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241.
根据气囊充压压力与复合材料承力筒内径之间的变化关系,给出了成型复合材料承力筒内表面的气囊尺寸计算方程。分析了气囊充压压力增大对承力筒的壁厚、纤维含量和弯曲性能的影响。采用气囊辅助RTM工艺整体制备出复合材料承力筒。试验结果表明,气囊充压压力使复合材料承力筒的壁厚减薄,纤维体积含量增加,弯曲性能提高;选择适当的气囊充压压力可以制备出满足设计要求的复合材料承力筒。 相似文献
242.
基于Lipschitz下界估值和分枝定界技术,给出了一维参数化小波滤波器逼近问题的全局最优算法。由于充分利用了滤波器逼近问题的特点,本方法将原来的Lipschitz算法的线性收敛速率提高为二次收敛速率。 相似文献
243.
以高速侵彻下45钢靶体侵彻阻力为研究对象,开展了弹体高速侵彻45钢靶体试验,获取了典型弹体对45钢靶体的成坑参数。基于高速侵彻阻力模型对靶体侵彻阻力及影响因素进行分析。结合流体动力学侵彻模型对不同弹体材料侵彻45钢靶体侵彻深度规律进行研究。研究结果表明:随着撞击速度的增大,45钢的靶体阻力从5. 13 GPa减小到3. 7 GPa;基于材料动力硬度测试方法的靶体动态阻力测试结果和理论计算结果吻合较好;随着靶体动态屈服强度的增大,靶体阻力呈线性增大的趋势;侵彻深度及靶体动态阻力理论计算结果和试验数据吻合较好,说明所提动态阻力确定方法可行,可为高速侵彻动力学研究提供参考。 相似文献
244.
针对图计算应用的访存特点,提出并实现一种支持高并发、乱序和异步访存的高并发访存模块(High Concurrency and high Performance Fetcher, HCPF)。通过软-硬件协同的设计方法,HCPF可同时处理192条共8种类型的内存访问请求,且访存粒度可由用户定义,满足图计算应用对海量低延迟细粒度数据访问的需求。同时,HCPF扩展了基于内存语义的跨计算节点定制互连技术,支持远程内存的细粒度直接访问,为后续实现分布式图计算框架提供技术基础。结合上述两个核心研究内容,基于流水线RISC-V处理器核,设计并实现了可支持HCPF的RISC-V片上系统(System-on-Chip,SoC)架构,搭建基于FPGA的原型验证平台,并使用自研测试程序对HCPF进行初步性能评测。实验结果表明,HCPF相比原有访存通路,最高可将基于数组和随机地址的两种随机内存访问性能分别提升至3.5倍和2.7倍。远程内存直接访问4 Byte数据的延时仅为1.63μs。 相似文献
245.
高铁大风预警的传统方法基于风速预测,当瞬时值高于限速阈值时触发报警,存在大量的误报警,不必要的限速控制影响了高铁行车效率。创新地提出了基于序列模式的预警方法,旨在挖掘报警事件前序数据中的频繁模式,找出报警事件的变化规律,通过滤除与非预警序列共有的频繁模式,得到预警序列独有的序列特征,构建了预警模式库。经兰新高铁沿线的监测数据验证,该方法在提高预测准确率的基础上降低了漏报率,同时有效地减少了模式匹配所需的时间,为提前预警预留充分的时间窗口,更加符合实际应用的需求。 相似文献
246.
舰载机保障作业过程受到多种资源约束,同时可能存在突发事件的干扰。针对此特点,分析并制定干扰情况下的模型修正策略。在遗传算法中引入禁忌搜索算子改进传统遗传算法的变异操作,并通过具体实例进行仿真验证,其结果证明改进后的遗传算法在优化含干扰事件的多机保障问题时效率更高,并通过甘特图直观地反映重调度方案,为真实情况下有效处理舰载机保障过程中的干扰事件奠定理论基础。 相似文献
247.
根据超声速与亚声速流动的特征,依据Prandtl-Meyer膨胀波理论,根据背压与来流静压确定膨胀波后的马赫数,获得了质量抽吸流率,并导出了壅塞发生的条件,建立了二维超声速抽吸模型;根据冲量定理,假定气体从主流区域到抽吸腔流态的变化是由于压差的冲量作用,建立了亚声速抽吸模型,并且进一步阐述了亚声速抽吸壅塞发生的机制。计算流体力学验证表明亚声速抽吸冲量模型的偏差较大,因此通过数值拟合模型来描述亚声速抽吸流动。该研究为三维抽吸研究提供了参考。 相似文献
248.
正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)是现代移动通信中一项重要的物理层通信技术,并且OFDM系统要求子载波间严格正交。然而,在实际系统中,振荡器和滤波器等器件的非理想特性会导致同相正交(In-phase and Quadrature-phase,IQ)不平衡,从而破坏子载波的正交性,严重影响OFDM系统的性能。通过研究IQ不平衡对OFDM系统的影响,提出了一种并联深度神经网络架构下的IQ不平衡补偿算法。该算法利用了深度神经网络不依赖于模型的特点,直接从接收到的频域信号恢复原输入信号的二进制序列,并利用干扰信号来自镜像子载波的先验知识来初始化模型驱动的神经网络,加快其网络优化的收敛速度。仿真结果表明,该算法能有效地补偿IQ不平衡失真,并且在幅度和相位失真的补偿上,其性能都优于传统的基于导频的最小二乘补偿算法,证明了深度学习方法解决物理层问题的优越性。 相似文献
249.
针对脑电信号随机性强、动态变化迅速等特点,提出了一种简化深度学习模型研究癫痫脑电识别问题。提出的模型以一维卷积神经网络为基础,在结构方面简化了卷积层、池化层等以提高模型效率,在整体框架方面应用了Keras框架,在训练优化算法方面采用RMSProp算法作为模型优化算法,通过预定义的目标函数来进行损失估计,模型设计上加入了批标准化层和全局均值池化层。基于所提模型,从三个方面研究了癫痫脑电识别问题,即:利用经验模态分解,分别选取前三阶、前五阶、前七阶、前八阶的本征模态函数分量,在简化模型上进行对比分析;利用提出模型所具备的深度学习特点,直接识别原始脑电信号而无须特征提取环节;增加了三种不同方法分别提取7类特征,对相同的脑电数据进行对比分析。性能分析结果表明:对于五类不同的脑电信号,前三阶的本征模态函数分量的识别率达到92.1%,比其他几种处理方式识别率高;前八阶的本征模态分量识别率不及原始信号,表明人工数据处理时会给数据带来噪声; 所提出的简化深度学习模型能高效处理癫痫脑电识别问题,具备较高效率和较好性能。 相似文献
250.
为进一步改善超低频频段的通信质量,在传统改进广义旁瓣抵消算法的基础上,提出新的超低频干扰抑制算法——生成式旁瓣抵消算法。该算法将人工智能研究热点之一的生成式对抗网络模型引入广义旁瓣抵消算法中,通过优化设计生成模型的网络结构及相关超参数,有效地解决了原算法存在的期望信号残留问题,为旁瓣抵消通道中的后级滤波算法提供了与主通道相关性更强的干扰参考信息,从而提高了算法对主通道干扰估计的准确性。为了验证优化后生成模型的有效性以及所提算法对不同类别干扰的抑制能力,在实验室环境下搭建实验平台,设计了多组对照实验。实验结果表明:优化后的生成模型具有较好的生成能力、较好的鲁棒性以及相对较低的运算复杂度;相比于传统改进的广义旁瓣抵消算法,所提算法进一步提高了信号带宽内的信干噪比。 相似文献