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排序方式: 共有306条查询结果,搜索用时 218 毫秒
171.
172.
针对船舶舱室噪声低频控制问题,以一种薄膜型声子晶体原胞结构为研究对象,采用阻抗管法进行隔声性能试验研究,探究了不同配重质量、薄膜厚度和框架厚度对其隔声性能的影响规律。试验研究结果表明:配重质量、薄膜厚度和框架厚度增加均能提升薄膜型声子晶体的隔声性能,其中以配重质量影响最为明显;相较于无配重及单侧配重情况,双侧配重的薄膜型声子晶体隔声频段大幅拓宽,隔声量在中低频及高频显著增加,低频略有降低;增加薄膜厚度及框架厚度均可有效向低频拓宽薄膜型声子晶体的隔声频段并提高隔声量,以增加框架厚度,对低频隔声性能的提升更为明显。 相似文献
173.
针对编队飞机对单个目标突击的问题,提出仿真求解其突击能力的思路。求解过程中以蒙特卡洛法为基础,利用计算机像素知识,设计了像素扫描模拟编队飞机对目标投弹问题的算法。算法中建立了目标被弹坐标系,推导了投弹坐标产生公式。通过像素点来模拟弹着点和对搜索区有效像素的统计,得出与实际投弹对应的轰炸结果。由于此方法以真实目标的缩小图为研究对象,并由计算机对像素细致搜索,所以结果精确可信,对我防空部队分析敌方可能采取的突击方案有一定的参考作用。 相似文献
174.
分析了CCD图像采集系统的像素间距测定的必要性,指出了靶板标定方法的缺点,介绍了联合傅里叶变换测量原理,给出了用测定CCD图像采集系统像素间距的测量装置以及测量方法。得到了实际测量的数据,并对数据进行了分析。 相似文献
175.
176.
为了合理选择样本条件以实现高效的智能化诊断,以及克服智能化方法中传统反向传播(back propagation, BP)网络权值较多、局部信息提取能力不足的问题,对基于卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)的开路故障诊断方法进行研究,并以典型的三相两电平逆变器为具体对象,着重分析样本时长、样本数量变化时,CNN方法相较于BP网络方法在网络权值数量、训练稳定性、诊断准确率上的量化优势。结果表明,基于CNN的方法可在权值数量远少于BP网络方法的情况下构建深度更深的诊断模型,并在更短样本时长、更少训练样本数量下实现高效、准确的开路故障诊断。 相似文献
177.
针对二维图像无法深度表征目标、远海舰船目标表征困难等问题,提出基于更快卷积神经网络和区域组合识别模型相结合的三维舰船目标识别框架。重建舰船三维模型,在原始的区域生成网络上利用级联的方法改进了生成滑动窗口的方法,同时提出实际标注与区域建议联合识别模型,采用非极大值抑制的方法对容错框进行去除。实验结果表明所改进的算法在舰船目标三维识别的精确率和召回率上均有较大优势。 相似文献
179.
180.