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411.
多维力场中浮动输油软管工作可靠性技术和恒张力承载索伺服控制技术,是岸滩油料补给装备研制的两大关键技术。从理论上分析和描述了浮动输油软管在海上的运动及动力学特性,建立了多维力场中软管的数学模型,进而求解,再从技术上寻求有效对策,研究设计了恒张力承载索液压伺服控制绞盘,从而解决了这两大关键技术,为岸滩油料保障装备的研究提供了理论与技术上的支持。 相似文献
412.
动态二进制翻译在实现多源到多目标的程序翻译过程中,为屏蔽不同源平台间的硬件差异引入中间代码,采用内存虚拟策略进行实现,但同时带来中间代码膨胀问题。传统的中间代码优化方法主要采用对冗余指令进行匹配删除的方法。将优化重点聚焦在针对特殊指令匹配的中间表示规则替换上,提出了一种基于中间表示规则替换的二进制翻译中间代码优化方法。该方法针对中间代码膨胀所呈现的几种典型情景,描述了中间表示替换规则,并将以往应用在后端代码优化上的寄存器直接映射策略应用在此处。通过建立映射公式,实现了将原来的内存虚拟操作替换为本地寄存器操作,从而降低了中间代码膨胀率。使用SPEC CPU2006测试集进行了实验,验证了此优化方法的正确性和有效性。测试用例在优化前和优化后的执行结果一致,验证了优化方法的正确性;优化后测试用例的中间代码平均缩减率达到32.59%,验证了优化方法的有效性。 相似文献
413.
本文用恒电量微扰法研究了Ce3+对铝合金在0.1mol·L-1NaCl介质中的缓蚀机理及抗孔蚀性。结果表明:铝合金孔蚀诱导过程及其表面形成林转化膜过程具有相同的电化学模式,电化学腐蚀速度控制步骤取决于钝化膜(转化膜)/溶液界面过程。Ce3+对铝合金孔蚀的诱导期和发展期均有抑制作用,形成铈转化膜后,铝基表面阻抗大大提高,耐孔蚀性增强。 相似文献
414.
主流的联邦学习(federated learning, FL)方法需要梯度的交互和数据同分布的理想假定,这就带来了额外的通信开销、隐私泄露和数据低效性的问题。因此,提出了一种新的FL框架,称为模型不可知的联合相互学习 (model agnostic federated mutual learning, MAFML)。MAFML仅利用少量低维的信息(例如,图像分类任务中神经网络输出的软标签)共享实现跨机构间的“互学互教”,且MAFML不需要共享一个全局模型,机构用户可以自定制私有模型。同时,MAFML使用简洁的梯度冲突避免方法使每个参与者在不降低自身域数据性能的前提下,能够很好地泛化到其他域的数据。在多个跨域数据集上的实验表明,MAFML可以为面临“竞争与合作”困境的联盟企业提供一种有前景的解决方法。 相似文献
415.
416.
提出了可以反映硬化剪胀的体积屈服面,将以塑性体应变和塑性剪应变作为硬化参量的双屈服面模型推广来反映硬化剪胀土的变形,结合标准砂的三轴实验结果,确定了模型参数,并给出了有限元算例。 相似文献
417.
为了提高纤维缠绕复合材料实芯球形结构单元的耐撞能量耗散性能,在初始结构单元耐撞性分析的基础上,建立以结构单元中心承载圆柱体高径比、球形芯材短轴长轴比以及纤维缠绕复合材料表层壁厚比和缠绕角度为结构优化设计参数,以比吸能效率和冲击峰值载荷为评价指标的多目标优化模型。采用分级递进优化方法将多目标优化模型分解为两级单目标优化子模型,并通过有限元软件Abaqus得到不同子模型的碰撞响应。结合径向基函数构造近似函数模型,并采用第二代非劣排序遗传算法对结构优化设计参数进行两级递进求解,得到耐撞性能最优的结构单元。进一步开展的试验验证和破坏模式分析表明,优化设计后结构单元的耐撞吸能水平得到大幅提高,从而验证了该多目标优化分析模型的有效性。 相似文献
418.
考虑磁滞损耗、动态应力等因素的超磁致伸缩作动器磁滞模型可有效揭示电-磁-机-热多场耦合效应,但准确识别其非线性模型往往存在较大困难。智能杂草算法具有激烈的竞争机制和较强的搜索能力,可用于解决作动器多目标物理参数辨识问题。传统算法的种子数量以线性方式产生且分布方差与适应度缺乏联系,极大地影响了算法收敛速度和模型识别精度。为此,提出一种非线性繁殖和分布的混合改进杂草算法,并将其应用于超磁致伸缩作动器模型识别。实验表明:改进算法具有较强的噪声抑制能力,能精确辨识含有噪声扰动的作动器磁滞非线性模型物理参数;模型预测值和实验数据误差较小,所识别参数可使磁滞非线性模型较为全面地描述作动器多场耦合机理和动态特性。 相似文献
419.
建立了外部载荷作用下用非线性振动-声场调制指数表征裂纹尺寸的数学模型。根据对外载荷与塑性致闭应力共同作用下裂纹面的开闭响应的分析,提出了裂纹张开和闭合应力的在线测量方法。在一块含中心穿透裂纹的铝合金薄板试件上进行了裂纹闭合参数的测量实验,实验结果表明,使用振动-声场调制技术在线测量裂纹闭合参数是可行且有效的,且该方法还能用于分析小裂纹的特殊开闭行为。 相似文献
420.