英语语法之【动词时态】

英语动词时态总结

动词时态一般进行完成完成进行
现在一般现在时态
动词原形/动词原形+s(第三人称单数)
eat/eats
现在进行时态
助动词be的变位+动词的现在分词
am/is/are eating
现在完成时态
助动词have的变位+动词的过去分词
has/have eaten
现在完成进行时态
have的变位+be的过去分词+动词的现在分词
has/have been eating
过去一般过去时态
动词过去式
ate
过去进行时态
助动词be的变位+动词的现在分词was/were eating
过去完成时态
助动词have的变位+动词的过去分词
had eaten
过去完成进行时态
助动词have的变位+been+动词的现在分词
had been eating
将来一般将来时态
助动词will+动词原形
will eat
将来进行时态
will+助动词be的变位+动词的现在分词
will be eating
将来完成时态
will+have+动词过去分词
will have eaten
将来完成进行时态
will+助动词have的变位+been+动词的现在分词
will have been eating
过去将来一般过去将来时态
would(will的过去变位)+动词原形
would eat
过去将来进行时态
would+be+动词的现在分词
would be eating
过去将来完成时态
would+have+动词的过去分词
would have eaten
过去将来完成进行时态
would+have+been+动词的现在分词
would have been eating

Notes:

  • 4种时间,4种状态,排列组合成为16种时态;
  • “过去”和“将来”相关的时态可看作“现在”在时间上的前后推移,所以有很多相似之处,只是过去式/将来式的变化;
  • 现在完成进行时态可看作由现在完成时态和现在进行时态组合而来,其中动词的过去分词就是be的过去分词been;
  • 将来时态中一般都是说话者十分确定的事,并且随着状态推移会变得更加“笃定”;
  • will还可用shell替代,有细微区别。

目前在学习摸索过程,记录谨为方便理解和巩固!

Markdown表格绘制参考链接

2024年7月2日11点28分

【轴承故障诊断】加权多尺度字典学习模型(WMSDL)及其在轴承故障诊断上的应用(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了加权多尺度字典学习模型(WMSDL)在轴承故障诊断中的应用,并提供了基于Matlab的代码实现。该模型结合多尺度分析与字典学习技术,能够有效提取轴承振动信号中的故障特征,提升故障识别精度。文档重点阐述了WMSDL模型的理论基础、算法流程及其在实际故障诊断中的实施步骤,展示了其相较于传统方法在特征表达能力和诊断准确性方面的优势。同,文中还提及该资源属于一个涵盖多个科研方向的技术合集,包括智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域的Matlab仿真案例。; 适合人群:具备一定信号处理和机器学习基础,从事机械故障诊断、工业自动化、智能制造等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习并掌握加权多尺度字典学习模型的基本原理与实现方法;②将其应用于旋转机械的轴承故障特征提取与智能诊断;③结合实际工程数据复现算法,提升故障诊断系统的准确性和鲁棒性。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注字典学习的训练过程与多尺度分解的实现细节,同可参考文中提到的其他相关技术(如VMD、CNN、BILSTM等)进行对比实验与算法优化。
【硕士论文复现】可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕“可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略研究”展开,旨在通过Matlab代码复现硕士论文中的核心模型与算法,探讨可再生能源(如风电、光伏)与大规模电动汽车接入电网后的协同优化调度方法。研究重点包括考虑需求侧响应的多间尺度调度、电动汽车集群有序充电优化、源荷不确定性建模及鲁棒优化方法的应用。文中提供了完整的Matlab实现代码与仿真模型,涵盖从场景生成、数学建模到求解算法(如NSGA-III、粒子群优化、ADMM等)的全过程,帮助读者深入理解微电网与智能电网中的能量管理机制。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源、智能电网、电动汽车等领域技术研发的工程人员。; 使用场景及目标:①用于复现和验证硕士论文中的协同调度模型;②支撑科研工作中关于可再生能源消纳、电动汽车V2G调度、需求响应机制等课题的算法开发与仿真验证;③作为教学案例辅助讲授能源互联网中的优化调度理论与实践。; 阅读建议:建议结合文档提供的网盘资源下载完整代码,按照目录顺序逐步学习各模块实现,重点关注模型构建逻辑与优化算法的Matlab实现细节,并通过修改参数进行仿真实验以加深理解。
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