приняли неохотно --> управление. 28. Замените словосочетание «приняли неохотно», построенное на основе примыкания, синонимичным словосочетанием со связью управление. Приняли с неохотой. Оцени ответ. Выбрать. Замените словосочетание «приняли неохотно» (предложение 28), построенное на основе примыкания, синонимичным словосочетанием со связью управление. вечерняя прохлада управление: приняли неохотно управление: деревянные сиденья управление.
Задание МЭШ
приняли неохотно --> управление. Приняли с неохтой. Правильный ответ. Ответ: приняли с неохотой. Похожие задачи. Замените словосочетание «приняли неохотно», построенное на основе примыкания, синонимичным словосочетанием со связью управление.
Другие направления
- Список предметов
- Все словосочетания из открытого банка ФИПИ
- Замените словосочетание приняли неохотно построенное
- Задание №344
Замените словосочетание, построенное на основе примыкания.
Введение Импульсный реактивный двигатель SRM — это тип шагового двигателя, электродвигателя, который работает за счет реактивного момента. В отличие от обычных двигателей постоянного тока, мощность подается на обмотки статора, а не на ротор. К ротору не прикреплены магниты или катушки. SRM состоит из датчика положения, который определяет полюс статора под напряжением, а затем выравнивает ротор с полюсом статора под напряжением [1—3]. Благодаря своим исключительным характеристикам SRM имеет большой потенциал в приложениях управления движением, что обеспечивает хорошую производительность в суровых запыленных средах с высокими температурами [4—6]. SRM является привлекательной альтернативой двигателям переменного и постоянного тока для промышленных приводов общего назначения, а также для высокопроизводительных автомобильных приводов и других приложений из-за своей простой конструкции из-за отсутствия магнитов, проводников ротора и щеток.
Он используется вместо асинхронных двигателей и двигателей постоянного тока во многих приложениях из-за его низкой стоимости конструкции, высокой надежности, высокой плотности мощности, быстрого динамического отклика, хорошей управляемости, устойчивости и отказоустойчивости [6—8]. По сравнению с обычными машинами, основным недостатком SRM является более высокая пульсация крутящего момента, которая способствует акустическому шуму и вибрации. Возникновение пульсаций крутящего момента связано с нелинейной и дискретной природой механизма создания крутящего момента. Минимизация пульсаций крутящего момента имеет важное значение для высокой производительности [9]. Для оптимизации конструкции SRM важную роль играют магнитные характеристики.
Производительность SRM зависит от его конструкции. Пульсации крутящего момента SRM могут быть уменьшены за счет конструкции машины или их цепей управления. Многие исследователи использовали программы конечных элементов для проектирования двигателей и получили их характеристики крутящего момента, тока и угла ротора. Полученные данные, хранящиеся в 3D-справочной таблице, использовались для исследования соответствующего подходящего тока, который приводит к минимальному крутящему моменту, но этот метод требует много времени [6, 10]. Были реализованы аналитические методы для уменьшения пульсации крутящего момента, но этим методам недостает точности моделирования и вычислений.
Для достижения минимального сопротивления необходимо уменьшить пульсации, поскольку крутящий момент и скорость обратно пропорциональны друг другу [11]. Метод прямого мгновенного управления крутящим моментом DITC использовался для уменьшения пульсаций крутящего момента, но он был ограничен в рабочем диапазоне, и контроллер необходимо менять по мере увеличения скорости [12]. Схема многофазного распределения крутящего момента была предложена для управления пульсацией крутящего момента, но она усложняет систему [13]. TSF функция распределения крутящего момента и методы управления током использовались для минимизации пульсаций крутящего момента, но эти методы не учитывают взаимный крутящий момент, который имеет значительный эффект в определенных приложениях [14]. Унифицированный регулятор реактивных реактивных двигателей был предложен для работы в широком диапазоне скоростей.
Предлагаемый контроллер обеспечивает минимальную пульсацию выходного крутящего момента на низкой и средней скорости и работает в режиме одиночных импульсов на высокой скорости [15]. В [16], применяя метод прямого управления крутящим моментом DTC , пульсации крутящего момента и магнитный поток регулируются в пределах гистерезиса. Производительность SRM улучшается за счет передовых методов искусственного интеллекта, таких как нечеткая логика и искусственная нейронная сеть ИНС , или их комбинации могут быть реализованы [17]. Метод искусственной нейронной сети ИНС основан на модели человеческого мозга и не требует большой памяти для хранения магнитных характеристик. Этот метод имеет множество преимуществ, таких как отказоустойчивость, органическое обучение, линейная обработка данных и способность к самовосстановлению.
Он может работать в шумной среде [14]. Характеристики нелинейности SRM обучаются нейронными сетями, после чего получается текущий график для уменьшения пульсации. ИНС используется как интеллектуальный контроллер [18, 19]. Уменьшение пульсаций крутящего момента осуществляется с помощью ПИ-регулятора и контроллера нечеткой логики [20]. Пульсации крутящего момента SRM уменьшаются в четырех квадрантах работы с помощью схемы управления, которая является расширением технологии TSF.
Для расчета статических характеристик двигателя используется 2D программа конечных элементов. Команда крутящего момента используется для оценки тока двигателя, а ИНС используется для расчета угла ротора [21]. В [22] ИНС используется для прямого управления крутящим моментом четырехфазного SRM для минимизации пульсаций крутящего момента и преодоления недостатка пространственного вектора напряжения в классической методике DTC. В этом исследовании разработан алгоритм на основе ИНС, который применяется к SRM для уменьшения пульсаций крутящего момента. При моделировании установлено, что ИНС — это точный и менее сложный алгоритм, обеспечивающий повышение производительности в динамической среде, особенно в случае SRM.
Предлагаемый метод управления вычисляет желаемый результат с точностью и предлагает быстрое преобразование за меньшее время вычислений по сравнению с контроллером PI и упрощенной моделью. Это исследование включает моделирование различных случаев предложенной модели. Величина пульсации крутящего момента и процент улучшения крутящего момента оцениваются в различных случаях предложенной модели. Крутящий момент увеличен в 1,44 раза по сравнению с упрощенной моделью. Уменьшение пульсаций крутящего момента и улучшение крутящего момента увеличивают скорость SRM.
Предлагаемый метод может улучшить промышленное применение SRM. Этот потенциал подтвержден анализом RMSE. Остальная часть статьи организована следующим образом. Реализация предложенной схемы описана в Разделе 4. Результаты моделирования и обсуждения будут представлены в Разделе 5.
Раздел 6 и Раздел 7 показывают эффективность предложенного метода и выводы, соответственно. Математическая формулировка 2. Математическое моделирование SRM SRM — это вращающаяся электрическая машина, в которой ротор и статор имеют явные полюса. Поэтому машину называют машиной с двумя выступами. Он состоит из статора с возбуждающей обмоткой и магнитного ротора.
Постоянный магнит не требуется, потому что тенденция полюсов ротора совмещаться с возбужденными полюсами, чтобы минимизировать потокосцепления статора, возникающие в результате заданного приложенного тока статора, является источником создания крутящего момента. Как правило, уравнения фаз двигателя описывают электрическое поведение SRM. Мгновенное напряжение на выводах фазы обмотки SRM связано с магнитным потоком в обмотке, который получается по закону Фарадея. Математические шаги ИНС Искусственные нейронные сети могут обучаться и моделировать нелинейные и сложные отношения. ИНС может упроститься после изучения начальных входных данных, а также может вывести невидимые отношения на невидимые данные, тем самым заставляя модель обобщать и прогнозировать на основе невидимых данных.
Общее уравнение ИНС выглядит следующим образом: Узел — это базовая единица нейронной сети, которая дает определенное количество входов и значений смещения. Когда приходит сигнал значение , он умножается на значение веса. Каждый вход имеет свое значение веса, которое можно настроить на этапе обучения. Смещение — это дополнительный вход для нейрона, и он всегда один, и у него есть свой вес соединения [23, 24]: Выходы и входы в нейронных сетях имеют линейную форму, то есть 0 и 1. Функция активации вносит нелинейность.
Сигмоидная или логистическая функция активации в основном используется для задач двоичной классификации выходные значения в диапазоне от 0 до 1. Вычислить производную сигмовидной функции несложно. Затем, чтобы изменить линейные значения на нелинейные, используется сигмоидальная функция [23]: где — выход, а сигмоид — функция активации, применяемая к смещению и взвешенной сумме входов [24]. Математические операции алгоритма Левенберга — Марквардта LMA обеспечивает численное решение задачи минимизации нелинейной функции. Он быстрый и имеет стабильную сходимость.
Этот алгоритм подходит для обучения малых и средних задач в области искусственных нейронных сетей. LMA — это комбинация метода наискорейшего спуска и алгоритма Гаусса — Ньютона. Он наследует стабильность метода наискорейшего спуска и преимущество в скорости алгоритма Гаусса — Ньютона [25]. Матрица Гессе может быть аппроксимирована следующим образом: Градиент может быть вычислен следующим образом: LMA использует аппроксимацию матрицы Гессе в следующем обновлении типа Ньютона [24]: где — матрица Якобина, которая содержит первые производные от сетевых ошибок относительно весов и смещений, представляет собой вектор сетевых ошибок, представляет собой единичную матрицу и является положительным, называемым коэффициентом комбинации. LMA переключается между двумя алгоритмами в процессе обучения.
Когда коэффициент комбинации очень мал почти равен нулю , используется алгоритм Гаусса — Ньютона [25]. Правило обновления алгоритма Гаусса — Ньютона записывается следующим образом: Когда коэффициент комбинации очень велик, используется метод наискорейшего спуска. Правило обновления алгоритма наискорейшего спуска записывается следующим образом: где — константа обучения. Если он очень большой, его можно представить как коэффициент обучения в методе наискорейшего спуска: 3. Предлагаемая методология Пульсации крутящего момента влияют на быстродействие вентильного реактивного электродвигателя SRM , и для решения этой проблемы искусственная нейронная сеть Выполнено моделирование SRM на основе ИНС.
SRM не может запускаться напрямую от источника постоянного тока; для работы ему нужен преобразователь. Модель SRM основана на трехфазном асимметричном преобразователе мощности, который состоит из трех ветвей. Каждая ножка состоит из двух IGBT и двух обратных диодов. Во время периода проводимости в фазных обмотках протекают положительные напряжения, а в период непроводимости — наоборот. Сохраненная энергия возвращается в источник постоянного тока через диоды [26].
В основном преобразователь регулирует скорость двигателя за счет правильного возбуждения соответствующих обмоток статора. Импульсы затвора через полосу гистерезиса подаются на вход преобразователя мощности. Частота переключения IGBT определяется полосой гистерезиса. Контрольный ток используется для гистерезисного управления трехфазным током. Датчик положения определяет выключение и включение фаз обмоток двигателя.
Шум добавляется к фактической скорости двигателя с помощью блока суммы и подается на вход блока скорости на основе ИНС, а его выход связан со скоростью датчика положения. Точно так же шум добавляется индивидуально к фактическому трехфазному току двигателя, а затем к трехфазному току, подаваемому на входе в блоки трехфазного тока на основе ИНС и его выходу в суммирующий блок перед полосой гистерезиса на рисунке 1. Три гистерезиса Контроллеры генерируют управляющие сигналы IGBT путем сравнения с трехфазным током на основе ANN с опорными значениями и используются для раздельного управления фазными токами. Сложные взаимосвязи между вводом и выводом обнаруживаются с помощью ИНС, которая считается инструментом нелинейного статистического моделирования данных в соответствии с шагами, описанными на рисунке 2. Первый шаг — это нормализация данных.
Преобразование данных в определенный диапазон называется нормализацией данных. В ИНС входные данные нормализованы, иначе сеть будет плохо подготовлена. Невозможно достичь одинакового диапазона значений для каждого входа в режим ИНС. Это обеспечивает стабильную сходимость весов и смещения. Второй шаг — раздел данных.
Случайное разделение данных делитель используется в обучении ИНС, чтобы использовать максимум данных для обучения в общем, разбиение данных для разработки модели ИНС на данные обучения, данные проверки и данные тестирования. В процессе обучения алгоритм обратного распространения используется для определения весов соединений, а затем используется для расчета выходных данных. Как правило, для некоторых приложений эти веса могут использоваться для инициализации нейронной сети, а затем обновляться с помощью алгоритма онлайн-обучения. Веса сети и смещения обновляются во время обучения. Проверка используется для измерения обобщения сети, и когда обобщение перестает улучшаться, прекращается обучение.
Независимое измерение производительности сети во время и после обучения достигается путем тестирования данных и не влияет на обучение. LMA используется как алгоритм онлайн-обучения. LMA обеспечивает численное решение задачи минимизации нелинейной функции. В области искусственных нейронных сетей для обучения задачам малого и среднего размера LMA — лучший вариант. Он приобретает преимущество в скорости алгоритма Гаусса — Ньютона и стабильность метода наискорейшего спуска.
Во многих случаях он может хорошо сходиться, даже если поверхность ошибки намного сложнее, чем квадратичная ситуация, и поэтому она является мгновенной, чем алгоритм Гаусса — Ньютона. В конвергентных ситуациях LMA имеет тенденцию быть немного медленнее, чем алгоритм Гаусса — Ньютона, но сходится намного быстрее, чем метод наискорейшего спуска. Основная идея LMA заключается в том, что он выполняет комбинированный процесс обучения: вокруг области со сложной кривизной LMA переключается на алгоритм наискорейшего спуска до тех пор, пока локальная кривизна не станет правильной для квадратичного приближения, а затем она почти станет кривой Гаусса-Ньютона. Веса и смещения обновляются во время обучения, и данные представлены в соответствии с тем, какая сеть настраивается в соответствии с ее ошибкой. Третий шаг — это архитектура сети, в которой двухуровневая сеть с прямой связью применяется при стандартной подгонке функций, которая включает сигмовидную передаточную функцию в скрытом слое и линейную передаточную функцию в выходном слое.
Четвертый шаг — алгоритм обучения, используемый для обучения сети в соответствии с входными данными и целями. Это помогает в достижении точных результатов и анализа. Пятый шаг — это оценка сети, что означает, что мы можем протестировать нашу сеть на большем количестве данных и повторно обучить ее, если мы не удовлетворены полученными результатами. Шестой шаг — определить развертываемое решение; Таким образом, обученная нейронная сеть генерируется в форме диаграммы Simulink или в форме кода. В данном исследовании этот алгоритм реализован из-за простоты построения модели и требуемых менее формальных статистических знаний.
В отличие от других методов прогнозирования, ИНС не налагает никаких ограничений например, на то, как они должны распределяться и дает данные с непостоянной разницей и с высокой волатильностью. Благодаря развивающейся технологии ИНС проблемы обнаружения неисправностей двигателя могут быть легко решены с использованием передового подхода, основанного на удобных измерениях, без необходимости в дорогостоящем оборудовании и точных математических моделях, которые получаются с помощью традиционных методов обнаружения неисправностей. Следовательно, это более осуществимый вариант, чем любой другой традиционный метод. Реализация Замкнутый контур управления SRM состоит из внешнего контура скорости и внутреннего контура тока, как показано на рисунке 3. Датчик положения используется для определения положения полюса возбуждения.
Положение ротора определяется датчиком положения. Его производное значение дает скорость ротора, которая сравнивается с эталонным значением скорости, и выдает ошибку, которая обрабатывается посредством управления PI или нечеткой логикой для получения эталонного тока. SRM имеет датчик, который определяет фактический ток двигателя. Опорный ток сравнивается с фактическим током, и сигнал ошибки поступает на контроллер тока, и эти ошибки используются для определения переключения фазы SRM. Затем на основе данных о положении, полученных от датчика положения, к соответствующим обмоткам прикладываются напряжения.
Таким образом контролируются скорость и сила тока. Магнитное поведение SRM сильно нелинейно, и его параметры быстро меняются. ПИ-регулирование неприменимо к системам, поскольку требует изменения постоянных ПИ-регуляторов во времени. Контроллер нечеткой логики может справиться с нелинейностью и более надежен, чем контроллер PI. Контроллер нечеткой логики имеет значительную установившуюся ошибку и требует гораздо больше времени вычислений, чем контроллер PI [20].
Комбинация ПИ-регулятора и регулятора нечеткой логики не имеет установившейся ошибки [20]. Реализация управления искусственной нейронной сетью включает три основных шага. Шаг первый включает сбор данных и предварительную обработку данных. После сбора данных из моделирования SRM была произведена предварительная обработка данных для более эффективного обучения ИНС. Он включает в себя нормализацию данных, то есть 500 001 значение скорости и трехфазного тока по времени.
Поскольку данные, собранные при моделировании, были слишком большими, поэтому средние значения вычислялись после каждых 10 000 значений скорости и 3-фазного тока. Таким образом было достигнуто 51 значение скорости и трехфазного тока. Он сформировал целевой слой без данных ряби. Чтобы спроектировать входной слой, применили аналогичные шаги для скорости и 3-фазного тока с данными о ряби. Вторым шагом было построение модели ИНС.
Прежде всего, давайте определимся с понятием примыкание. Примыкание — это явление, когда одно слово или словосочетание ставится рядом с другим для указания связи или отношения между ними. Например, во фразе она пришла с улыбкой слово примыкает к слову улыбкой и указывает на то, что она пришла с определенным настроением. Теперь перейдем к понятию синонимичность.
Значительно улучшены рабочие параметры вентильного реактивного двигателя. Введение Импульсный реактивный двигатель SRM — это тип шагового двигателя, электродвигателя, который работает за счет реактивного момента. В отличие от обычных двигателей постоянного тока, мощность подается на обмотки статора, а не на ротор. К ротору не прикреплены магниты или катушки. SRM состоит из датчика положения, который определяет полюс статора под напряжением, а затем выравнивает ротор с полюсом статора под напряжением [1—3]. Благодаря своим исключительным характеристикам SRM имеет большой потенциал в приложениях управления движением, что обеспечивает хорошую производительность в суровых запыленных средах с высокими температурами [4—6].
SRM является привлекательной альтернативой двигателям переменного и постоянного тока для промышленных приводов общего назначения, а также для высокопроизводительных автомобильных приводов и других приложений из-за своей простой конструкции из-за отсутствия магнитов, проводников ротора и щеток. Он используется вместо асинхронных двигателей и двигателей постоянного тока во многих приложениях из-за его низкой стоимости конструкции, высокой надежности, высокой плотности мощности, быстрого динамического отклика, хорошей управляемости, устойчивости и отказоустойчивости [6—8]. По сравнению с обычными машинами, основным недостатком SRM является более высокая пульсация крутящего момента, которая способствует акустическому шуму и вибрации. Возникновение пульсаций крутящего момента связано с нелинейной и дискретной природой механизма создания крутящего момента. Минимизация пульсаций крутящего момента имеет важное значение для высокой производительности [9]. Для оптимизации конструкции SRM важную роль играют магнитные характеристики.
Производительность SRM зависит от его конструкции. Пульсации крутящего момента SRM могут быть уменьшены за счет конструкции машины или их цепей управления. Многие исследователи использовали программы конечных элементов для проектирования двигателей и получили их характеристики крутящего момента, тока и угла ротора. Полученные данные, хранящиеся в 3D-справочной таблице, использовались для исследования соответствующего подходящего тока, который приводит к минимальному крутящему моменту, но этот метод требует много времени [6, 10]. Были реализованы аналитические методы для уменьшения пульсации крутящего момента, но этим методам недостает точности моделирования и вычислений. Для достижения минимального сопротивления необходимо уменьшить пульсации, поскольку крутящий момент и скорость обратно пропорциональны друг другу [11].
Метод прямого мгновенного управления крутящим моментом DITC использовался для уменьшения пульсаций крутящего момента, но он был ограничен в рабочем диапазоне, и контроллер необходимо менять по мере увеличения скорости [12]. Схема многофазного распределения крутящего момента была предложена для управления пульсацией крутящего момента, но она усложняет систему [13]. TSF функция распределения крутящего момента и методы управления током использовались для минимизации пульсаций крутящего момента, но эти методы не учитывают взаимный крутящий момент, который имеет значительный эффект в определенных приложениях [14]. Унифицированный регулятор реактивных реактивных двигателей был предложен для работы в широком диапазоне скоростей. Предлагаемый контроллер обеспечивает минимальную пульсацию выходного крутящего момента на низкой и средней скорости и работает в режиме одиночных импульсов на высокой скорости [15]. В [16], применяя метод прямого управления крутящим моментом DTC , пульсации крутящего момента и магнитный поток регулируются в пределах гистерезиса.
Производительность SRM улучшается за счет передовых методов искусственного интеллекта, таких как нечеткая логика и искусственная нейронная сеть ИНС , или их комбинации могут быть реализованы [17]. Метод искусственной нейронной сети ИНС основан на модели человеческого мозга и не требует большой памяти для хранения магнитных характеристик. Этот метод имеет множество преимуществ, таких как отказоустойчивость, органическое обучение, линейная обработка данных и способность к самовосстановлению. Он может работать в шумной среде [14]. Характеристики нелинейности SRM обучаются нейронными сетями, после чего получается текущий график для уменьшения пульсации. ИНС используется как интеллектуальный контроллер [18, 19].
Уменьшение пульсаций крутящего момента осуществляется с помощью ПИ-регулятора и контроллера нечеткой логики [20]. Пульсации крутящего момента SRM уменьшаются в четырех квадрантах работы с помощью схемы управления, которая является расширением технологии TSF. Для расчета статических характеристик двигателя используется 2D программа конечных элементов. Команда крутящего момента используется для оценки тока двигателя, а ИНС используется для расчета угла ротора [21]. В [22] ИНС используется для прямого управления крутящим моментом четырехфазного SRM для минимизации пульсаций крутящего момента и преодоления недостатка пространственного вектора напряжения в классической методике DTC. В этом исследовании разработан алгоритм на основе ИНС, который применяется к SRM для уменьшения пульсаций крутящего момента.
При моделировании установлено, что ИНС — это точный и менее сложный алгоритм, обеспечивающий повышение производительности в динамической среде, особенно в случае SRM. Предлагаемый метод управления вычисляет желаемый результат с точностью и предлагает быстрое преобразование за меньшее время вычислений по сравнению с контроллером PI и упрощенной моделью. Это исследование включает моделирование различных случаев предложенной модели. Величина пульсации крутящего момента и процент улучшения крутящего момента оцениваются в различных случаях предложенной модели. Крутящий момент увеличен в 1,44 раза по сравнению с упрощенной моделью. Уменьшение пульсаций крутящего момента и улучшение крутящего момента увеличивают скорость SRM.
Предлагаемый метод может улучшить промышленное применение SRM. Этот потенциал подтвержден анализом RMSE. Остальная часть статьи организована следующим образом. Реализация предложенной схемы описана в Разделе 4. Результаты моделирования и обсуждения будут представлены в Разделе 5. Раздел 6 и Раздел 7 показывают эффективность предложенного метода и выводы, соответственно.
Математическая формулировка 2. Математическое моделирование SRM SRM — это вращающаяся электрическая машина, в которой ротор и статор имеют явные полюса. Поэтому машину называют машиной с двумя выступами. Он состоит из статора с возбуждающей обмоткой и магнитного ротора. Постоянный магнит не требуется, потому что тенденция полюсов ротора совмещаться с возбужденными полюсами, чтобы минимизировать потокосцепления статора, возникающие в результате заданного приложенного тока статора, является источником создания крутящего момента. Как правило, уравнения фаз двигателя описывают электрическое поведение SRM.
Мгновенное напряжение на выводах фазы обмотки SRM связано с магнитным потоком в обмотке, который получается по закону Фарадея. Математические шаги ИНС Искусственные нейронные сети могут обучаться и моделировать нелинейные и сложные отношения. ИНС может упроститься после изучения начальных входных данных, а также может вывести невидимые отношения на невидимые данные, тем самым заставляя модель обобщать и прогнозировать на основе невидимых данных. Общее уравнение ИНС выглядит следующим образом: Узел — это базовая единица нейронной сети, которая дает определенное количество входов и значений смещения. Когда приходит сигнал значение , он умножается на значение веса. Каждый вход имеет свое значение веса, которое можно настроить на этапе обучения.
Смещение — это дополнительный вход для нейрона, и он всегда один, и у него есть свой вес соединения [23, 24]: Выходы и входы в нейронных сетях имеют линейную форму, то есть 0 и 1. Функция активации вносит нелинейность. Сигмоидная или логистическая функция активации в основном используется для задач двоичной классификации выходные значения в диапазоне от 0 до 1. Вычислить производную сигмовидной функции несложно. Затем, чтобы изменить линейные значения на нелинейные, используется сигмоидальная функция [23]: где — выход, а сигмоид — функция активации, применяемая к смещению и взвешенной сумме входов [24]. Математические операции алгоритма Левенберга — Марквардта LMA обеспечивает численное решение задачи минимизации нелинейной функции.
Он быстрый и имеет стабильную сходимость. Этот алгоритм подходит для обучения малых и средних задач в области искусственных нейронных сетей. LMA — это комбинация метода наискорейшего спуска и алгоритма Гаусса — Ньютона. Он наследует стабильность метода наискорейшего спуска и преимущество в скорости алгоритма Гаусса — Ньютона [25]. Матрица Гессе может быть аппроксимирована следующим образом: Градиент может быть вычислен следующим образом: LMA использует аппроксимацию матрицы Гессе в следующем обновлении типа Ньютона [24]: где — матрица Якобина, которая содержит первые производные от сетевых ошибок относительно весов и смещений, представляет собой вектор сетевых ошибок, представляет собой единичную матрицу и является положительным, называемым коэффициентом комбинации. LMA переключается между двумя алгоритмами в процессе обучения.
Когда коэффициент комбинации очень мал почти равен нулю , используется алгоритм Гаусса — Ньютона [25]. Правило обновления алгоритма Гаусса — Ньютона записывается следующим образом: Когда коэффициент комбинации очень велик, используется метод наискорейшего спуска. Правило обновления алгоритма наискорейшего спуска записывается следующим образом: где — константа обучения. Если он очень большой, его можно представить как коэффициент обучения в методе наискорейшего спуска: 3. Предлагаемая методология Пульсации крутящего момента влияют на быстродействие вентильного реактивного электродвигателя SRM , и для решения этой проблемы искусственная нейронная сеть Выполнено моделирование SRM на основе ИНС. SRM не может запускаться напрямую от источника постоянного тока; для работы ему нужен преобразователь.
Модель SRM основана на трехфазном асимметричном преобразователе мощности, который состоит из трех ветвей. Каждая ножка состоит из двух IGBT и двух обратных диодов. Во время периода проводимости в фазных обмотках протекают положительные напряжения, а в период непроводимости — наоборот. Сохраненная энергия возвращается в источник постоянного тока через диоды [26]. В основном преобразователь регулирует скорость двигателя за счет правильного возбуждения соответствующих обмоток статора. Импульсы затвора через полосу гистерезиса подаются на вход преобразователя мощности.
Частота переключения IGBT определяется полосой гистерезиса. Контрольный ток используется для гистерезисного управления трехфазным током. Датчик положения определяет выключение и включение фаз обмоток двигателя. Шум добавляется к фактической скорости двигателя с помощью блока суммы и подается на вход блока скорости на основе ИНС, а его выход связан со скоростью датчика положения. Точно так же шум добавляется индивидуально к фактическому трехфазному току двигателя, а затем к трехфазному току, подаваемому на входе в блоки трехфазного тока на основе ИНС и его выходу в суммирующий блок перед полосой гистерезиса на рисунке 1. Три гистерезиса Контроллеры генерируют управляющие сигналы IGBT путем сравнения с трехфазным током на основе ANN с опорными значениями и используются для раздельного управления фазными токами.
Сложные взаимосвязи между вводом и выводом обнаруживаются с помощью ИНС, которая считается инструментом нелинейного статистического моделирования данных в соответствии с шагами, описанными на рисунке 2. Первый шаг — это нормализация данных. Преобразование данных в определенный диапазон называется нормализацией данных. В ИНС входные данные нормализованы, иначе сеть будет плохо подготовлена. Невозможно достичь одинакового диапазона значений для каждого входа в режим ИНС. Это обеспечивает стабильную сходимость весов и смещения.
Второй шаг — раздел данных. Случайное разделение данных делитель используется в обучении ИНС, чтобы использовать максимум данных для обучения в общем, разбиение данных для разработки модели ИНС на данные обучения, данные проверки и данные тестирования. В процессе обучения алгоритм обратного распространения используется для определения весов соединений, а затем используется для расчета выходных данных. Как правило, для некоторых приложений эти веса могут использоваться для инициализации нейронной сети, а затем обновляться с помощью алгоритма онлайн-обучения. Веса сети и смещения обновляются во время обучения. Проверка используется для измерения обобщения сети, и когда обобщение перестает улучшаться, прекращается обучение.
Независимое измерение производительности сети во время и после обучения достигается путем тестирования данных и не влияет на обучение. LMA используется как алгоритм онлайн-обучения. LMA обеспечивает численное решение задачи минимизации нелинейной функции. В области искусственных нейронных сетей для обучения задачам малого и среднего размера LMA — лучший вариант. Он приобретает преимущество в скорости алгоритма Гаусса — Ньютона и стабильность метода наискорейшего спуска. Во многих случаях он может хорошо сходиться, даже если поверхность ошибки намного сложнее, чем квадратичная ситуация, и поэтому она является мгновенной, чем алгоритм Гаусса — Ньютона.
В конвергентных ситуациях LMA имеет тенденцию быть немного медленнее, чем алгоритм Гаусса — Ньютона, но сходится намного быстрее, чем метод наискорейшего спуска. Основная идея LMA заключается в том, что он выполняет комбинированный процесс обучения: вокруг области со сложной кривизной LMA переключается на алгоритм наискорейшего спуска до тех пор, пока локальная кривизна не станет правильной для квадратичного приближения, а затем она почти станет кривой Гаусса-Ньютона. Веса и смещения обновляются во время обучения, и данные представлены в соответствии с тем, какая сеть настраивается в соответствии с ее ошибкой. Третий шаг — это архитектура сети, в которой двухуровневая сеть с прямой связью применяется при стандартной подгонке функций, которая включает сигмовидную передаточную функцию в скрытом слое и линейную передаточную функцию в выходном слое. Четвертый шаг — алгоритм обучения, используемый для обучения сети в соответствии с входными данными и целями. Это помогает в достижении точных результатов и анализа.
Пятый шаг — это оценка сети, что означает, что мы можем протестировать нашу сеть на большем количестве данных и повторно обучить ее, если мы не удовлетворены полученными результатами. Шестой шаг — определить развертываемое решение; Таким образом, обученная нейронная сеть генерируется в форме диаграммы Simulink или в форме кода. В данном исследовании этот алгоритм реализован из-за простоты построения модели и требуемых менее формальных статистических знаний. В отличие от других методов прогнозирования, ИНС не налагает никаких ограничений например, на то, как они должны распределяться и дает данные с непостоянной разницей и с высокой волатильностью. Благодаря развивающейся технологии ИНС проблемы обнаружения неисправностей двигателя могут быть легко решены с использованием передового подхода, основанного на удобных измерениях, без необходимости в дорогостоящем оборудовании и точных математических моделях, которые получаются с помощью традиционных методов обнаружения неисправностей. Следовательно, это более осуществимый вариант, чем любой другой традиционный метод.
Реализация Замкнутый контур управления SRM состоит из внешнего контура скорости и внутреннего контура тока, как показано на рисунке 3. Датчик положения используется для определения положения полюса возбуждения. Положение ротора определяется датчиком положения. Его производное значение дает скорость ротора, которая сравнивается с эталонным значением скорости, и выдает ошибку, которая обрабатывается посредством управления PI или нечеткой логикой для получения эталонного тока. SRM имеет датчик, который определяет фактический ток двигателя. Опорный ток сравнивается с фактическим током, и сигнал ошибки поступает на контроллер тока, и эти ошибки используются для определения переключения фазы SRM.
Затем на основе данных о положении, полученных от датчика положения, к соответствующим обмоткам прикладываются напряжения. Таким образом контролируются скорость и сила тока. Магнитное поведение SRM сильно нелинейно, и его параметры быстро меняются. ПИ-регулирование неприменимо к системам, поскольку требует изменения постоянных ПИ-регуляторов во времени. Контроллер нечеткой логики может справиться с нелинейностью и более надежен, чем контроллер PI. Контроллер нечеткой логики имеет значительную установившуюся ошибку и требует гораздо больше времени вычислений, чем контроллер PI [20].
Комбинация ПИ-регулятора и регулятора нечеткой логики не имеет установившейся ошибки [20]. Реализация управления искусственной нейронной сетью включает три основных шага. Шаг первый включает сбор данных и предварительную обработку данных. После сбора данных из моделирования SRM была произведена предварительная обработка данных для более эффективного обучения ИНС. Он включает в себя нормализацию данных, то есть 500 001 значение скорости и трехфазного тока по времени. Поскольку данные, собранные при моделировании, были слишком большими, поэтому средние значения вычислялись после каждых 10 000 значений скорости и 3-фазного тока.
Таким образом было достигнуто 51 значение скорости и трехфазного тока. Он сформировал целевой слой без данных ряби. Чтобы спроектировать входной слой, применили аналогичные шаги для скорости и 3-фазного тока с данными о ряби.
Синонимичное словосочетание с учетом управления может быть следующим: "приняли с нежеланием" Здесь, слово "с" используется для выражения связи управления между глаголом "приняли" и прилагательным "нежеланием", указывая на то, что действие "приняли" сопровождается нежеланием. Это позволяет передать ту же самую идею, что и исходное словосочетание "приняли неохотно", но с использованием связи управления вместо примыкания.
Приняли неохотно в управление огэ
Замените словосочетание «приняли неохотно», построенное на основе примыкания, синонимичным словосочетанием со связью управление. Замените словосочетание «приняли неохотно» (предложение 28), построенное на основе примыкания, синонимичным словосочитанием со связью управление. Приняли неохотно в управление. Обиженно произнёс в управление. Заменить словосочетание относился с уважением на примыкание. 5) Засидевшиеся допоздна гости неохотно покидали дом радушных хозяев. 6) Все, кто подошёл по возрасту и физическим данным, принял участие в забеге. Порядок заключения договора управления мкд с управляющей.
Приняли неохотно заменить на связь управление
Замените словосочетание «котлеты из хвои», построенное на основе управления, синонимичным словосочетанием со связью согласование. Синтаксический анализ Вариант2 1. Замените словосочетание «жизнь моря», построенное на основе управления, синонимичным словосочетанием со связью согласование. Замените словосочетание «стеклянная рамка», построенное на основе согласования, синонимичным словосочетанием со связью управление.
Замените словосочетание «насмешливо сказала», построенное на основе примыкания, синонимичным словосочетанием со связью управление. Замените словосочетание «отцовская несуразность», построенное на основе согласования, синонимичным словосочетанием со связью управление. Замените словосочетание «смущённо сказал», построенное на основе примыкания, синонимичным словосочетанием со связью управление.
Синонимичное словосочетание с учетом управления может быть следующим: "приняли с нежеланием" Здесь, слово "с" используется для выражения связи управления между глаголом "приняли" и прилагательным "нежеланием", указывая на то, что действие "приняли" сопровождается нежеланием. Это позволяет передать ту же самую идею, что и исходное словосочетание "приняли неохотно", но с использованием связи управления вместо примыкания.
Словосочетание согласование. Примыкание примеры словосочетаний. Виды связи слов в словосочетании. Как определить связь в словосочетании. Виды связей словосочетаний в русском языке. Виды связи слов в словосочетании таблица.
Типы подчинительной связи в словосочетаниях. Подчинительное словосочетание со связью примыкание. Согласование вид подчинительной связи. Виды подчинительной связи в словосочетании. Способы подчинительной связи слов в словосочетании. Виды подчинительной связи таблица. Способы подчинительной связи в словосочетании таблица. Как определить Тип подчинительной связи примеры.
Как определяется вид подчинительной связи. Как определить Тип подчинительной связи. Виды подчинительной связи вопросы. Типы подчинительной связи слов в словосочетании. Что мешает сотруднику принимать дополнительные полномочия. Что мешает эффективной работе. Качества которые мешают в работе. Недостаточный опыт руководитель.
Виды управления в словосочетаниях таблица. Согласование управление примыкание таблица правило. Согласование таблица русский язык. Согласование примеры словосочетаний. Три вида связи в словосочетаниях. Языковые средства рассуждения. Тип сочинения рассуждения. Виды рассуждения.
Основные языковые средства оформления рассуждения. Поставьте 1 запятую в предложении. Несмотря на знаки препинания. Предложение со словом. Знак предложения. Триммер Sadd 430 LS. Электронасос el. Hy18650mp-16s7p электроскутер.
Порядок подачи искового заявления. Схема искового заявления. Решение вопроса в судебном порядке. Порядок подачи административного иска схема. Задачи начальника отдела. Ежедневные задачи руководителя. Важные задачи начальнику. Основные задачи руководителя.
Задание расставить запятые в предложениях. Пунктуация предложении с однородным членами упражнения. Упражнения для расставления запятых. Задания на знаки препинания с однородными членами предложений. Биос 1. Автомагнитола Aura AMH-88dsp. Форум 3 27,5х40. Синтаксические синонимы.
Синтаксические синонимы примеры. Синонимия синтаксических конструкций. Синтаксическая синонимия примеры. Схема синтаксического разбора словосочетания. Синтетический разбор словосочетания. Синтаксический разбор словосочетания. Схема синтаксического анализа словосочетания. Диалог в тексте.
Диалог 5 класс русский язык.
Давайте разберем каждую часть фразы: 1. Люди могут не соглашаться с изменениями по различным причинам, таким как непонимание, страх перед неизвестным, привыкание к старой системе и т. Примыкание часто означает прикрепление или подчинение, а управление относится к контролю и регулированию.
Об университете
Приняли с неохотой. ghbyzkc c ytj[jnjq. Получите ответы от экспертов на свой вопрос, Ответил 1 человек на вопрос: Поставьте словосочетание "приняли неохотно " из примыкания в управление. 5) Засидевшиеся допоздна гости неохотно покидали дом радушных хозяев. 6) Все, кто подошёл по возрасту и физическим данным, принял участие в забеге. 2. удовольствие трудиться 3. основание беспокоиться 4. приняли неохотно 5. страх потерять 6. грустно посмотрел 7. ударил сильно 8. бесстрашно прыгнуть 9. право позвонить 10. учиться рисовать 11. яростно кидалась 12. готов переехать 13. судили несправедливо. № 14 Замените словосочетание «приняли неохотно», построенное на основе примыкания, синонимичным словосочетанием со связью управление. приняли неохотно.
Приняли неохотно построенное на основе примыкания
Синонимия синтаксических конструкций. Суконное одеяло связь управление. Замените словосочетание в ресторанном зале. Основа согласования. Предложение на основе согласования. Построение на основе согласования. Предложение на основе управления. Составить предложение со словосочетанием. Колюче словосочетания. Словосочетание это основа предложения.
Словосочетание на основе согласования. Замените словосочетание фарфоровые собаки. Словосочетание построенное на основе согласования. Словосочетание фарфоровое. Фарфоровые собаки синонимичным словосочетанием со связью управление. Способ управления словосочетания. Связь согласование и управление в словосочетании. Плач словосочетание. Замените словосочетание беззвучно плакал.
Плакал без звука синонимичное словосочетание. Словосочетание со словом железо. Железный словосочетания. Словосочетания со словом Железный. Словосочетание со словом металл. Поменять согласование на управление. Замена согласования на управление. Заменить словосочетание со связью согласование на управление. Как заменить согласование на управление.
Глубоко уважать одним словом с приставками при пре. Заменить каждую пару слов 1 словом с приставкой выделить приставки. Замените выражения одним словом с приставкой без и без. Заметить каждую пару слов 1 словом с приставкой выделить приставки. Согласование на основе управления. Связь согласование. Словосочетание на основе согласования со связью управление.
Hy18650mp-16s7p электроскутер. Порядок подачи искового заявления. Схема искового заявления. Решение вопроса в судебном порядке. Порядок подачи административного иска схема. Задачи начальника отдела. Ежедневные задачи руководителя. Важные задачи начальнику. Основные задачи руководителя. Задание расставить запятые в предложениях. Пунктуация предложении с однородным членами упражнения. Упражнения для расставления запятых. Задания на знаки препинания с однородными членами предложений. Биос 1. Автомагнитола Aura AMH-88dsp. Форум 3 27,5х40. Синтаксические синонимы. Синтаксические синонимы примеры. Синонимия синтаксических конструкций. Синтаксическая синонимия примеры. Схема синтаксического разбора словосочетания. Синтетический разбор словосочетания. Синтаксический разбор словосочетания. Схема синтаксического анализа словосочетания. Диалог в тексте. Диалог 5 класс русский язык. Составьте диалог. Составление диалога. Стихотворение неохотно и несмело. Стихотворение Тютчева неохотно и несмело. Стихотворный размер стихотворения неохотно и несмело. Неохотно и несмело размер. Написание не с наречиями. Частица ни с нарнечиями. Правописание не с наречиями. Частица не с наречиями. Расставьте знаки препинания. Расставь знаки препинания. Расставь знаки препинания в предложении. Расставьте знаки препинания в предложениях. Основе согласования, синонимичным словосочетанием. Синонимичным словосочетанием со связью согласование. Офис управления проектами функции. Задачи проектного офиса. Задачи управления проектами. Задачи офиса управления проектами. Словосочетание и виды связи в словосочетании. Типы соединительной связи в словосочетании. Виды связи в словосочетаниях. Словосочетание ОГЭ. ОГЭ по русскому словосочетание. ОГЭ словосочетания задания. Согласование заменить на управление. Словосочетание со связью примыкание. Синонимичные словосочетания управление примыкание. Составление схем предложений с обращением. Грамматическая схема предложения. Текст со сложными предложениями. Схема предложения с двумя основами. Словосочетание с вопросами 3 класс. Как составить схему словосочетания. Выпиши словосочетания с вопросами. Словосочетание 5 класс спросить.
Толстого, 16 далее — Яндекс. Сервис Яндекс Метрика использует технологию "cookie" — небольшие текстовые файлы, размещаемые на компьютере пользователей с целью анализа их пользовательской активности. Вы можете отказаться от использования "cookie", выбрав соответствующие настройки в браузере.
Creep, автор — Эйрианн Корриган. ISBN: 978-1338095081. Оливия рада сблизиться со своей новой соседкой Джени Донахью, не говоря уже о милом старшем брате Джени, Бене. Когда письма с угрозами, подписанные «Часовым», появляются в доме Донахью, все трое погружаются в местную историю, чтобы перехитрить преступника и сохранить семью Донахью. Проклятие, такое темное и одинокое, написано Бриджит Кеммерер. ISBN: 978-1681195087. Ремейк «Красавица и чудовище», где Зверь и Красавица — из двух разных миров. Зверь Рен повторяется каждую осень, пытаясь снять проклятие. Потеряв надежду после 326 сезонов, Рен не видит окончания проклятия, пока не прибудет Харпер Красавица. Опасность для себя и других, Алисса Шейнмель. Справочники Fire. ISBN: 97814247. Ханна находится в учреждении и знает, что это ошибка. Она медленно делится частями таинственной трагедии, случившейся до ее совершения. Приходит новый друг и помогает ей узнать, что же произошло на самом деле, с поворотом конца, чтобы читатель не мог догадаться. Дарий Великий не в порядке. Автор Адиб Хоррам. Книги циферблата пингвинов. Дариус Келлнер — американец персидского происхождения, который всегда чувствовал себя неуместным. Он впервые едет в Иран, чтобы навестить семью, которую раньше знал только через экран своего компьютера. Когда он имеет дело с клинической депрессией и своей семьей, Дариус встречает Сохраба, соседа, который становится лучшим другом, и учится быть самим собой. Dry, автор Нил Шустерман. Книги Саймона и Шустера для юных читателей. ISBN: 978-1481481960. Представьте, что произойдет, если воды станет мало. Вы бы превратились в водяного зомби, убили бы всех своих соседей за их воду или попытались бы найти спасителя? Пятнадцать и изменение Макс Ховард. Запад 44 Книги. ISBN: 9781538382608. Зик отчаянно пытается помочь своей маме сбежать из бедной жизни с ее парнем-неудачником. Работая в пиццерии, он знакомится с активистами профсоюзов, которые побуждают его бороться за лучшие условия труда. Возвысит ли он голос в знак протеста, даже если это будет означать откладывание его собственных мечтаний? Пять футов друг от друга, Рэйчел Липпинкотт. ISBN: 978-1534437333. Муковисцидоз Стеллы Грант не дает ей жить «типичной» жизнью. Когда у нее наконец-то появилась возможность сделать трансплантацию легкого, которая спасла ее жизнь, ее решимость держаться на расстоянии шести футов от кого-либо еще проверяется другим стационарным пациентом Уиллом Ньюманом, когда они решают, стоит ли любовь нарушать это правило. Девушки с острыми палками Сюзанны Янг. ISBN: 978-1534426139. Девочки в Innovations Academy похожи на красивых, приятных и изысканных молодых женщин. Но они не совсем такие, какими кажутся. Даритель Лоис Лоури. Искусство Рассела П. Houghton Mifflin Harcourt. ISBN: 9780544157880. Эта адаптация графического романа Лоис Лоури, получившая награду Newbery, прекрасно изображает антиутопический рассказ о Джонасе, которому на всю жизнь было поручено Приемник памяти. По мере того как он узнает об истории своего народа, его бесцветный мир расширяется, и он начинает подвергать сомнению все, что ему говорят. Прощай, идеально от Сары Барнард. Саймон Пульс-Саймон и дети Шустера. ISBN: 978-1534402447. Иден МакКинли думала, что у нее были проблемы в школе и с родителями, пока ее лучшая подруга Бонни не сбежала со своим школьным учителем музыки накануне выпускных экзаменов. Иден борется со своей моралью, пока полиция ищет ее друга, и ее преданность друзьям и семье подвергается испытанию. Харли Куинн: Разбивая стекло Марико Тамаки. Искусство Стива Пью. DC Ink. Харлин Квинзель оказывается в Готэм-сити без родителей и попадает в сказочную группу трансвеститов. Поскольку облагораживание их района угрожает им, Харлин, ныне Харли Куинн, хочет сделать все, что в ее силах, с помощью своей подруги Айви и, возможно, Джокера? ISBN: 978-0451481467. Хендрикс и ее семья переехали в небольшой городок в поисках чистого листа после предыдущего травмирующего опыта, но их недавно приобретенный дом имеет долгую мрачную историю. Здесь, чтобы остаться, Сара Фаризан. Алгонкин для юных читателей. ISBN: 9781616207007. Биджан только что был вызван из СП, чтобы играть в университетский баскетбол. Он надеется, что его новый статус звездного спортсмена повысит его социальный уровень и поможет ему общаться с девушками. Но расизм и издевательства поднимают головы в университетском городке, и его новая известность превращается в скорее проблему, чем решение. Кэтрин Теген Букс. ISBN: 9780062847195. Когда Микки, выдающийся игрок в софтболе, получает тяжелую травму, она обращается к оксикодону, чтобы облегчить боль и, в конечном итоге, ее социальную тревогу. По мере того, как ее зависимость выходит из-под контроля, ее семья и ее товарищи по команде изо всех сил пытаются не дать Микки потерять себя и все, ради чего она работала, из-за наркотиков. Hot Dog Girl от Дженнифер Дуган. Книги Патнэма Сона для юных читателей. ISBN: 9780525516255. Лу любит свой городок, особенно парк развлечений, в котором она и ее лучший друг Сили. Еще она любит Ника, спасателя в парке. Когда план фальшивого свидания с Сили, направленный на то, чтобы вызвать ревность Ника, не срабатывает, ей придется выяснить, к кому она на самом деле испытывает чувства. ISBN: 97814 892. Лена, чернокожая девушка по соседству, не знает Кэмпбелл, белую девушку из другого штата, но когда вспышка насилия на школьном футбольном матче сбивает их вместе, они становятся командой, сосредоточенной на собственном благополучии. В ключе Нира Гани Наташи Дин. Запуск Press Kids. ISBN: 978-0762465477. Нира Гани бросает вызов мечте своих гайанских родителей о том, чтобы она стала врачом, следуя своей любви к трубе. Сказка о взрослении с изюминкой. Мэтью Лэндис «Конец света, каким я его знаю». ISBN: 978-0735228016. После смерти матери Деррика он живет в страхе перед концом света. Друзья, отец и сестра Деррика глубоко заботятся о нем, но именно необычная дружба Деррика с его причудливой соседкой Мисти помогает ему жить настоящим, а не чувствовать себя обремененным прошлым и беспокоиться о будущем. Джекпот от Ник Стоун. Корона книги для юных читателей. ISBN: 978-1984829627. Когда никто не выходит вперед, чтобы претендовать на многомиллионный лотерейный приз, она объединяется с Зан, чья богатая семья кажется полной противоположностью ее, чтобы найти выигрышный билет. Проект «Правосудие» Майкла Бетчермана. Книжные издательства Orca. ISBN: 978-1459822504. Когда серьезная травма подрывает многообещающую футбольную карьеру Мэтта Барнса, он находит новую страсть, проходя стажировку в проекте «Правосудие», чтобы защищать ошибочно осужденных. Работая над делом предполагаемого убийцы Рэя Ричардсона, Мэтт и его коллега-интерн Соня находят новые доказательства, которые ввергают их в тайну убийства. Убийство ноября, написано Адрианой Мазер. Книги Кнопфа для юных читателей. ISBN: 978-0525579083. Academy Absconditi — это не ваша традиционная школа-интернат. Каждый владеет оружием и владеет секретами. Новая ученица Ноябрь не в ее лиге. С угрозами на каждом шагу, она не знает, кому доверять. Затем обнаруживают труп, и Ноябрь должна выяснить, кто это сделал, прежде чем она станет следующей жертвой. Поцелуй номер 8, Коллин А. Венейбл; иллюстрировано Эллен Т. Аманда «Мэдс» не понимает поцелуев. Поцелуи 1-7 не были в лучшем случае ничего возбуждающими, а в худшем — невыносимыми. Поскольку ее собственный опыт параллелен семейной истории, о которой она ничего не знала, Мэдс многое узнает о поцелуях и о себе. Лаура Дин продолжает расстаться со мной, Марико Тамаки. Она знает, что ей нужно прервать отношения, чтобы продолжить свою жизнь, но сможет ли она? Дочь лжеца Меган Кули Петерсон. Дом отдыха. ISBN: 978-0823444182. Пайпер посвящена отцу и его командам. Она никогда не жалуется, просто делает то, что ей говорят. Затем в один прекрасный день появляются подлые люди, отделяют ее от семьи и переворачивают ее мир с ног на голову. ISBN: 9781250196392. Взрослеть — значит испытать многое в первый раз. Подростки в этом сборнике рассказов известных авторов YA впервые сталкиваются со смертью и убийством. Смотри в обе стороны Джейсона Рейнольдса. ISBN: 9781481438285. Десять рассказов подростков, возвращающихся домой из школы. Истории переплетаются воедино, поскольку дети направляются в разные стороны по пути домой. Каждая история пронзительна и задушевна, с реалистичными картинами из жизни соседских ребятишек. Любовь и ложь Рухсаны Али Сабины Хан. Scholastic Press. ISBN: 978-1338227017. Рукхсана не может избежать консервативных мусульманских традиций своей семьи, когда они узнают, что она гей. Она рискует потерять все, когда родители держат ее в заложниках в родном Бангладеш, чтобы «обратить» ее и выдать замуж за бангладешского мужчину. Любовь от А до Я С. Салам читает. ISBN: 978-1534442726. Адам и Зайнеб, двое подростков-мусульман, встречаются во время полета в Катар. Тот факт, что они вообще встречаются, — это и чудо, и странность. То, что они продолжают встречаться снова? Это может быть просто любовь. Мичиган против мальчиков Кэрри Аллен. Дети могут нажимать. ISBN: 9781525301483. Мичиган Мэннинг взволнована, когда она зарабатывает место в мужской университетской хоккейной команде. Несмотря на то, что она стала лучшим бомбардиром команды, ее товарищи по команде ясно дают понять, что ей здесь не рады. Даже когда «безобидные» розыгрыши переходят черту в нападении, Мичиган опасается, что откровение будет стоить ей всего, что она любит.
Задание МЭШ
Приняли неохотно построенное на основе примыкания. Приняли с неохотой. Оцени ответ. Выбрать. 2. удовольствие трудиться 3. основание беспокоиться 4. приняли неохотно 5. страх потерять 6. грустно посмотрел 7. ударил сильно 8. бесстрашно прыгнуть 9. право позвонить 10. учиться рисовать 11. яростно кидалась 12. готов переехать 13. судили несправедливо. Приняли неохотно в управление. Обиженно произнёс в управление. Заменить словосочетание относился с уважением на примыкание. приняли неохотно. Замените словосочетание «приняли неохотно» (предложение 28), построенное на основе примыкания, синонимичным словосочетанием со связью управление.
Задания 4. ОГЭ Синтаксический анализ
Об исполнении постановлений Совета Народного Хурала, принятых в. 12. приняли неохотно. 562155 ответов - 388270 раз оказано помощи. Ответ: приняли с неохотой. Приняли неохотно в управление. Обиженно произнёс в управление.