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挠性接头是动力调谐陀螺的关键元件,刚度是其重要指标。针对挠性接头角刚度的测量,提出了一种基于模态分析的动态角刚度测量方法。该方法采用阶跃激励,利用高精度传感器和数据采集卡测量挠性接头的振动并采集数据,然后对采集数据进行数字滤波、FFT变换和频谱细化,计算出挠性接头的动态角刚度,同时相应地求出了角阻尼比系数。该方法解决了长期以来采用静态测试法测量挠性接头角刚度所带来的问题,具有测量精度高、操作方便、测试效率高、重复性好等特点。 相似文献
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针对在初始的部署条件下不可定位的无线传感器网络,提出一种分布式的面向定位的网络调整方法。该方法通过节点所处的路径信息判别确定该节点的调整策略,从而使初始状况下不可定位的网络达到可定位条件,该方法仅需调整约11%节点就能够将稀疏的网络调整至可定位,比当前最好的网络调整方法减少了约40%。此外,该方法采用分布式执行策略,从而将定位所产生的通信负载和能耗均衡到网络中的多个节点,克服了先前集中式方法的可扩展性限制。大量的仿真实验结果表明,该方法较现有方法而言具有更高的执行效率。 相似文献
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John E. Mitchell 《海军后勤学研究》2003,50(7):683-701
The National Football League (NFL) in the United States expanded to 32 teams in 2002 with the addition of a team in Houston. At that point, the league was realigned into eight divisions, each containing four teams. We describe a branch‐and‐cut algorithm for minimizing the sum of intradivisional travel distances. We consider first the case where any team can be assigned to any division. We also consider imposing restrictions, such as aligning the AFC (American Football Conference) and the NFC (National Football Conference) separately or maintaining traditional rivalries. We show that the alignment chosen by the NFL does not minimize the sum of intradivisional travel distances, but that it is close to optimal for an alignment that aligns the NFC and AFC separately and imposes some additional restrictions. © 2003 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 50: 683–701, 2003. 相似文献
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传感器网络中基于LQI均值的功率控制方法 总被引:1,自引:0,他引:1
邻近图的功率控制方法是传感器网络拓扑控制中的一个重要研究方向。对比分析了PRR,RSSI和LQI等几种链路质量衡量指标的优劣,将LQI均值作为邻近图中邻节点的距离度量,构造链路质量邻近图LQPG,并对所构造的链路质量邻近图进行了仿真实验。结果表明,LQPG有着较低的平均节点度,在链路变化情况下,网络有着较低的平均功率,从而有效地延长了网络的生存期。 相似文献
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带裂缝钢筋混凝土梁振动特性变刚度模型分析 总被引:2,自引:0,他引:2
按常规等刚度、匀质线性材料来考虑开裂后的钢筋混凝土梁,必然带来较大的误差,与实际情况存在较大差距。基于条带法提出了建立带裂缝钢筋混凝土梁的变刚度模型分析方法,对考虑开裂和材料非线性的钢筋混凝土简支梁的振动特性进行了理论计算和试验研究。结果表明:提出的方法从理论上可以得到既有钢筋混凝土简支梁的振动特性、裂缝开展情况等参数,理论计算结果与试验结果吻合较好,且精度较高,具有良好的可行性和工程适用性。 相似文献
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提出具有解耦能力的多通道图注意力社交推荐模型,该模型主要包括深度聚类模块、多通道图注意力聚合模块和评分预测模块。其中,深度聚类模块用于对用户和项目进行分组,并利用聚类结果将用户社交图和用户项目图拆分成多个用户社交子图及用户项目子图,以学习用户兴趣分组及用户对不同类项目的兴趣;多通道图注意力聚合模块学习不同子图对预测结果的注意力;评分预测模块将学习到的用户表示向量和项目表示向量输入多层感知机进行评分预测。在多个真实数据集上的实验结果表明:提出的方法优于其他社交推荐算法。与最新的用于社交推荐的图神经网络方法相比,在Ciao和Epinions数据集上,均方根误差分别降低了2.26%和2.07%,平均绝对误差分别降低了2.58%和3.06%。 相似文献
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