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{| class="wikitable" align="right" |- | style="background: #FF2400" align= center| '''<big>倾斜度</big>''' |- |<center><img src=https://gimg2.baidu.com/image_search/src=http%3A%2F%2Fimg.jigao616.com%2Fupload%2Fpatent%2F2017%2F5%2F16%2FHDA0001134246610000011.gif&refer=http%3A%2F%2Fimg.jigao616.com&app=2002&size=f9999,10000&q=a80&n=0&g=0n&fmt=auto?sec=1652222553&t=c07dd5082286229416d949a79819c0d6 width="300"></center> <small>[https://image.baidu.com/search/detail?ct=503316480&z=0&ipn=d&word=%E5%80%BE%E6%96%9C%E5%BA%A6&step_word=&hs=0&pn=28&spn=0&di=7060663421280190465&pi=0&rn=1&tn=baiduimagedetail&is=0%2C0&istype=0&ie=utf-8&oe=utf-8&in=&cl=2&lm=-1&st=undefined&cs=2594028596%2C1767522702&os=1070910607%2C2611545898&simid=3405275188%2C292473313&adpicid=0&lpn=0&ln=1320&fr=&fmq=1649630548665_R&fm=&ic=undefined&s=undefined&hd=undefined&latest=undefined©right=undefined&se=&sme=&tab=0&width=undefined&height=undefined&face=undefined&ist=&jit=&cg=&bdtype=0&oriquery=&objurl=https%3A%2F%2Fgimg2.baidu.com%2Fimage_search%2Fsrc%3Dhttp%3A%2F%2Fimg.jigao616.com%2Fupload%2Fpatent%2F2017%2F5%2F16%2FHDA0001134246610000011.gif%26refer%3Dhttp%3A%2F%2Fimg.jigao616.com%26app%3D2002%26size%3Df9999%2C10000%26q%3Da80%26n%3D0%26g%3D0n%26fmt%3Dauto%3Fsec%3D1652222553%26t%3Dc07dd5082286229416d949a79819c0d6&fromurl=ippr_z2C%24qAzdH3FAzdH3Fooo_z%26e3B3t2w5m8m_z%26e3Bv54AzdH3Fzi7wgst3tjfiw5_8cnncd0d_z%26e3Bwfrx&gsm=1d&rpstart=0&rpnum=0&islist=&querylist=&nojc=undefined&dyTabStr=MCwzLDEsNCwyLDYsNSw3LDgsOQ%3D%3D 来自 呢图网 的图片]</small> |- | style="background: #FF2400" align= center| '''<big></big>''' |- | align= light| 中文名: 倾斜度 外文名: gradient 读 音: qīng xíe dù 释 义: 指物体或斜面倾斜 测 量: 三维测量,三坐标测量机 |} '''倾斜度''',是指物体或斜面倾斜、歪斜的程度,与地面的[[夹角]]。函数F(x,y,...)在(x0,y0,...)的梯度就是函数在该点的导数,通常在数学上记作▽F(x0,y0,...)或gradF(x0,y0,...)。 梯度是一个向量, 它的方向是函数在一点变化率最快的方向,而它的模就是函数沿这个方向的变化率。 在MATLAB中利用gradient[[计算]]梯度,将得到若干向量,它们指出了F的值增大的方向。<ref>[https://www.360kuai.com/pc/946fca7c43f06e1cc?cota=3&kuai_so=1&sign=360_57c3bbd1&refer_scene=so_1 被称世界第一斜塔, 倾斜度超过比萨斜塔, 原因是没打地基, 就在江苏 ],快资讯 , 2020-01-09</ref> 倾斜度 ( qīng xíe dù ) ==释义== 指物体或斜面倾斜、歪斜的程度,与地面的夹角。 如角α的倾斜度tanα=b:a ==测量== 倾斜度属于三维测量,三[[坐标]]测量机是测量倾斜度最常用的工具之一。 ==形位公差== 倾斜度是表示零件上两要素相对方向保持任意给定角度的正确状况。 倾斜度公差是:被测要素的实际[[方向]],对于基准成任意给定角度的理想方向之间所允许的最大变动量。 ==定向公差== 倾斜度(∠) 用来控制零件上被测要素(平面或直线)相对于基准要素(平面或直线)的方向偏离某一给定角度(0°~90°)的程度,即要求被测要素对基准成一定角度(除90°外)。 计算数值梯度。 函数F(x,y,...)在(x0,y0,...)的梯度就是[[函数]]在该点的导数,通常在数学上记作▽F(x0,y0,...)或gradF(x0,y0,...)。 梯度是一个向量, 它的方向是函数在一点变化率最快的方向,而它的模就是函数沿这个方向的变化率。 在MATLAB中利用gradient计算梯度,将得到若干向量,它们指出了F的值增大的方向。 ==语法格式== FX = gradient(F) 其中F是一个向量。该格式返回F的一维数值梯度。FX即∂F/∂x,即沿着x轴(水平轴)方向的导数。 [FX,FY] = gradient(F) 其中F是一个矩阵。该调用返回二维数值梯度的x、y部分。FX对应∂F/∂x, FY对应于∂F/∂y。 [FX,FY,FZ,...] = gradient(F) 这里,F是一个含有N个自变量的多元[[函数]]。 [...] = gradient(F,h) 这里的h指定了沿着梯度的方向取点的间隔。 [...] = gradient(F,h1,h2,...) 以x,y方向分别为间隔0.2求取矩阵Z的数值[[梯度]],dZ/dx和dZ/dy分别返回到DX,DY中。 == 参考来源 == <center> {{#iDisplay:a0815qm6hmu|480|270|qq}} <center>卢娜-倾斜度调节</center> </center> == 参考资料 == [[Category: 970 技藝總論]]
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