自由向房价趋势

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楼盘房价趋势

自由向房价：暂无价格（价格）

无遮挡，尽览满园美景；甄稀多层，高舒适度、高得房率，还都市人生活以悠居享受。

自由向，地处双重点学区，比邻青松小学、第六中学等优质中小学、幼儿园，成长路上，只有孩子的充足睡眠和细致早餐，而没有家长长距离接送的烦恼。9年一站式教育体系，让孩子在快乐和自由中长大。

开工日期：2011年5月

建筑层高：1、2、3号楼32层；4号楼30层；5号楼18层；6－17号楼5层

建筑规划：美国ANDRIA.D建筑设计有限公司 大连先锋建筑设计院

景观设计：北京乾景陌野景观设计公司

建筑施工：大连九州建设有限公司

工程监理：大连连信土木工程建设监理有限公司

配套：自由向，紧邻金马路快轨站和建设中的振连路跨海大桥，1、3、6路公交车信步可达，工作、购物、游玩、尽在掌握。大黑山、金石滩旅游景区、安盛购物广场、麦凯乐 新玛特、友谊商场、网球训练中心、高尔夫训练中心、凯伦温泉乃至体贴生活的翠竹和红梅社区商业，向左还是向右？都没问题，我的目的是向爱！

交通：3路公交车——新城路站 6路公交车——开发区六中站 快轨金马路站 振连路跨海大桥下桥

户型面积:一居47㎡ 二居84㎡三居98㎡

建筑面积:13．8万平方米

占地面积:50665平方米

物业公司:戴德梁行

绿化率:40%

容积率:2.0

车位1：0.8 996个

暖气:市政供暖

供水系统:市政

土地年限:50年

楼座展示：本项目由4栋高层、1栋小高层及12栋多层住宅组成，其中1、2、3号楼32层；4号楼30层；5号楼18层；6－17号楼5层。

由于两自由度电机是将两种不同运动形式和两套运动产生源集成到一套系统中，因此两自由度电机和通常单自由度电机相比有许多不同的特征，因此可以预见以下这些方而将成为两自由度电机发展的研究热点。

1)就是开发新结构新原理的两自由度电机。由于工业应用方而的拓展，使用环境和应用要求不断变化，现有的两自由度电机结构可能不能满足要求，因此需要根据环境性能需要，继续研发具有新结构和新原理的两自由度电机 。

2)就是要对已有的电机模型进行结构的优化。和传统电机一样，对两自由度电动机的结构进行优化，可以使电机结构简单，便于制造，提高电机的机械集成度及材料的利用率，扩大动子的偏转范围，简化支撑结构，减轻重量，减小体积。另外，还可以通过结构优化来简化各自由度之间的电磁及力学耦合关系，提高系统的性能和稳定性。

3)两自由度电机电磁场的计算问题。电磁场的计算问题是两自由度电机控制的理论基础。由于两自由度电机结构的特殊性，其磁场具有边界条件复杂、各向异性、非线性、端部效应的问题，而且两自由度电机的电磁场大都是典型的三维场，很难使用二维场来进行简化，因此两自由度电机电磁场的分析计算问题是此种电机设计的难点和重点部分。

4)耦合问题。由于两自由度电机是将两种不同的电机系统融合到一个系统中，因此其电磁和运动都有耦合的可能。如何定量地分析这些耦合关系及其对电机性能的影响，以及如何消除这些不良影响，是多自由度电动机研究中待解决的关键问题。

5)电机的运动控制问题。由于多自由度电动机自身的特点，各自由度之间除了存在电磁耦合之外还存在着十分复杂的力学耦合关系，这是多自由度电动机难以控制的重要原因之一，因此必须根据电机的具体结构，建立准确的力学模型，深入分析各自由度之间的耦合关系，研究力学解祸控制策略，以提高电机的动静态性能及稳定性。因此需要根据电机的实际结构建立其运动学模型，确立其输出轴的运动轨迹控制策略。

6)驱动控制系统的研究。多自由度电动机是典型的机电一体化产品，其驱动控制系统不仅要对各自由度的角位移、速度、加速度及输出转矩进行检测，还要进行各自由度之间的解祸计算、轨迹规划，因此有必要研制适合于多自由度电动机控制系统的专用控制元器件并开发计算机控制系统。

由于看到了两自由度电机的优越性，各国研究人员加大了对多自由度电机的研究力度。随着多自由电机理论的不断完善，制约多自由电机发展的以上技术瓶颈正不断被打破。可以预见，在不久的将来，两自由度电机一定能够得到广泛应用。

自由曲面是工程中最复杂而又经常遇到的曲面，在航空、造船、汽车、家电、机械制造等部门中许多零件外形，如飞机机翼或汽车外形曲面，以及模具工件表面等均为自由曲面。工业产品的形状大致上可分为两类或由这两类组成:一类是仅由初等解析曲面例如平面、圆柱面、圆锥面、球面等组成。大多数机械零件属于这一类。可以用画法几何与机械制图完全清楚表达和传递所包含的全部形状信息。另一类是不能由初等解析曲面组成，而由复杂方式自由变化的曲线曲面即所谓的自由曲线曲面组成。例如飞机，汽车，船舶的外形零件。自由型曲线曲面因不能由画法几何与机械制图表达清楚，成为摆在工程师面前首要解决的问题。

自由浮动时间又称为自由时差，自由浮动时间的计算方法为:

自由浮动时间= min((后续活动的最早开始时间时间) - (本活动的最早完成时间))