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101.
102.
为了研究镍基高温合金GH4720Li在高应变率下的动态力学性能,利用分离式霍普金森压杆(SHPB)对材料进行了温度范围为20~1 000℃,应变率为10~5 000 s-1的单轴热压缩试验,获得了不同温度不同应变率下材料的应力应变曲线。结果表明:在相同的试验温度条件下,GH4720Li合金在高、低2种应变率条件下表现出了不同的动态力学性能。在低应变率(10 s-1)条件下,GH4720Li合金的应力值随着温度的升高而降低;在高应变率(1 000 s-1,5 000 s-1)条件下,GH4720Li合金的应力值在特定温度(400~800℃)随着温度的升高而升高。结合已获得的试验数据,通过数值拟合的方法对原始Johnson-Cook(J-C)本构方程进行了修正,以满足GH4720Li合金在高应变率下应力的变化规律。通过线性相关系数和平均误差对修正的J-C本构方程精度进行了验证。结果显示:修正的J-C本构方程与试验数据吻合良好,可以大幅度提高J-C本构方程对GH4720Li合金在大应变率范围下的拟合精度。 相似文献
103.
针对弱监督目标检测中只能检测出图像中最具有辨别性部分和训练过程极易陷入局部最优问题,提出了一种特征增强和损失优化的弱监督目标检测算法。该算法设计了一种高效可选择通道注意力模块,该模块通过关联通道的选择来提高其局部信息的交互能力,以此来扩大最具辨别性的示例目标区域;此外,通过对网络回归损失函数施加针对性的动态权重,使其能够自动弱化回归分支中伪标注边界框不准确性的影响,提高目标定位的精度。在PASCAL VOC 2007及PASCAL VOC 2012数据集上的实验表明,相比其他同类算法,该算法能够有效地提高弱监督目标检测的精度。同时,由于该算法引入的额外训练参数和计算负担几乎可以忽略不计,因此还具有良好的高效性。 相似文献
104.
为了实现RLPG的液体发射药自动加注,设计了其电液定量伺服加注系统。通过控制阀控定量缸中活塞位移实时调整无杆腔中发射药量,实际应用过程中,定量过程与复位过程、火炮发射过程无冲,可并行工作。针对电液伺服系统模型不确定性、非线性的特点,建立了其状态空间模型。为了改善滑模变结构控制的抖振现象,设计了该系统的模糊滑模变结构控制器。搭建了AMESim/Simulink联合仿真平台,在不同装药量下对系统进行仿真分析,结果表明,定量过程所需时间比RLPG发射时间与变装药活塞复位时间之和小得多,加注0.628 3 L液体发射药共需0.95 s;随着装药量增加,系统定量精度有所下降,但均保持在99.85%以上。 相似文献
105.
认知无线电允许次级用户在频谱没有被主用户使用时动态地接入频谱进行数据传输。动态频谱接入是解决无线电频谱资源短缺和使用效率低下问题的有效方案,而频谱感知是实现动态频谱接入的关键挑战之一。次级用户的感知能力有限,为了快速找到频谱空闲概率最大的频段从而获得更多的频谱接入机会,研究了频谱感知次序问题。考虑到频谱空闲概率会随时间变化且对次级用户不可知,提出了一个在线学习框架,把频谱感知次序问题规约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(satisficing discounted Thompson sampling)处理优化问题。仿真结果表明,和其他算法相比,所提算法可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
106.
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
107.
108.
109.
针对直流伺服驱动电机的网络控制系统的非线性控制系统特性和神经网络多包传输的特性,提出一种基于滑动窗口策略的多核LS-SVM神经网络PID趋近滑模控制器。该控制器可以在线控制和预测丢包补偿,并将其控制系统实现为一种具有延迟和丢包的多包数据传输直流控制器的伺服驱动电机神经网络自动控制补偿系统。其主要方法为,首先基于等效变换、无延迟和滑动窗口相结合的LS-SVM在线数据包损耗预测,建立系统的延迟补偿模型。其后通过神经网络的非线性映射对PID参数进行在线调整,实现稳态并进行分析。仿真结果表明,组合内核LS-SVM预测策略可以提高数据包损失补偿的准确性,减少系统抖振,在响应速度较快的情况下完成整定。 相似文献
110.