無人艇水深估計(jì)與補(bǔ)償技術(shù)_第1頁
無人艇水深估計(jì)與補(bǔ)償技術(shù)_第2頁
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無人艇水深估計(jì)與補(bǔ)償技術(shù)無人艇水深估計(jì)中聲吶原理和算法水下地形建模與水深估計(jì)的結(jié)合無人艇傾斜補(bǔ)償下的水深估計(jì)算法自主航行過程中水深估計(jì)的精度影響因素基于濾波技術(shù)的無人艇水深估計(jì)多傳感器融合的水深補(bǔ)償技術(shù)無人艇水深估計(jì)與慣性導(dǎo)航的協(xié)同定位深海環(huán)境下無人艇水深估計(jì)的挑戰(zhàn)與對(duì)策ContentsPage目錄頁無人艇水深估計(jì)中聲吶原理和算法無人艇水深估計(jì)與補(bǔ)償技術(shù)無人艇水深估計(jì)中聲吶原理和算法1.線性聲吶通過測量聲波傳播時(shí)間來估計(jì)水深。聲波從換能器發(fā)射,在水下傳播并反射回?fù)Q能器。2.傳播時(shí)間與水深成正比,因此可以根據(jù)傳播時(shí)間計(jì)算水深。3.線性聲吶具有成本低、精度高、測量范圍廣的特點(diǎn)。寬帶聲吶水深估計(jì)原理:1.寬帶聲吶發(fā)射寬頻譜的聲波,測量接收信號(hào)的波形變化。2.水深的深度與信號(hào)波形變化有關(guān),因此可以基于波形特征估計(jì)水深。3.寬帶聲吶具有精度高、抗多徑干擾能力強(qiáng)的特點(diǎn)。線性聲吶水深估計(jì)原理:無人艇水深估計(jì)中聲吶原理和算法1.多波束聲吶發(fā)射扇形聲束,接收范圍內(nèi)不同角度的回波。2.根據(jù)回波的時(shí)間、方位和幅度信息,可以構(gòu)建水下地形圖,從中提取水深信息。3.多波束聲吶具有測量速度快、精度高、覆蓋范圍廣的特點(diǎn)。干涉聲吶水深估計(jì)原理:1.干涉聲吶采用兩個(gè)或多個(gè)換能器同時(shí)發(fā)射聲波,接收聲波的干涉信號(hào)。2.水深的深度與干涉信號(hào)的相位變化有關(guān),因此可以基于相位信息估計(jì)水深。3.干涉聲吶具有精度高、不受環(huán)境影響大的特點(diǎn)。多波束聲吶水深估計(jì)原理:無人艇水深估計(jì)中聲吶原理和算法1.ADCP發(fā)射聲波,測量聲波反射從水中運(yùn)動(dòng)顆粒的頻移。2.頻移與水速成正比,水速與水深的梯度成正比。3.ADCP可以同時(shí)測量水深和水速信息。水下光學(xué)成像水深估計(jì)原理:1.水下光學(xué)成像系統(tǒng)通過光學(xué)設(shè)備獲取水下圖像。2.水深與圖像中物體的幾何尺寸和透視關(guān)系有關(guān)。聲學(xué)多普勒流速計(jì)(ADCP)水深估計(jì)原理:水下地形建模與水深估計(jì)的結(jié)合無人艇水深估計(jì)與補(bǔ)償技術(shù)水下地形建模與水深估計(jì)的結(jié)合水下地形建模1.水下地形的精確建模是水深估計(jì)的先決條件,可通過聲吶或激光雷達(dá)系統(tǒng)等技術(shù)獲取海床數(shù)據(jù)。2.三維水下地形模型可用于模擬水體流場和水深變化,為水下航行器提供準(zhǔn)確的導(dǎo)航和姿態(tài)信息。3.水下地形建模算法不斷發(fā)展,包括網(wǎng)格化方法、體素方法和點(diǎn)云處理技術(shù),以提高建模精度和效率。水深估計(jì)1.水深估計(jì)是無人艇在水下航行和任務(wù)執(zhí)行的關(guān)鍵信息,可通過壓力傳感器、聲吶系統(tǒng)或水深計(jì)等手段測量。2.水深估計(jì)算法考慮聲波傳播特性、水體溫度和鹽度等因素,以提高測量精度。3.多傳感器融合技術(shù)在水深估計(jì)中發(fā)揮著重要作用,通過整合不同傳感器的測量數(shù)據(jù),提高估計(jì)結(jié)果的可靠性和魯棒性。水下地形建模與水深估計(jì)的結(jié)合水下環(huán)境感知1.水下環(huán)境感知是無人艇水深估計(jì)和補(bǔ)償?shù)年P(guān)鍵環(huán)節(jié),包括水聲、水溫、水流等信息的獲取和分析。2.水聲感知技術(shù)利用聲波傳播特性探測水下物體和環(huán)境,為水深估計(jì)提供重要的數(shù)據(jù)源。3.水深估計(jì)與水下環(huán)境感知的結(jié)合,可提高無人艇對(duì)水下環(huán)境的認(rèn)知,增強(qiáng)其水下航行和任務(wù)執(zhí)行能力。水深動(dòng)態(tài)補(bǔ)償1.水深變化會(huì)引起無人艇的姿態(tài)擾動(dòng),需要通過動(dòng)態(tài)補(bǔ)償技術(shù)來保持穩(wěn)定性和航向控制。2.水深動(dòng)態(tài)補(bǔ)償算法綜合考慮水深變化、流體阻力和推力等因素,對(duì)無人艇的運(yùn)動(dòng)控制器進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整。3.自適應(yīng)和魯棒的動(dòng)態(tài)補(bǔ)償算法在復(fù)雜和不確定的水下環(huán)境中至關(guān)重要,以保障無人艇的穩(wěn)定性和控制性能。水下地形建模與水深估計(jì)的結(jié)合水深自校正1.水深傳感器不可避免存在誤差,需要通過自校正技術(shù)進(jìn)行修正,以提高水深估計(jì)的精度。2.水深自校正算法利用水下地形模型或其他先驗(yàn)信息,結(jié)合傳感器測量數(shù)據(jù),校正水深傳感器的輸出。3.自校正技術(shù)可提高無人艇水深估計(jì)的魯棒性和可靠性,增強(qiáng)其在水下環(huán)境中的定位和導(dǎo)航能力。無人艇水下自主控制1.水下地形建模與水深估計(jì)的結(jié)合為無人艇的水下自主控制提供關(guān)鍵信息,用于路徑規(guī)劃、避障和姿態(tài)控制。2.無人艇水下自主控制算法綜合考慮水深變化、水流影響和任務(wù)要求,實(shí)現(xiàn)無人艇在水下環(huán)境中的自主航行和任務(wù)執(zhí)行。3.無人艇水下自主控制技術(shù)在海洋探索、海洋環(huán)境監(jiān)測和水下工程等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。無人艇傾斜補(bǔ)償下的水深估計(jì)算法無人艇水深估計(jì)與補(bǔ)償技術(shù)無人艇傾斜補(bǔ)償下的水深估計(jì)算法1.采用慣性導(dǎo)航系統(tǒng)(INS)獲取無人艇航向和傾角信息。2.利用互補(bǔ)濾波或卡爾曼濾波等算法融合加速度計(jì)和陀螺儀的輸出,提高傾斜補(bǔ)償?shù)木取?.根據(jù)傾角信息,對(duì)水深傳感器測量值進(jìn)行實(shí)時(shí)的傾斜補(bǔ)償,消除傾斜引起的測量誤差。主題名稱:基于聲吶多波束測量的傾斜補(bǔ)償1.利用多波束聲吶測量無人艇前方或下方多個(gè)點(diǎn)的深度信息。2.結(jié)合無人艇的航向和傾角信息,計(jì)算無人艇與傾斜方向垂直的距離。3.根據(jù)垂直距離和傾角,對(duì)水深測量值進(jìn)行傾斜補(bǔ)償,減少傾斜影響。主題名稱:基于慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的傾斜補(bǔ)償無人艇傾斜補(bǔ)償下的水深估計(jì)算法主題名稱:基于機(jī)器學(xué)習(xí)的傾斜補(bǔ)償1.收集大量無人艇在不同傾斜狀態(tài)下的水深測量數(shù)據(jù)。2.訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型,建立傾斜角度和水深測量誤差之間的關(guān)系。3.將訓(xùn)練好的模型集成到無人艇系統(tǒng)中,根據(jù)實(shí)時(shí)傾角信息預(yù)測并補(bǔ)償水深測量誤差。主題名稱:基于視覺傳感器的傾斜補(bǔ)償1.使用相機(jī)或視覺傳感器拍攝無人艇周圍環(huán)境的圖像。2.利用圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù),提取場景中的特征點(diǎn)或目標(biāo)。3.根據(jù)特征點(diǎn)的三維位置和無人艇的航向和傾角信息,計(jì)算無人艇與水面的距離,并在測量值中應(yīng)用傾斜補(bǔ)償。無人艇傾斜補(bǔ)償下的水深估計(jì)算法主題名稱:綜合傾斜補(bǔ)償方法1.結(jié)合上述多種傾斜補(bǔ)償技術(shù),取長補(bǔ)短,提高補(bǔ)償精度。2.根據(jù)不同的任務(wù)和環(huán)境條件,動(dòng)態(tài)選擇最合適的補(bǔ)償方法。3.通過冗余和魯棒性設(shè)計(jì),增強(qiáng)傾斜補(bǔ)償系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。主題名稱:水深估計(jì)算法1.介紹基于聲吶時(shí)差測量的水深估計(jì)算法,包括單波束和多波束聲吶方法。2.討論基于壓力傳感器的水深估計(jì)算法,分析其原理和誤差來源。自主航行過程中水深估計(jì)的精度影響因素?zé)o人艇水深估計(jì)與補(bǔ)償技術(shù)自主航行過程中水深估計(jì)的精度影響因素傳感器精度1.深度傳感器分辨率決定了水深估計(jì)的精細(xì)程度,分辨率越高,估計(jì)精度越高。2.深度傳感器的測量范圍影響了水深估計(jì)的覆蓋深度,范圍越廣,可適應(yīng)的水域條件越多。3.深度傳感器靈敏度決定了其對(duì)水深變化的響應(yīng)能力,靈敏度高,可檢測細(xì)微的水深變化。環(huán)境干擾1.波浪、洋流等擾動(dòng)會(huì)造成聲吶回波強(qiáng)度的波動(dòng),影響水深估計(jì)的準(zhǔn)確性。2.水底植被的存在會(huì)干擾聲波的傳播,導(dǎo)致水深估計(jì)出現(xiàn)偏差。3.水體中懸浮物或氣泡會(huì)造成聲吶信號(hào)的散射和衰減,影響水深估計(jì)的可靠性。自主航行過程中水深估計(jì)的精度影響因素航行速度1.航行速度過快會(huì)導(dǎo)致深度傳感器采集數(shù)據(jù)間隔變大,影響水深估計(jì)的連續(xù)性和精度。2.航行速度過慢會(huì)增加水深估計(jì)的采集時(shí)間,影響無人艇的航行效率。3.針對(duì)不同航行速度,應(yīng)優(yōu)化深度傳感器采集頻率和算法參數(shù),以兼顧精度和效率。數(shù)據(jù)處理算法1.水深估計(jì)算法對(duì)傳感器數(shù)據(jù)的處理方式影響著估計(jì)精度,算法的魯棒性決定了抗干擾能力。2.濾波算法的選擇可有效去除環(huán)境噪聲和干擾,提高水深估計(jì)的穩(wěn)定性。3.融合算法綜合不同傳感器的數(shù)據(jù),彌補(bǔ)單一傳感器不足,提高水深估計(jì)的可靠性。自主航行過程中水深估計(jì)的精度影響因素系統(tǒng)標(biāo)定1.深度傳感器安裝位置和姿態(tài)偏差會(huì)導(dǎo)致水深估計(jì)系統(tǒng)誤差,應(yīng)定期進(jìn)行系統(tǒng)標(biāo)定。2.標(biāo)定方法可采用靜態(tài)或動(dòng)態(tài)方式,確保傳感器與實(shí)際水深之間的一致性。3.標(biāo)定結(jié)果應(yīng)納入水深估計(jì)算法中進(jìn)行補(bǔ)償,提高估計(jì)精度。復(fù)雜地形影響1.復(fù)雜地形(如水下峽谷或海山)會(huì)造成聲波反射和陰影,影響水深估計(jì)的準(zhǔn)確性。2.傳統(tǒng)的水深估計(jì)算法無法很好地適應(yīng)復(fù)雜地形,需要針對(duì)性開發(fā)新的算法。3.利用多波束聲吶或激光雷達(dá)等傳感器,可以提高復(fù)雜地形下水深估計(jì)的可靠性?;跒V波技術(shù)的無人艇水深估計(jì)無人艇水深估計(jì)與補(bǔ)償技術(shù)基于濾波技術(shù)的無人艇水深估計(jì)卡爾曼濾波1.卡爾曼濾波是一種遞歸狀態(tài)估計(jì)器,用于估計(jì)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài),包括無人艇的水深。2.卡爾曼濾波通過使用測量值和系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)模型,遞歸地更新狀態(tài)的估計(jì)值和協(xié)方差矩陣。3.在無人艇水深估計(jì)中,卡爾曼濾波可以融合來自各種傳感器的測量值,例如聲納、壓力傳感器,以提供準(zhǔn)確可靠的水深估計(jì)值。粒子濾波1.粒子濾波是一種基于概率的估計(jì)技術(shù),用于估計(jì)復(fù)雜動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài),包括無人艇的水深。2.粒子濾波通過利用一組稱為粒子的隨機(jī)采樣,來表示狀態(tài)分布。3.在無人艇水深估計(jì)中,粒子濾波可以處理非線性系統(tǒng)和非高斯噪聲,并提供狀態(tài)的概率分布估計(jì)?;跒V波技術(shù)的無人艇水深估計(jì)延伸卡爾曼濾波1.延伸卡爾曼濾波(EKF)是卡爾曼濾波的擴(kuò)展,用于處理非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)。2.EKF通過線性化非線性狀態(tài)轉(zhuǎn)移和測量函數(shù),在每次估計(jì)步驟中使用泰勒級(jí)數(shù)展開。3.在無人艇水深估計(jì)中,EKF可以處理由于水體分層或海底地形不規(guī)則導(dǎo)致的非線性影響。無跡卡爾曼濾波1.無跡卡爾曼濾波(UKF)是卡爾曼濾波的另一種擴(kuò)展,用于處理非高斯噪聲。2.UKF通過使用無跡變換來傳播狀態(tài)分布,而不是使用線性化。3.在無人艇水深估計(jì)中,UKF可以處理來自聲納或其他傳感器的高斯噪聲和非高斯噪聲?;跒V波技術(shù)的無人艇水深估計(jì)自適應(yīng)濾波1.自適應(yīng)濾波算法可以自動(dòng)調(diào)整其參數(shù)以適應(yīng)動(dòng)態(tài)環(huán)境的變化。2.在無人艇水深估計(jì)中,自適應(yīng)濾波器可以處理隨著深度變化的水體特性和傳感器噪聲水平。3.自適應(yīng)濾波算法,例如自適應(yīng)卡爾曼濾波,可以提高水深估計(jì)的精度和魯棒性。深度學(xué)習(xí)1.深度學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),被用于解決各種問題,包括水深估計(jì)。2.深度學(xué)習(xí)算法,例如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),可以處理來自聲納或其他傳感器的大量數(shù)據(jù)。3.在無人艇水深估計(jì)中,深度學(xué)習(xí)可以提高水深估計(jì)的精度,并處理復(fù)雜的非線性特征。多傳感器融合的水深補(bǔ)償技術(shù)無人艇水深估計(jì)與補(bǔ)償技術(shù)多傳感器融合的水深補(bǔ)償技術(shù)多傳感器融合的水深補(bǔ)償技術(shù)主題名稱:傳感器選擇與融合算法-傳感器選擇:壓力傳感器、多波束聲吶、雷達(dá)高度計(jì)、慣性導(dǎo)航系統(tǒng)(INS)等,根據(jù)不同的應(yīng)用場景、精度要求和成本因素進(jìn)行選擇。-融合算法:卡爾曼濾波、粒子濾波、無跡卡爾曼濾波等,利用不同傳感器提供的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合,提高水深估計(jì)的精度和魯棒性。主題名稱:數(shù)據(jù)預(yù)處理-數(shù)據(jù)去噪:濾波和降噪算法,去除傳感器數(shù)據(jù)中的噪聲和干擾。-數(shù)據(jù)對(duì)齊:時(shí)間對(duì)齊、空間對(duì)齊,確保來自不同傳感器的測量數(shù)據(jù)在相同的時(shí)間和空間參考系中。-數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià):判斷傳感器數(shù)據(jù)的有效性和可靠性,去除異常值和無效數(shù)據(jù)。多傳感器融合的水深補(bǔ)償技術(shù)主題名稱:水深估計(jì)模型-物理模型:建立水壓、聲波速度和雷達(dá)回波強(qiáng)度等與水深的物理關(guān)系模型。-數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型:利用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法,從傳感器數(shù)據(jù)中提取特征并建立預(yù)測水深的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。主題名稱:補(bǔ)償方法-實(shí)時(shí)補(bǔ)償:直接利用傳感器融合的水深估計(jì)結(jié)果進(jìn)行補(bǔ)償,降低動(dòng)態(tài)船舶運(yùn)動(dòng)造成的水深測量誤差。-離線補(bǔ)償:事后利用收集的傳感器數(shù)據(jù)和水深參考數(shù)據(jù),建立補(bǔ)償模型并進(jìn)行離線補(bǔ)償,提高靜態(tài)水深測量精度。多傳感器融合的水深補(bǔ)償技術(shù)主題名稱:系統(tǒng)架構(gòu)-傳感器接口:連接和接收來自不同傳感器的測量數(shù)據(jù)。-數(shù)據(jù)處理模塊:執(zhí)行數(shù)據(jù)預(yù)處理、融合算法和水深估計(jì)。-補(bǔ)償模塊:實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)或離線水深補(bǔ)償。-人機(jī)交互界面:顯示水深估計(jì)結(jié)果和補(bǔ)償參數(shù),方便用戶操作和監(jiān)控。主題名稱:應(yīng)用與發(fā)展趨勢-無人艇水深測量:提高無人艇在復(fù)雜水域的水深感知精度,支持自主導(dǎo)航和任務(wù)執(zhí)行。-海洋科學(xué)研究:獲取高精度水深數(shù)據(jù),研究海洋地形、海底環(huán)境和水下目標(biāo)。無人艇水深估計(jì)與慣性導(dǎo)航的協(xié)同定位無人艇水深估計(jì)與補(bǔ)償技術(shù)無人艇水深估計(jì)與慣性導(dǎo)航的協(xié)同定位無人艇水深估計(jì)與慣性導(dǎo)航的融合架構(gòu)1.將慣性導(dǎo)航系統(tǒng)(INS)和聲吶深度計(jì)集成,形成互補(bǔ)的定位系統(tǒng),利用慣性傳感器和聲吶數(shù)據(jù)進(jìn)行水深估計(jì)。2.采用卡爾曼濾波或擴(kuò)展卡爾曼濾波等數(shù)據(jù)融合算法,將INS和聲吶深度計(jì)的測量值融合,得到更準(zhǔn)確的水深估計(jì)值。3.融合過程考慮INS漂移誤差和聲吶深度計(jì)測量噪聲的影響,通過濾波算法減少誤差,提高水深估計(jì)精度。水下環(huán)境建模與適應(yīng)1.利用聲吶或激光雷達(dá)等傳感器收集水下環(huán)境數(shù)據(jù),建立三維水下環(huán)境模型,包含地形、障礙物、洋流等信息。2.無人艇根據(jù)環(huán)境模型進(jìn)行路徑規(guī)劃和導(dǎo)航,避開障礙物,優(yōu)化航線,提高任務(wù)效率。3.在水下環(huán)境發(fā)生變化時(shí),無人艇通過傳感器實(shí)時(shí)更新環(huán)境模型,并調(diào)整導(dǎo)航策略,適應(yīng)動(dòng)態(tài)環(huán)境。無人艇水深估計(jì)與慣性導(dǎo)航的協(xié)同定位人工智能與深度學(xué)習(xí)1.利用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法,分析無人艇傳感器數(shù)據(jù),識(shí)別水下特征,如海底地貌、沉船殘骸。2.通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)訓(xùn)練無人艇識(shí)別障礙物和危險(xiǎn)區(qū)域,提升無人艇的自主避障能力。3.采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法優(yōu)化無人艇的導(dǎo)航策略,在復(fù)雜水下環(huán)境中實(shí)現(xiàn)自主決策和行動(dòng)規(guī)劃。水下通信技術(shù)1.探索聲學(xué)通信、光通信和無線通信等水下通信技術(shù),解決無人艇與其他平臺(tái)或岸基站之間的信息交互。2.研究水下通信信道模型,優(yōu)化通信參數(shù),提高數(shù)據(jù)傳輸速率和可靠性。3.采用多跳網(wǎng)絡(luò)或中繼技術(shù)擴(kuò)展水下通信覆蓋范圍,支持遠(yuǎn)距離任務(wù)執(zhí)行。無人艇水深估計(jì)與慣性導(dǎo)航的協(xié)同定位前沿技術(shù)與應(yīng)用1.無人艇水深估計(jì)與定位技術(shù)在海洋科學(xué)研究、深海資源勘探和水下考古等領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用。2.集成多傳感器融合、人工智能和水下通信技術(shù),實(shí)現(xiàn)無人艇自主導(dǎo)航和智能任務(wù)執(zhí)行。3.無人艇技術(shù)的發(fā)展推動(dòng)了海洋科學(xué)和水下工程領(lǐng)域的進(jìn)步,拓寬了人類探索和利用海洋的能力。趨勢與展望1.無人艇水深估計(jì)與補(bǔ)償技術(shù)將朝著更高精度、更強(qiáng)魯棒性和更低功耗的方向發(fā)展。2.隨著人工智能和深度學(xué)習(xí)的快速發(fā)展,無人艇的自主決策和認(rèn)知能力將得到進(jìn)一步提升。3.水下通信技術(shù)將不斷突破帶寬和距離限制,滿足未來無人艇遠(yuǎn)距離協(xié)作和數(shù)據(jù)傳輸需求。深海環(huán)境下無人艇水深估計(jì)的挑戰(zhàn)與對(duì)策無人艇水深估計(jì)與補(bǔ)償技術(shù)深海環(huán)境下無人艇水深估計(jì)的挑戰(zhàn)與對(duì)策水聲信道特性1.海洋環(huán)境中水聲信道的時(shí)變性、多徑傳播和衰減嚴(yán)重影響水深估算精度。2.不同頻率聲波在海水中傳播速度和衰減特征差異較大,需要針對(duì)不同頻段采取不同的估計(jì)方法。3.受海底地質(zhì)條件影響,水聲信道傳播特性復(fù)雜多變,給水深估算帶來額外的

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