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81.
为加深对振荡喷雾的雾化特性及其与不稳定燃烧的关系的认识,针对低温推进剂液体火箭发动机中广泛应用的气液同轴离心式喷嘴和液液同轴离心式喷嘴,从受激振荡、自激振荡以及喷雾振荡与燃烧稳定性三个方面对研究现状进展进行了综述,总结了以往研究中的成果以及需要克服的关键技术难题,以加深对振荡喷雾及其与燃烧稳定性关系的认识。通过综述可知:对于受激振荡,对于常温常压条件下的供应系统流量振荡引起的前端压力振荡的研究比较充分,但缺少对燃烧室压力变化引起的反压振荡的研究以及超临界条件下喷雾受激振荡的研究;对于自激振荡,研究主要集中在液体中心型同轴离心喷嘴,对于气体中心型同轴离心喷嘴和液液同轴离心喷嘴的研究还较少;光学诊断技术仍难以提取单一的燃烧流场信息。 相似文献
82.
命名实体识别是信息抽取中的一项基础性任务,如何利用丰富的未标注语料来提高实体识别的指标是该领域一个重要的研究方向。基于条件随机场提出一种将主动学习与自学习相结合的方法——SACRF,通过设置置信度函数和2-Gram频度阈值来选取样本,并采用人工与自动相结合的方式进行标注来扩展训练语料。实验表明,该方法在提高实体识别的精确率和召回率的同时,能够显著地降低人工标注的工作量。 相似文献
83.
很多优化处理器缓存利用效率的方法依赖于对访问请求序列的特征的探测或识别,例如,预取和绕开等。如何在线有效识别访问请求序列的特征依然是一个开放的问题。通过对典型访问模式的深入分析,发现其堆栈距离频度的分布展示出鲜明的特征。而模拟实验数据表明访问请求序列的特征具有一定的持续性和稳定性,具有检测和预测的可行性。因而提出了一种基于堆栈直方图峰值的在线识别访问模式的机制和方法,空间和时间开销都较小。对SPEC CPU2000/2006的15个程序的实验表明,所提方法均可正确识别测试程序的访问模式。 相似文献
84.
多层神经网络在跟踪式卡尔曼滤波器中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
本文将多层神经网络引入跟踪式卡尔曼滤波器,提高了估计的精确度。以前的跟踪式卡尔曼滤波器的估计精度与目标的运动状态有关,当目标的运动不能够用线性状态空间模型描述时,其估计精度将要下降。而多层网络的引入,改善了这一不足。多层神经网络经过训练以后,能够对卡尔曼滤波器的结果进行修正。仿真结果表明,多层神经网络的应用,使估计精度显著提高。 相似文献
85.
文中利用自由电子气体近似(HFEGE)定域交换势和修正的半经典近似(MSCE)定域交换势,加上正交化方法(Orthogonalization technique),对能量在0.1~20eV的低能电子被He,Ne和Ar 原子的弹性散射过程进行了计算。其中靶原子的电荷分布以及入射电子和靶原子的静电作用利用原子的Roothaan-Hartree-Fock 波函数求出;相关和极化作用则用一个无参数的相关极化势近似表示。通过本文计算结果和严格计及交换作用的结果及实验数据相比较,对HFEGE和MSCE 交换势的准确性以及正交化过程对计算结果的影响进行了分析。 相似文献
86.
87.
本文介绍了一种以MoO_3和NaI 为原料,在高温、惰性气氛中通过氧化还原反应合成Na_xMo_6O_(17)化合物的新方法。进而研究了Na_xMo_6O_(17)化合物的组成分析和热分析方法。 相似文献
88.
As the most knowledge-intensive industrial sectors, China’s defense industries are developing very fast. The present paper will explore the contribution of China’s defense innovation to its economic growth. Cobb–Douglas production function, integrating defense and non-defense stock in knowledge, is applied during the course. In addition, an input–output analysis of defense equipment procurement was done. Positive effect of China’s defense innovation on economic growth has been revealed by comparing the results from the two methods. And some suggestions are made to strengthen the effect. 相似文献
89.
空中目标战术意图层次推理框架及实现 总被引:1,自引:0,他引:1
以提高对空态势感知能力为目的,着眼于构建以专家系统为特征的目标意图推理决策支持系统,首先根据目标意图的含义从意图、行动和状态三个层次进行了层次表示,并简要分析了实现意图推理的六种途径.根据空中目标的作战使用等领域知识将其意图从属性类型、战术类型、威胁类型和任务类型四个层次进行了分解.基于意图推理输入信息的分布性特征以及意图的层次分解建立了基于判定树的意图层次推理框架以及数据驱动的推理控制机制.该框架为建立空中目标战术意图的推理实现方法提供了重要的依据. 相似文献
90.