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管道热边界层减阻理论的应用研究 总被引:2,自引:2,他引:0
全面研究了高粘性液体管道流动的热边界层减阻理论的应用。利用管道热边界层理论中关于边界层的温度分布及层流、紊流时热边界层厚度的计算表达式,推证了管壁热流量及定性温度的计算表达式,利用指数型的粘温特性方程,采用积分方法推出了管道热边界层流动中层流和紊流摩擦水头损失的计算公式,并给出了设计应用实例。计算结果表明,对于高粘液体短管输送,其流动一般均为边界层入口段,热边界层减阻的最佳范围大致是管长L≤5km,管径D≤200mm。 相似文献
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提高弹道导弹突防能力的技术途径 总被引:2,自引:0,他引:2
基于反导系统的射击过程建立了计算弹道导弹突防概率的数学模型;通过仿真计算分析,提出了提高弹道突防能力的技术。 相似文献
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在具有不确定样本下平均故障间隔时间的估计方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对武器系统和产品的可靠性试验中的不确定因素,对试验没有完成的情况,研究利用非传统的统计分析法估计武器装备平均故障间隔时间. 相似文献
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磁偶极子信号检测和参数估计 总被引:1,自引:0,他引:1
在分析了经典磁偶极子模型的基础上 ,指出该模型是两个函数的组合 ,目标参数包含在这两个函数的参数里 .提出了二次函数组合法 ,能够在绝大多数情况下将这两个函数分离 ,逐步求出目标参数 .最后对实例进行了仿真计算 ,给出了较满意的结果 相似文献
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讨论带线性泛函约束的微分算子插值样条 ,在空间Wm2 中给出了由约束泛函和微分算子构造再生核的普遍方法 ,利用微分算子及其共轭微分算子零空间基底之间的关系得到了微分算子插值样条解析性质新的推导方法。 相似文献
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神经网络模型具有强大的问题建模能力,但是传统的反向传播算法只能进行批量监督学习,并且训练开销很大。针对传统算法的不足,提出全新的增量式神经网络模型及其聚类算法。该模型基于生物神经学实验证据,引入新的神经元激励函数和突触调节函数,赋予模型以坚实的统计理论基础。在此基础上,提出一种自适应的增量式神经网络聚类算法。算法中引入"胜者得全"式竞争等学习机制,在增量聚类过程中成功避免了"遗忘灾难"问题。在经典数据集上的实验结果表明:该聚类算法与K-means等传统聚类算法效果相当,特别是在增量学习任务的时空开销方面具有较大优势。 相似文献
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现有的抗干扰滤波器在通道非理想特性下会导致接收机测量零值发生偏移,且偏移量与干扰参数相关,其已成为高精度测距接收机实现其精度提升的主要障碍。针对上述问题,从对称通道特性出发,给出一种无偏的时域抗干扰滤波器设计技术。解决了传统的时域抗干扰滤波器在非理想信道下测量零值偏移的问题,且工程实现简单。理论分析和仿真实验进一步验证了方法的有效性,采用该方法可以使测量零值偏移小于0.2 ns。 相似文献