排序方式: 共有1492条查询结果,搜索用时 15 毫秒
751.
752.
利用传统制导工具系统误差线性回归模型,对Bayes估计、主成分分析以及正则化分析三种改进的分离方法进行了比较,分析了它们在工程应用上的优缺点,给出了实际应用时的限制因素;同时结合海基导弹特有的初始状态误差,设计了整体估计、分段估计以及迭代估计三种估计策略,给出了相应的分离步骤。仿真结果表明,文中给出的三种误差分离方法在不同的评价标准下具有不同的实际应用意义;而在弹道差评价标准以及方差评价标准下,分段估计和迭代估计策略下的误差分离结果要明显好于传统整体估计结果。 相似文献
753.
针对现有具备终端直通(Device-to-Device, D2D)功能的蜂窝网络的干扰管理问题,提出一种新型的采用随机几何工具的D2D通信接入控制方法。利用随机过程理论以及随机几何工具建立模型分析邻近基站和D2D通信对蜂窝通信的影响,并推导蜂窝业务接入失败概率表达式。基于该表达式能够计算网络允许的最大D2D用户密度,辅助D2D通信接入控制实现干扰管理。仿真证明基于所提数值计算方法获得的估计结果与蒙特卡洛仿真结果相符,且通过合理限制D2D用户密度和D2D用户发射功率可满足指定的蜂窝业务接入失败概率要求。 相似文献
754.
运用Ansoft Maxwell软件建立电磁阀的动态响应特性仿真模型,并通过试验验证模型的准确性。利用模型集成ISIGHT软件的方法,对影响电磁阀动态响应特性的参数进行灵敏度分析,得出各个参数对动态响应特性的Pareto图。基于遗传算法对电磁阀进行多参数优化设计,获取最佳参数组合,并利用电磁阀动态响应特性试验台架,开展参数优化前后电磁阀动态响应特性的对比试验研究。试验结果表明:相比于原参数方案,参数优化后的电磁阀动态响应特性得到大幅度提升,其开启响应时间缩短了59.1%,关闭响应时间缩短了47.2%。 相似文献
755.
针对电磁发射蓄电池组大倍率快速充电过程中的电网谐波陡增问题,提出多模式模糊滞环控制谐波抑制方法。结合电磁发射混合储能系统的时序串联拓扑结构,说明蓄电池的超大倍率充电应用工况和策略,进而介绍蓄电池充电的拓扑结构,明确谐波的来源、特点和产生原因。在分析单台充电机充电时的电网谐波电压和谐波电流的基础上,研究不同充电机并充台数、不同充电电流情况下电网谐波电压和谐波电流的分布规律。设计多模式控制方法的组成方式和切换判据,建立蓄电池充电机、瞬时无功功率检测、谐波抑制、多模式控制的仿真模型。仿真和试验数据表明:谐波抑制方法能够快速抑制电磁发射蓄电池充电机大规模启停、波动时的谐波陡增问题,补偿效果满足国家标准。 相似文献
756.
为改善等离子体合成射流激励器在稀薄空气环境中的控制效果,增强其临近空间环境适应性,开展了腔体增压条件下激励器工作特性的研究。建立了腔体增压效果理论分析模型,计算结果表明:采用高压气源供气可以较好地提升激励器腔体气压,并且腔体气压对高压气源气压具有较好的跟随性,从而为射流强度调节提供了一种新的方式。搭建了腔体增压等离子体合成射流激励器实验系统,开展了腔体增压压力和射流流场特性测量,实验测量结果与计算结果吻合良好,误差小于2.6%。高速纹影观测显示:在腔体增压作用下,激励器控制力得到显著改善,射流锋面峰值速度由256 m/s提升至507 m/s。 相似文献
757.
为全面快速验证冲压发动机的故障检测算法,基于构型替换建立了能模拟多种固冲发动机故障的仿真验证平台。基于此平台,搭建了发动机点火故障模型、压强传感器故障模型、设备接口模型,以及与真实控制器中检测算法具有相同外部接口和系统构型的故障检测算法模型等。通过系统构型的切换,将同一个故障模式注入故障检测算法模型和真实发动机系统,并通过对比同一组故障模式下故障检测模型检测结果与发动机控制系统检测结果,来对发动机控制器中的故障检测算法进行快速验证。以无喷管助推器点火的检测为例,讲述了该方法的建模、实验验证及分析过程,此外,该方法还能应用到无喷管助推器关机、进气道前后堵盖打开、燃气发生器点火、燃气流量容错控制等多个故障模式的仿真模拟与验证,具有很强的通用性,能大大地降低控制系统开发与验证的时间成本,具有很强的应用价值。 相似文献
758.
动态频谱接入是解决无线电频谱资源短缺和频谱使用效率低下问题的有效方法,它允许次级用户在授权频谱空闲时动态地接入,以进行数据传输。而频谱感知是实现动态频谱接入的关键挑战之一。由于次级用户的感知能力有限,为了获得更多的频谱接入机会,需要尽快找到频谱空闲概率最大的频段,并研究频谱感知次序问题。考虑到频谱空闲概率对次级用户是不可知的,并且会随时间变化,提出了在线学习框架,把频谱感知次序问题归纳成经典多摇臂赌博机问题,并利用在线学习方法——满意折现汤普森抽样算法处理优化问题。仿真结果表明,和其他算法相比,所提算法可以获得更多的频谱接入机会并且能够跟踪频谱空闲概率的变化。 相似文献
759.
760.
针对极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的性能必须依赖于大量隐层节点的问题,提出了基于改进烟花算法(Improved Fireworks Algorithm,IFWA)的ELM分类模型。用改进的烟花算法进行迭代搜索,求得N个最优的烟花;选择ELM测试数据集的RMSE作为改进烟花算法的适应度值函数,来优化ELM每个隐层节点的输入权值和偏置,使得节点的决策水平提高,从而使ELM的决策性能显著提高;采用KDD99数据集验证表明:改进烟花算法的极限学习机(IFWAELM)能够以较少的隐层节点得到更高的测试平均正确率,提高了极限学习机的泛化性能。5种同类算法性能对比实验也表明IFWAELM是效果最优的。 相似文献