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401.
为解决抗冲击时域分析中无法准确建立结构模型和模拟隔振系统的特性问题,首先基于ABAQUS软件,以弹性安装的分配电箱为研究对象,建立了隔振器-设备一体化仿真模型;然后,将液压双波冲击试验所采得的冲击激励信号作为输入,得出不同冲击激励下分配电箱的响应特性结果。结果表明:位移的仿真与试验误差小于10%,主应力峰值的仿真与试验误差小于13%,可满足一般的工程实际需求;误差主要由于仿真中未考虑阻尼和隔振器的动刚度的非线性。 相似文献
402.
基于标签传播的社区发现算法可以检测出复杂网络的重叠社区结构,因此提出了一种基于PageRank和节点聚类系数的重叠社区发现算法。该算法使用PageRank算法对节点的影响力进行排序,可以稳定社区发现结果,节点的聚类系数是一个与节点相关的值,使用节点聚类系数修改算法的参数并限制每个节点拥有最多标签的数量值,可以提高社区挖掘的质量。在人工网络和真实世界的网络上测试,实验验证了该算法能够有效地检测出重叠社区,并具有可接受的时间效率和算法复杂度。 相似文献
403.
针对目前效能评估方法多重视效能指标的静态观测值,对时序状态数据所蕴含的趋势信息关注较少的缺点,提出基于灰色聚类-粗糙集和集对分析的备件保障效能动态评估方法。针对主客观赋权方法各自的优缺点,引入依赖度和重要度的概念,建立灰色聚类-粗糙集组合赋权模型;将指标权重引入集对理论,提出集对同势、均势和反势的定义,描述备件保障效能的变化规律,构建基于马尔可夫链的集对分析动态模型。实例分析结果表明,该方法可以有效反映备件保障效能的动态变化特征,为决策者制定备件保障长期计划提供科学依据。 相似文献
404.
K-中心点聚类算法是几种经典的聚类算法之一。但传统的K-中心点聚类算法的效率以及稳定性较低,聚类的过程缓慢,容易陷入局部最优解,使得聚类最终结果的准确性不能得到保证。为此,提出了一种基于数据的"密度"信息有效地改进K-中心点聚类算法并应用于入侵检测模型。该算法很好地克服了传统的K-中心点聚类算法过分依赖初始中心点选择的弊端,并且用实验分别验证,以这种方法来进行数据的聚类相比于传统的K-中心点聚类算法,显著提高了数据集聚类的效果,在入侵检测系统的应用中也有效地提高了检测率和降低了误检率,具备一定的实用价值。 相似文献
405.
406.
针对多约束条件下大规模探测/通信智能体集群协同探测任务分配问题,从全局与局部相结合的角度,提出了一种分层任务分配求解方法。首先,根据通信距离约束对所有任务节点进行聚类预分组,将集群任务分配问题划分为上层全局任务分配和底层局部任务分配。然后,根据聚类结果采用启发式算法求解探测/通信智能体组间全局任务分配结果。随后,根据探测智能体的全局任务分配结果,采用遗传算法对探测智能体组内任务进行分配。最后,通信智能体根据探测智能体的组内任务分配结果,采用基于虚拟节点的方法进行组内任务分配。实验结果表明,相较于直接求解方法,分层任务分配方法不仅解决了大规模集群协同任务分配问题,还可以在保证优化目标值相近的情况下,缩短70%以上的求解时间,较快得到相对最优的任务分配结果。 相似文献
407.
在使用正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM)信号的雷达通信一体化系统中,循环前缀(Cyclic Prefix, CP)和导频的存在,使得共享信号在自相关运算中出现较高的副瓣电平,严重影响雷达检测性能。针对这个问题,提出一种新的基于时域同步OFDM(Time Domain Synchronization OFDM, TDS-OFDM)的共享信号形式,该信号利用训练序列填充保护间隔,同时完成同步与信道估计,从而避免了CP副瓣和导频副瓣的出现。首先分析TDS-OFDM共享信号的模糊函数,然后通过训练序列的优化设计,有效降低TDS-OFDM信号的距离峰值副瓣,同时保持训练序列自身良好的自相关性能。理论分析与仿真表明,相对于CP-OFDM,TDS-OFDM共享信号更加适用于雷达通信一体化系统。 相似文献
408.
针对在跳频互扰情况下对多跳频信号参数盲估计困难的问题,提出了一种异速跳频互扰下跳频信号的参数估计方法。该方法利用异速跳频信号周期的差异,通过二值连通域标记处理、连通域时长聚类,将互扰跳频信号从时频谱上分离后分别进行估计参数。仿真结果表明,该方法能够实现在异速跳频信号互扰下对分量跳频参数的估计,且在高信噪比下能保证高的跳周期估计成功率与低的跳周期估计相对误差和起跳时刻估计相对均方误差。但互扰存在时的整体估计性能比仅单一跳频信号存在时会有所降低,同时该方法在SNR过低时会失效。 相似文献