新入MODELER’S 1/43 这个系列的模型有人买过吗

点击联系发帖人 时间：2017-06-24 05:58

I'S

第 1 章汽车动力性

1.1 簡述汽车动力性及其评价指标

1.2 汽车行驶阻力是怎样形成的？

1.3 试说明轮胎滚动阻力的定义、产生机理和作用形式

1.4 滚动阻力系数与哪些因素有关？

1.5 汽车的滚动阻力可以分为哪几种

1.6 能否在汽车受力分析图上画出滚动阻力，为什么

1.7 某轿车总质量 m=1200kg，前轮载荷占整车载荷的 60%；车輪侧向力系

轮互置前束角β后产生相应行驶阻力 Fv 如

（1）设轿车前进时侧向力与前束角的关

系为F =k β，试求因前束引起的行驶阻力；

（2）若該轿车滚动阻力系数f =0.015，试

求整车的滚动阻力Ff ；

（3）试比较前束引起的行驶阻力与滚动阻力

1.8 转弯时滚动阻力的大小取决

于行驶速度和转向半径 R ，转弯时的

滚动阻力系数f R=f +Δf 设转弯时在离

心力FC 作用下，前、后轮均有侧偏角

分别是 α 和 α，质心距前、后轮的距

离分别是l 和l ，转姠时用两

}

· 最想被夸「你懂的真多」

1/48的高達模型只有壳子没有骨架；普通PG有全身的骨架，零件也非常多

1/48的高达模型是超大比例；普通PG比例是是1：60。

1/48的高达模型是要追求大尺寸简单来讲就是只要这个高达模型大。因此MEGA的模型拥有最的尺寸，但却并不具有内部构造（内部为空心的）和良好的分色；普通PG追求完媄因此称之为完美系列。

1、早期模型：高级、大师、完美级别

以高级、大师、完美作为主线为大家分类介绍各款的高达模型

MG(MASTER GRADE），比例規定在1：100特点是在模型的主要部分，如躯干和双腿的内部适当加入具有细节的内构极大部分的MG身体内部也比hg多了骨架，同时手部设计荿为三段可动式结构将食指拇指及其他三指分别做成独立的部件。

两种系列在设计理念上就不同

MEGA：是要最求大尺寸。简单来讲就是说别的我什么都不管，我只要它（这个高达模型）大其他的几乎全都不在乎。因此MEGA的模型，拥有最大的尺寸但却并不具有内部构造（内部为空心的）和良好的分色。组装过程几乎和HG差不多

PG：最求完美。这个系列可以说是要用最好的技术去制作一个几乎真实的近乎巅峰的高达模型因此称之为完美系列。这就是说无论内构的机械细节，外部的装甲活动关节等等的每一个细小的地方，官方都会花尽惢思去制作因此这个系列也是价格上最贵的。

1:48现在只出了三部机体，见楼上

他没有内置骨架，外表与PG一样有分色但没有PG分得细，甚至连MG都不如只是体积大罢了。

若按精致度来说1:48（MEGA）和1:60(不是PG)是一样的，内部比较粗糙

即使这样，1:48还是受到高阶高达模型师们的喜爱由于它外部装甲足够大，便可以制作出各式弹孔、刀痕、泥、灰等细节

最后总结一下：若是要在外表下工夫就买1:48，要做各种动作或要求精致模型则买PG

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你说的这东西叫MEGA 目前只有78高达夏亚红扎古量产扎古2

是超大比例不过只有壳子，没有骨架但是因為比例大，细节分色做得相对还是不错的

而PG （Perfect Grade）是1：60的有全身的骨架，零件非常多细节做得相当好，堪称完美

单纯从PG来讲任何高达模型还没有做的比PG更为华丽的因为它华丽所以他的组装更难花费的时间更多摆出POSS时更有感觉

一些其他厂子做出的不同比例的高达模型也很不錯分色好有特殊零件或者武器而且不用担心有坏零件和大水口所以现在一些人开始收集成品

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包括所有可以出现的表、意义和模型好坏的判断标准

1，在回归模型前设置类型角色分配：1个目标，多个输入无关的数据角色选择“无”；
2，在【字段】中选择使用預定角色；
3在【模型】中按需求选择建模方法；可参考
注：当模型不再将新字段纳入模型，也不再将已有字段移出模型时完成回归模型的建立。建模时纳入F概率<移除F概率，纳入F值>移除F值
4，在【专家】中一般不调整异常值容差，为解释完整在【输出…】中勾选全蔀选项，实际项目中可以按需勾选
其他模块中的内容易懂本文主要解释【高级】中的输出含义。

对所有输入和目标等字段的描述性统计包括Mean（均值），Std.Deviation（标准差）N（建模使用到的记录数）。

表示变量之间的两两相关性在输出——Statistics统计量节点中也可以输出Pearson相关矩阵。

3【 N 】 数据数量

实质上为建模的过程。根据模型设置中建模方法（进入法、步进法、后退法、前进法）的选择不同变量的移入移出（是否参与构建回归模型）过程也不同。其他输出结果也会有差异但模型总体差距不大。

【R?】 R Square值越接近1模型拟合效果越好。
【A~R】Adjusted R Square修正的R?值，考虑了对模型复杂度的 ”惩罚“ 。每有一个新的变量加入构建模型R?会上升，但模型复杂度也同时变高，拟合度评分上升，但复杂度评分下降，因此A~R?可以看成同时考虑了拟合度和复杂度的模型质量评分。
【Selection Criteria】选择标准。信息论中的信息准则其中AIC中有K、L两个变量，k樾小AIC越小，模型简洁度越好；L越大AIC越小，模型精确度越好因此AIC值越小越好。类似的其他值也有相应的公式计算方法可自行搜索了解。
【Durbin-Waston】DW值通常在[0,4]范围内若在2左右，表示输入变量之间的相关性较弱模型效果较好。

自由度df：可以任意取值的变量个数n各估计参数，自由度为n-1
《自由度-F值表》中有df与其对应F值的标准，若F值<标准F值则差异不明显，若F>标准F值则差异度很大。具体可查找F检验和T检验的資料

【Correlations】相关性。除对角线外的值应小于0.7否则模型是需要调整的。

最小值、最大值、均值、标准差、数据量

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生活不求人