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741.
利用不同羽流模型对封闭空间火灾进行建模,在结合实验测出的热释放速率基础上,计算了不同羽流模型下的烟气填充时间和温度变化情况。将计算结果和实验数据进行了对比,分析了不同羽流模型的适用性。结果表明:火灾初期,4种羽流模型下的烟气填充速度相近,其中McCaffrey羽流模型与实际烟气填充过程最为接近;火灾后期,Zukoski羽流模型最接近实际烟气填充过程;火灾过程中,Thomas羽流模型和Zukoski模型计算结果非常接近,Thomas羽流模型更适用于一般的工程计算;4种羽流模型下的烟气层温度和实验结果有很大差异,实际工程中均不建议用来预测烟气温度。 相似文献
742.
经济法课程的理论性和实践性很强,而法律条文比较抽象,特别是对于新疆地区“民考汉”学生来说,时常存在理解和应用上的困难.为了使学生对经济法感兴趣,增强学生对法律的理解、应用能力,教师应结合ARCS学习动机模式,通过积极开展案例讨论教学,适当增加情境模拟教学、创造条件强化实践教学、改革考试评价方式等进行经济法教学改革,使学生参与多样化的教学活动来完成理论学习、实践训练,从而提升学生的综合能力. 相似文献
743.
744.
为使紧耦合阵列天线在超宽频带内实现电磁性能更佳、辐射性能更稳定的目的,提出一种新型条形频率选择表面宽角阻抗匹配层加载的双极化超宽带紧耦合阵列天线。通过高频仿真软件CST周期边界条件对阵列单元截断并进行研究分析。掌握阵元阻抗和辐射等电磁性能后,优化设计并加工出一个6×6单元的阵列天线进行实际测量。测量结果表明,该天线在2~12 GHz的频带内驻波比均小于3,驻波比带宽为10 GHz。带内辐射特性稳定,主瓣电磁能量集中,交叉极化小。工作频带内,最大增益可以达到13 dBi。该阵列天线可应用于超宽带相控阵天线领域中。 相似文献
745.
为提高单基准站短基线相对定位解算的可靠性,研究了多基准站约束的相对定位算法。将基准站间可提前测量的先验基线信息融入观测模型中,给出了多基准站相对定位的函数模型和随机模型,在此基础上推导了模糊度精度因子的解析表达式,揭示了基准站数量的增加对模糊度浮点解精度提升的作用;从理论上分析了基准站间先验基线信息中的偏差对模糊度解算的影响,分析表明,当先验基线各分量偏差的绝对值之和小于5 cm时,模糊度解算几乎不受影响;通过仿真和实测数据进行了验证。试验结果表明,增加基准站数量不仅能有效提升模糊度解算成功率和收敛速度,并且对先验基线信息中的偏差具有较好的抑制作用,当基线各分量偏差均增加到4 cm时,实测数据模糊度解算成功率仍能达到92%以上。研究结论为特殊场景下多基准站间的快速非精确标定提供了理论依据。 相似文献
746.
针对大尺度产品三维模型坐标测量信息缺乏和面向任务坐标测量结果质量评价困难的问题,引入新一代产品几何量技术规范(GPS),提出了基于CATIA二次开发技术的坐标测量辅助设计方法,设计了CAD与CMM集成的XML数据结构,建立了坐标测量数据的UML模型;实现了符合新一代GPS要求的测量方案脚本化描述,开发了部分数据处理算法;提出了基于Monte Carlo方法的坐标测量不确定度评估方案和流程。基于以上技术开发了基于三维模型的大尺度坐标测量设计与评估系统并应用于飞机装配中的部件位姿测量,结果表明,设计的测量方案能够满足飞机柔性装配对接的要求,验证了上述方法的有效性。 相似文献
747.
采样协方差矩阵求逆是空时抗干扰算法的基本运算单元,但由于其运算量随时域抽头个数急剧增长,直接限制了空时抗干扰技术在卫星导航接收机中的应用。针对该问题,提出了基于块Toeplitz矩阵快速求逆的空时抗干扰方法。通过采用新的协方差矩阵近似计算方法,使得该矩阵同时为块Toeplitz矩阵与Hermite矩阵,并运用块Toeplitz矩阵的快速求逆算法,将时域抽头个数为K的计算复杂度从O[K3]降至O[K2]。理论分析和仿真结果表明,在阵元数为4、时域抽头为15的典型情况下,相比现有矩阵求逆方法,该算法的抗干扰性能损耗小于1d B,但计算量可降低约2/3。 相似文献
748.
主要研究了乘法分解弹塑性在大变形有限元程序中的实现.首先建立了纠正的拉格朗日描述下的平衡方程.并导出了其一致线性化形式,然后以中间构形弹性对数应变张量及与其功共轭的应力张量为共轭应力应变度量代入平衡方程对其进行简化与对称化处理以形成便于程序实现的Jaco-bian矩阵.采用所建立的有限元公式对圆柱形试件的单向拉伸过程进行了数值模似. 相似文献
749.
主元分析法和模糊积分的航空发动机气路状态监测 总被引:1,自引:0,他引:1
航空发动机是一个大系统,由于结构复杂、工作条件恶劣等因素影响,对其进行有效地健康状态监测成为航空领域长期难以解决的关键技术之一。为有效监测航空发动机健康状态,以航空发动机气路系统为例,提出一种基于主元分析和模糊积分的航空发动机状态监测方法。首先,利用主元分析法提取发动机状态样本集的主元,对样本数据进行降维,实现样本的最优压缩。其次,利用BP神经网络和Elman神经网络对发动机状态信息的特征向量进行初步状态监测。最后,利用模糊积分对采用两种神经网络的初步监测结果进行决策层融合,从而有效地实现对航空发动机气路系统的状态监测。通过某型真实航空发动机验证表明,所提出基于主元分析和模糊积分的状态监测方法,能有效提高监测的准确度,满足航空发动机状态监测的实时性要求,具有良好的工程应用价值。 相似文献
750.