庞大的建筑按比例浓缩成小的建筑形体结构。 2．纸建筑模型的制作材料。 卡纸、有色即时贴、胶水。 3．纸建筑模型的加工工具。 铅笔、尺、圆规、量角器、美工刀等。 4．纸建筑模型的造型设计原理。 纸建筑模型的设计是以机械制图中的三视图为依据，以俯视图为基础。纸建筑模型是将平面的纸板，按造型设计要求，经过折叠加工制作成立体造型。5．纸建筑模型的制作方法。 (1) 找规律，分解建筑体。 (2) 设计、测距、绘图，画出各部分的俯视图及侧面展开图。 (3) 切割、切折。 (4) 整形、装饰、粘贴。(即将平面折叠加工成立体造型) (5) 整体组合成建筑局部形体。 (6) 小组将每个成员的建筑局部形体组合成一个建筑群体。 二

(1)把建筑体分解成楼顶、主墙体、基座三部分。 (2) 把楼顶、主墙体、基座三部分的俯视图和侧面。在主墙体的侧面展开图中，楼层的绘制要根据自己的设想按比例画好。 2．小组讨论设计出纸建筑模型的整体构思，画出平面图，修改平面图，制作出效果平面图。 （1）小组内选一名组长，一名记录员； （2）分组研究讨论纸建筑模型的整体构思，画出平面图。 ①分组讨论研究，确定主建筑的位置，设计辅助建筑及其摆放位置，记录员画出草图。 ②修改方案：根据设计的草图，小组内充分讨论、研究主辅建筑是不是配套、协调，哪些需要调整、修改。 ③制作出规范的设计平面图 三、1. a)设计、测距、绘图，画出各部分的俯视图及侧面展开图。 b) 切割、切折。 c) 整形、装饰、粘贴。(即将平面折叠加工成立体造型) d) 整体组合成建筑局部形体。 e) 各小组将每个成员的建筑局部形体组合成一个建筑群体。 2.通过多媒体把上节课纸建筑模型的局部形体演示一遍。 1．制作的工具与材料： 工具：剪刀、美工刀、铅笔、彩色笔、直尺，圆规等。 材料：卡纸、有色即时贴、胶水。 2．教学要求： (1) 小组各成员既要明确分工，进行局部形体部件的制作和整体组合，又要有必要的合作，体现团队精神。 (2) 每个人的制作都要精益求精，充分保证质量。 (3) 小组要将各成员做好的模型组成建筑群体，并派一名代表准备发言，介绍一下本组的制作、组装思路。 四、模型效果预览

领导力五力模型

2010-2011学年第1学期研究生 《行政案例分析》期末论文 领导力五力模型分析 学号：4912000279 姓名：张淼 学院：行政管理 2010年12月26日

目录 摘要 (2) 一、领导力概念链 (2) 二、领导力构成要素 (2) 三、领导力五力模型 (2) 四、领导力五力模型分析 (3) 五、领导力五力模型的应用 (5)

摘要：领导活动是令无数人类个体着迷的现象,古今中外都涌现了大批杰出的领导者.对此,领导学研究者从特质、模式、情境、权变、路径一目标、领导一下属交互、变革、团队和心理动力等诸多方面进行了探讨,试图寻找一种培养领导力的有效捷径.本文讨论的是领导力五力模型。 关键字：领导力模型 一、领导力概念链 领导力概念与领导过程、领导行为、领导能力、领导知识和领导情境等密切相关，它们共同构成了领导力概念链，并诠释了领导力诸要素的关系：处于核心层(第一圈层)的是领导过程，领导过程是由具体的领导行为构成的，领导过程通常也代表着领导实践；第二圈层的领导行为、领导能力和领导知识都是领导过程的直接或间接产物，其中，领导能力是关键，领导能力决定着领导行为的质量与效果，领导行为是领导知识的主要来源之一，领导知识义是领导能力的元素和基础；第三圈层的领导情境是指确保领导过程正常运行的环境因素的总和，是领导行为、领导能力和领导知识等要素形成和发展的重要基础。 在领导力概念链的逻辑关系中,作为领导能力总称的领导力起着承上启下的核心作用，领导者一方面需要整合各种领导知识并通过领导实践使这些知识升华为领导力，另一方面还需要通过领导行为应用这些能力从而影响群体或组织的目标及其实现过程。领导力的特殊重要性预示着领导学研究将由领导行为研究范式转向领导力研究范式。 二、领导力的构成要素 领导力是决定领导者领导行为的内在力量．是实现群体或组织目标、确保领导过程顺畅运行的动力。 Chapman和O’nell在《发现，然后培育你的领导力》中提了出了一个经典的领导力形成模式，该模式包括六个要素，即充满理想色彩的使命感、果断而正确的决策、共享报酬、高效沟通、足够影响他人的能力和积极的态度。需要注意，领导力深深扎根于其赖以生存的土壤——被赋予力量的被领导者，领导者的力量来源于被领导者而不是他们的上级。 三、领导力五力模型 根据领导力概念谱系，领导力是支撑领导行为的各种领导能力的总称，其着力点是领导过程；换言之，领导力是为确保领导过程的进行或者说领导目标的顺利实现服务的。基于领导过程进行分析，可以认为，领导者必须具备如下领导能力：

负荷建模和参数辨识的遗传进化算法

ISSN 1000-0054CN 11-2223/N 清华大学学报(自然科学版)J T singh ua Un iv (Sci &Tech ),1999年第39卷第3期 1999,V o l.39,N o.311/34 37～40 　 负荷建模和参数辨识的遗传进化算法* 朱守真,　沈善德,　郑宇辉,　李　力,　艾　芊,　曲祖义 清华大学电机工程与应用电子技术系,北京100084; 东北电力集团公司,沈阳110006 收稿日期:1998-06-23 第一作者:女,1950年生,副教授　*基金项目:国家攀登计划B(85-35) 文　摘　提出了一种用于电力系统负荷建模和参数辨识的遗传进化算法,该方法与传统的最小二乘法相比具有全局搜索优化特点,适用于非线性、不连续或微分不连续的各种负荷模型。该方法已成功用于工业负荷实测数据辨识及动态和静态负荷建模。在静态负荷建模上,辨识结果略优于传统的最小二乘法,且通用性更好,只需做极小的修改就可以用于各种形式的静态负荷模型。在动态负荷建模上算法不仅给出了更优秀的结果,而且表现出很好的稳健性。结果表明此方法在负荷建模中的优势。 关键词　遗传进化算法;负荷建模;参数辨识分类号　T M 761 电力负荷模型是电力系统分析、规划、运行和计算的基础,尤其在计算中对电力系统动态行为的模拟结果影响很大。不同的计算需要采用不同的负荷模型,常规采用以不同比例的恒定阻抗、恒定电流、恒定功率或考虑不同动静比例负荷模型的方式使计算结果相差很大,甚至会导致完全错误的结论[1,2]。研究表明建立符合实际的负荷模型是十分必要的。负荷特性具有时变、非线形、不确定等多种特点,且实际负荷的用电设备构成差别很大,尤其是当电压或电流变化时,负荷产生突变,这也增加了建模的难度和复杂性。参数辨识是负荷建模的核心,目前常用的有最小二乘法、辅助变量法、分段线性多项式等方法,其中传统的方法不能有效地克服负荷建模中的非线性和不连续性等问题,会产生多值性等误差。近年来ANN 方法在建模方面已取得成功,但该方法更侧重于模拟模型的动态过程,且形成的结果是非参数模型。 遗传进化算法是模拟自然界进化中优胜劣汰的 优化过程,原则上能以较大的概率找到全局的最优解,具有并行、通用、鲁棒性强,全局收敛性好等优 点。研究人员已在发电规划[3],发电调度[4],无功优化[5]中用算例证明了EP 方法比传统的梯度寻优技术更优越。 本文采用遗传进化算法对静态、动态负荷进行了实测建模。 1　电力负荷的数学模型 本文主要描述以负荷特性来分类的静态和动态模型的建模方法。1.1　静态负荷模型 静态负荷模型表示某一时刻负荷所吸收的有功功率和无功功率与同一时刻负荷母线电压和频率之间的函数关系。静态负荷模型一般以幂函数和多项式模型表示。 本文以幂函数模型为例进行计算,幂函数表示的静态负荷特性如下: P =P 0U a 1f a 2, Q =Q 0 U b 1 f b 2 . (1) 定义误差函数 E w = N i =1 [W m (i )-W c (i )] 2 N (2)式中:N 为测量点数,W m (i )分别表示第i 次有功或无功功率测量值,W c (i )表示利用第i 次采样U i ,f i 的值由式(1)得到的有功或无功计算值,X p 、X q 是待辨识参数的向量: X p =[P 0,a 1,a 2], X q =[Q 0,b 1,b 2]. (3) 辨识问题表述为极小值寻优问题,即搜索一组参数使误差E w 达到最小值。1.2　动态负荷的模型 动态负荷模型表示某一时刻负荷所吸收的有功

建筑模型制作速成教程

1、模型分类：方案模型（形式表现要求不高）和展示模型（材料及制作深度高的成品） 2、：测绘：三棱尺、直尺、三角板、弯尺、圆规、游标卡尺、模板、蛇尺。 剪裁：勾刀、手术刀、推拉刀、45°切刀、切圆刀、剪刀、手锯、钢锯、电动手锯、电动曲线锯、带锯、电热切割器、优耐美模型机组、电脑雕刻机。 打磨喷绘：砂纸、砂纸机、锉刀、什锦锉、木工刨、小型台式砂轮机、喷枪。 热加工：塑料板亚克力弯板机、火焰抛光机。 3、：主材：泡沫聚苯乙烯板、有机玻璃板、塑料板、ABS板PVC板（abspvc电脑加工）、 木材版（轻木软木微薄木） 辅材：金属材料：单面金属板、双色板、确玲珑、纸粘土、油泥、石膏、即时贴、植绒即时贴、仿真草皮、绿地粉、泡沫塑料、水面胶=A、B水、软陶、石蜡、 型材-基本、仿真成品。 胶黏剂：纸类：白乳胶、胶水、喷胶、双面胶带。 塑料类胶黏剂：三氯甲烷、502胶黏剂、建筑胶、热熔胶、hart胶、Araldite 胶、无影胶。 木材类胶黏剂：乳胶、4115建筑胶、hart胶。 面层喷色材料：自喷漆、醇酸调和漆、硝基磁漆、聚酯漆、模型专用漆、丙烯 颜料。 4、建筑模型制作设计：主题制作设计：总体与局部、效果表现、材料选择、模型色彩。 模型绿化制作设计：绿化与建筑主体关系、绿化中树木形体的塑造=建筑模型比例的影响&绿化面积及布局的影响、绿化树木色彩=色彩与建筑主体关系&色彩自身变化与对比关系&色彩与建筑设计的关系。 建筑模型配景制作设计：无 5、聚苯乙烯模型制作基本技法：画线-刻写钢板的铁笔+切割-电热切割器及推拉刀+粘接-乳胶&大头针=组合。 6、纸板模型制作基本技法：薄纸板模型制作基本技法：把纸板裱于图纸上，喷湿+浆糊/胶水，干燥后剪裁，留粘接量，立面不做开窗处理，手术刀划裂折线以保持折线的挺直。 厚纸板模型制作基本技法：选材-画线-切割-粘接。 7、木质模型制作基本技法：木材纹理规整性&木材强度，对接/搭接/斜面拼接法。 8、有机玻璃板及ABS板模型制作基本技法：选材-放样-制作窗户-打磨-检验：粉末堆积修补石膏粉&广告色+白喷漆搅拌修补、喷漆缓慢平行远离多次。 9、建筑模型制作特殊技法：替代制作法、磨具制作法、石膏浇注法、石蜡浇注法、玻璃钢翻制法（环氧树脂）需调制&固化剂+玻璃纤维布+隔离剂模具内+环氧树脂+贴玻璃纤维布重复几遍+干燥固化+脱模打磨修整=成品。 10、热加工制作法：利用材料的物理特性通过加热定型，用于有机玻璃&塑料类。以透明半球面构件为例：代替制作法+模具浇注制作法难以完成。用薄透明有机玻璃板热加工即可：模具的制作（阴模or阳模）-清理模具表面-擦拭被加工材料-板材均匀受热-加热到最佳状态时迅速放入模具-挤压&冷却定型-脱模-修整。

机器人动力学汇总

机器人动力学研究的典型方法和应用 （燕山大学 机械工程学院） 摘 要：本文介绍了动力学分析的基础知识，总结了机器人动力学分析过程中比较常用的动力学分析的方法：牛顿—欧拉法、拉格朗日法、凯恩法、虚功原理法、微分几何原理法、旋量对偶数法、高斯方法等，并且介绍了各个方法的特点。并通过对PTl300型码垛机器人弹簧平衡机构动力学方法研究，详细分析了各个研究方法的优越性和方法的选择。 前 言：机器人动力学的目的是多方面的。机器人动力学主要是研究机器人机构的动力学。机器人机构包括机械结构和驱动装置，它是机器人的本体，也是机器人实现各种功能运动和操作任务的执行机构，同时也是机器人系统中被控制的对象。目前用计算机辅助方法建立和求解机器人机构的动力学模型是研究机器人动力学的主要方法。动力学研究的主要途径是建立和求解机器人的动力学模型。所谓动力学模指的是一组动力学方程（运动微分方程），把这样的模型作为研究力学和模拟运动的有效工具。 报告正文： （1）机器人动力学研究的方法 1）牛顿—欧拉法 应用牛顿—欧拉法来建立机器人机构的动力学方程，是指对质心的运动和转动分别用牛顿方程和欧拉方程。把机器人每个连杆（或称构件）看做一个刚体。如果已知连杆的表征质量分布和质心位置的惯量张量，那么，为了使连杆运动，必须使其加速或减速，这时所需的力和力矩是期望加速度和连杆质量及其分布的函数。牛顿—欧拉方程就表明力、力矩、惯性和加速度之间的相互关系。 若刚体的质量为m ，为使质心得到加速度a 所必须的作用在质心的力为F ，则按牛顿方程有：ma F = 为使刚体得到角速度ω、角加速度εω= 的转动，必须在刚体上作用一力矩M ， 则按欧拉方程有：εωI I M += 式中，F 、a 、M 、ω、ε都是三维矢量；I 为刚体相对于原点通过质心并与刚

领导力模型

学习导航 通过学习本课程，你将能够： ●了解什么是领导力模型； ●知道什么是胜任力模型； ●掌握开发领导力模型的方法； ●提高管理人员素质，提升企业竞争力。 领导力的模型 一、什么是领导力模型 领导力模型代表了企业对管理人员个性化素质要求，也代表了优秀管理者的个性化标准。因此，领导力模型是领导力开发的基础。只有具备了领导力模型这一重要标准，才能对企业内部管理人员进行个性化评价和提升。 1.领导力模型的定义 领导力模型，是指企业针对特定管理岗位或群体开发的能够驱动优异绩效的素质指标组合，也是企业特定管理岗位或群体中的绩效优异者所具备的一系列素质指标。 领导力模型针对的对象既可以是一个具体的岗位，如市场总监、人力资源总监等，也可以是某个特定人群，如企业的高层管理团队、中层管理团队、基层管理团队等。 领导力模型不是单一的某个指标，而是能够驱动优异绩效的一系列指标的组合，即企业中能够产生高绩效的岗位和目标人群所具备的一系列素质。 2.领导力模型的来源——胜任力理论 领导力模型的理念源自胜任力理论。 胜任力

胜任力是指在相同岗位上绩效优异者与绩效一般者之间存在的深层次素质差异，即特定岗位上的优秀员工（绩优者）所具备的素质特点。 胜任力模型 胜任力模型，是指能将某个岗位的优秀者与一般者相区分的一系列素质指标的集合。这些素质指标可以被观察、指导和衡量，并能用行为的方式表现出来。 胜任力模型分为三种：基准性模型、鉴别性模型和开发性模型。基准，即达到合格水平。基准性模型，是指按照胜任力理论区分，在相同岗位，绩效一般者与绩效优异者存在着深层次的素质差异；鉴别性模型，是指部分能够相区别的模型；开发性模型，是指企业不再单纯地要求每位管理人员都具备基准性模型或鉴别性模型的要求，而是要具备个性化素质要求。 3.胜任素质辞典的关键内容 衡量企业人力资源部门管理水平的高低，主要看其是否具备个性化的胜任素质辞典。 图1 胜任素质辞典 如图1所示，胜任素质辞典包括四个关键内容： 岗位素质模型 在企业中，表现优异与表现一般的管理人员的差距往往非常明显，岗位的胜任素质模型体现的正是表现优异的管理人员所具有的素质指标。 职能素质模型 职能素质模型，是指在某个职能体系中，整个部门、整个团队中的每个成员都应该共同具备的素质指标。 核心（通用）素质模型 企业的核心素质模型，是指企业在设计能力素质模型时必须以企业使命、愿景和战略目标为基础。 领导力素质模型 领导力的素质模型，简称领导力模型，主要用来区别各层级优秀领导者的素质。

Bouc-Wen 滞回模型的参数辨识

上海交通大学 硕士学位论文 Bouc-Wen滞回模型的参数辨识及其在电梯振动建模中的应用 姓名：周传勇 申请学位级别：硕士 专业：机械设计及理论 指导教师：李鸿光 20080201

Bouc-Wen滞回模型的参数辨识 及其在电梯振动建模中的应用 摘 要 电梯导靴是连接轿箱系统与导轨的装置，它能起到导向和隔振减振的作用。同时，在电梯的运行过程中它又将导轨由于制造或安装所造成的表面不平顺度传递给轿箱系统，从而引起轿箱系统的水平振动。国内外学者在电梯水平振动的建模和分析中，往往把导靴视为线性弹簧-阻尼元件来建模而忽略了非线性因素。事实上导靴与导轨之间存在非线性的迟滞摩擦力，本文通过实验的方法，采用Bouc-Wen 滞回模型来建立导靴-导轨非线性摩擦力模型。 Bouc-Wen滞回模型因其微分形式的非线性表达式而使得其参数辨识存在较大的困难，本文利用模型中部分参数的不敏感性，通过数学变换将非线性参数辨识问题转化为线性参数辨识问题，从而使得问题大大简化，参数辨识的效果也能满足要求。 基于以上导靴-导轨间摩擦力模型，本文进而建立了轿箱-导轨耦合水平振动动力学模型，该模型将轿箱系统等效为2自由度的平面运动刚体，将导靴等效为质量-弹簧-阻尼单元，同时考虑了导靴-导轨间的非线性摩擦力，以及导靴靴衬与导轨间接触的不连续性等。 在建立了轿箱-导轨耦合水平振动动力学模型后，利用Matlab/Simulink，建立了相应的仿真模型，开展了几种典型导轨不

平顺度激励（弯曲、失调和台阶）下的仿真分析。研究结果表明，这些分析对于电梯结构优化设计和动力学建模与分析有理论指导意义。 关键词：迟滞，参数辨识，非线性，动力学建模，系统仿真

华润公司领导力素质模型

“我宣布,华润集团领导力素质模型正式启用!”2008年1２月22日上午，在深圳观澜湖骏豪酒店骏豪演讲厅里，伴随着华润集团领导力素质模型水晶彩球的亮灯仪式，集团宋林董事长向集团各部室、一级利润中心总经理和人力资源负责人揭开了华润集团领导力素质模型的神秘面纱。 宋董即兴进行了简短的演讲。他指出：华润集团领导力素质模型的发布是华润集团历史上一个非常重要的里程碑,标志着华润集团在文化的打造、团队的打造、领军人物的打造上树立了一个价值标准。说到底华润集团领导力素质模型首先是对一把手的要求,也是对全集团的要求,是华润集团核心的文化价值观,它将引领华润集团走向未来,引领华润经理人不断成长，引领华润每一个员工都以素质模型的基本要求去培养自己、锻炼自己、发展自己。 那么,华润集团领导力素质模型究竟是什么?建立领导力素质模型对华润集团有什么意义?未来我们应该如何正确理解并运用领导力素质模型?针对集团各级领导者和广大员工在首次接触“华润集团领导力素质模型”时可能产生的种种疑惑，华润集团领导力发展项目组给出了解释。 一、什么是素质模型？ 1、什么是素质？ 在商业环境中,素质是指在既定的岗位、角色、组织和文化中,驱动一个人产生优秀工作绩效的各种个性特征的集合。素质决定了一个人能否胜任或者很好地完成工作任务。每一个素质都与特定的行为表现相联系。Haｙ（合益)集团采用冰山理论阐述了对素质的理解。他们认为素质由以下六个部分组成: ?知识：个人在一个领域内所掌握的信息总和。例如了解财务方面的知识,掌握计算机语言和编程的方法等。

?技能:个人运用他／她所掌握知识的方式和方法。例如可以熟练地进行计算机的操作,或者可以进行流利的外语交流等。 ?社会角色:个人呈现给社会的形象。例如，是一个制定战略者还是执行战略者，是发起变革者还是执行变革者等。 ?自我形象：个人对自己的形象定位。例如把自己看成一个老师或领导者，把自己看成是善演讲的人或不善演讲的人等。 ?个性特点：个人以一定的方式产生行为的性情和气质。例如是个很好的聆听者，有危机感，对数字敏感，有洞察力等。 ?动机：对行为不断产生驱动作用的需要和想法。例如:想要自我成就某些事情，想要影响他人的绩效等。 在冰山模型上,知识和技能在冰山的顶部，较容易发现和测量。水线下的素质,尽管难于被发现，但是却对表面的行为有很大的直接的影响。社会角色和自我形象存在于意识的水平;个性特点和动机在更深的层次下，往往离人的“核心”最近。也就是说,在水面下越深的部分,越不容易被观察与测量,但是对绩效的影响却越长远。冰山模型说明了素质是如何潜在地作用于人的行为,并最终影响与预示着人的绩效。 ２、什么是素质模型? 素质模型就是为了完成某项工作,达成某一绩效目标,要求任职者具备的一系列不同素质的组合。素质模型是针对特定的组织，在特定的时期内而设计的。不同的公司,因为它们组织结构、业务模式、所处行业等方面迥异，所以对员工的素质要求不可能相同。即使是同一个公司,处在不同的发展阶段,它们的素质模型也可能会发生变化。 素质模型通常由4-8个与工作绩效最相关的素质组成。素质模型可以帮助管理者判断并发现员工绩效好坏差异的关键驱动因素,据此指导员工改进并提高绩效。 素质模型一般分为三类，第一类是岗位族群的素质,这个一般是对专业岗位人才的要求;第二类是通用素质，是对所有人员的基本要求;第三类是领导力素质,是对领导者和管理者的要求。很显然，华润集团的领导力素质模型，属于第三类。 二、华润集团为什么要建立领导力素质模型? 宋林董事长在2０08年7月13-14日的华润集团领导力发展项目阶段汇报会上提出，华润集团大力发展领导力，是为了应对华润集团发展的六大需要，为了消除华润领导者存在的五大现象,为了塑造简单、坦诚、阳光的企业文化，为了解决滞后的领导力发展水平同日益庞大的事业之间的矛盾。

建筑模型制作流程

建筑制作项目流程 1、制作前期策划 根据甲方提供的平面图、立面图、效果图及模型要求，制定模型制作风格。 2、模型报价预算 预算员根据[1]、模型比例大小、材料工艺及图纸深度确定模型收费、签订制作服务订单。 3、制作组织会审 技术人员将核对分析图纸，确定模型材质、处理工艺、制作工期及效果要求。 (1)建筑制作进程： 建筑制作师根据甲方提供的图纸施工制作，效果以真实、美观为原则。所有建筑均采用AutoCAD绘图，电脑雕刻机切割细部、建筑技师手工粘接的流水线作业法，既保证了各部件的质量又保证了工期。 (2)环境景观设计制作进程： 总体环境将由专业景观设计师进行把控。专业制作人员结合图纸进行设计制作。原则是根据甲方的设计图纸再现设计师的设计意图。切不可胡乱操作，自由发挥。同时使用仿真树木、小品、雕塑等进行点缀，使得整个景观部分美观精致。 (3)建筑环境灯光组装： 灯光系统根据甲方要求进行设计制作，体现沙盘的夜景效果。 4、制作完工检验 质检部经理及项目负责人对照图纸，进行细部检查和调整。 5、模型安装调试 模型服务人员在模型展示地现场调试安装清洁，达到甲方满意后离开。 编辑本段 建筑模型分类 黏土模型 黏土材料来源广泛取材方便价格低廉经过“洗泥”工序和“炼熟过程其质地更加细腻。黏土具有一定的粘合性可塑性极强在塑造过程中可以反复修改任意调整修刮填，补比较方便。还可以重复使用是一种比较理想的造型材料,但是如果黏土中的水分失去过多则容易使黏土模型出现收缩龟裂甚至产生断裂现象不利于长期保存。另外，在黏土模型表面上进行效果处理的方法也不是很多,黏土制作模型时一定要选用含沙量少，在使用前要反复加工，把泥和熟，使用起来才方便。一般作为雕塑、翻模用泥使用。 油泥模型 油泥是一种人造材料。凝固后极软，较软，坚硬。油泥可塑性强，黏性、韧性比黄泥（黏土模型）强。它在塑造时使用方便，成型过程中可随意雕塑、修整，成型后不易干裂，可反复使用。油泥价格较高，易于携带，制作一些小巧、异型和曲面较多的造型更为合适。一般像车类、船类造型用油泥极为方便。所以选用褐油泥作为油泥的最外层是很明智的选择。油泥的材料主要成分有滑石粉62%、凡士林30%、工业用蜡8%。 石膏模型 石膏价格经济，方便使用加工，用于陶瓷、塑料、模型制作等方面。石膏质地细腻，成型后易于表面装饰加工的修补，易于长期保存，适用于制作各种要求的模型，便于陈列展示。 塑料模型 塑料是一种常用制作模型的新材料。塑料品种很多，主要品种有五十多种，制作模型应