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171.
跨音速透平扭叶片的气动优化设计研究   总被引:4,自引:0,他引:4  
以并行自适应差分进化算法为核心,耦合曲面造型方法以及计算流体动力学求解技术,发展了一种适用于叶轮机械三维气动优化设计的全局自动气动优化算法.利用该算法,以等熵效率最高为目标,在满足流量约束的条件下对跨音速扭叶片进行了气动优化设计.对优化结果的详细分析表明,最优叶栅的等熵效率比原始叶栅提高了1.1%,气动性能有显著的改善,算法具有良好的优化性能.在跨音速条件下,载荷分布对叶栅的气动性能有着巨大的影响,采用前加载设计可有效地减弱斜激波的强度,减少激波损失,提高流动效率.因此,通过优化叶栅型线来改变叶栅的载荷分布可有效地提高叶栅的气动性能。  相似文献   
172.
GIS环境城市居民地合并综合算法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
根据最小二乘平差理论,通过对城市居民地综合过程的分析研究,给出了应用最小二乘平差理论进行综合的约束条件和算法过程,建立了城市居民地合并综合算法,应用实例表明算法是有效的。  相似文献   
173.
基于自适应Gabor小波包的超声心动图像纹理特征提取   总被引:1,自引:0,他引:1  
在基于纹理的医学图像检索中,由于提取的图像特征向量过长,大大影响检索速度.为此,提出一种基于Gabor小波包的自适应纹理提取方法:以信号能量集中度作为自适应选取小波包的优化参数,建立反映图像内容的纹理特征向量以及空间信息结构码.这种方法有效降低了纹理特征向量的维数,显著提高了图像分析的效率.在基于内容的图像检索实验中,以两类典型的超声心动图像为研究对象,结果表明该方法能够达到95.1%的平均识别率.  相似文献   
174.
为克服小波图像压缩中内存开销大的问题,提出一种基于行的图像压缩算法.该算法是在完成行向小波变换后以累进方式完成列向小波变换,降低了对存储容量的需求,在大数据量图像压缩上优势明显.针对基于行的特点,采用整数实现的提升格式代替传统的Mallat塔式算法,实现CDF9/7的双正交小波变换,减小了计算复杂度,加快了算法执行速度.实验表明,该算法在比特率为0.5bpp附近时,恢复图像的峰值信噪比均高于30dB.根据人眼视觉特性及小波变换特点对变换系数进行感觉量化,提高了压缩比,适用于超大图像或内存敏感的应用场合.  相似文献   
175.
对小波变换(多分辩率分析)用于柴油发动机辐射噪声分析.利用小波变换的"变焦"性能,并基于其多分辨率分析,以柴油发动机辐射噪声信号为对象,使用Daubechies小波及快速小波算法———Mallat算法对其进行塔式分解,然后进行各级小波波形结构特征提取,再结合经典谱估计的方法分析其线谱特征,进而提高线谱的分辨率,以获得更多的信息量,为柴油发动机降低噪声提供理论依据.分析表明,将小波变换应用于柴油发动机辐射噪声线谱分析具有重要的意义.  相似文献   
176.
提出一种基于小波和RBF神经网络的手写数字识别方法.该方法首先提取字符的小波特征,以它们作为神经网络的输入向量,然后用RBF神经网络进行识别.对字符样本的识别结果显示,此方法在识别错误率和识别效率等方面均有很好的效果.  相似文献   
177.
提出了一种基于模糊神经网络理论求得动态出口速度的模型,以6层的前向神经网络实现模糊过程使系统具有自学习和自适应能力,能根据列车的实际溜放情况自动调整减速器出口速度。  相似文献   
178.
图像去噪的几种方法分析比较   总被引:12,自引:0,他引:12  
图像去噪是图像处理中的重要组成部分,对均值滤波、中值滤波、维纳滤波和图像小波域滤波四种用于图像去噪的平滑技术进行分析比较。  相似文献   
179.
以“空间代替时间”的方法,在黔中退化喀斯特植被区,选择不同植被恢复阶段地段建立径流场进行野外测定,结合室内实验分析,对试验区植被恢复过程中的0~15cm和15~30cm土壤物理性质、土壤持水性及土壤抗蚀性能进行了分析研究。结果表明:退化植被恢复过程中,植被对土壤物理性质的改良作用明显,相同土层深度,土壤容重为草本群落阶段>灌丛灌木阶段>乔林阶段,孔隙度为乔林阶段>灌丛灌木阶段>草本群落阶段;土壤自然含水量呈规律性变化:乔林阶段和灌丛阶段自然含水量与草坡阶段之比,0~15cm土层中分别是1.39和1.07,15~30cm土层中分别是1.30、1.04;土壤蓄水能力提高,非毛管持水率为乔林阶段>灌丛阶段>草坡阶段;土壤保土能力提高,相同土层深度、相同时段内,土粒的崩解速度为草坡阶段>灌丛阶段>乔林阶段。因此,退化植被恢复可显著提高其蓄水保土功能。  相似文献   
180.
火灾自动报警系统的设计与各种消防设备的联动密不可分。从自动喷水灭火系统、气体灭火系统,防排烟系统、电梯、防火卷帘等方面,探讨了当前火灾自动报警系统与消防设备的联动配合。  相似文献   
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