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1.
用算子分解技巧, 通过对方程的解进行先验估计, 给出随机动力系统的一致渐近紧性, 从而证明了随机吊桥方程在加性噪声下随机吸引子的存在性. 相似文献
2.
分布式声传感器技术(DAS: Distributed Acoustic Sensor)是一种新近提出的高精度勘探数据采集方法,受制于复杂背景噪声的影响,DAS记录处理水平有待进一步提高.针对上述问题,采用基于替代序列的时间序列平稳性检验方法和Lilliefors检验法对DAS记录中复杂背景噪声的平稳性和高斯性进行研究.用以分析的实际地震数据是按照勘探工业要求采集的井中DAS记录.研究结果表明,DAS背景噪声是非平稳、非高斯随机过程且噪声特性随记录时长发生变化.相关研究成果实现了针对DAS背景噪声特性的可靠认知,对提高DAS记录处理水平具有重要参考价值. 相似文献
3.
以回收的H11钢车削屑获得的粉末为原料, 利用粉末压坯和挤压锻工艺制备样品, 并结合拉伸实验、硬度测试、XRD,SEM,TEM等分析手段, 研究了1100~1220℃不同挤压锻温度对固态再生H11钢组织结构和力学性能的影响. 结果表明:样品固结效果良好;挤压锻温度为1220℃时, 材料密度可达95.8 %;挤压锻温度达到1140℃后,基体中析出Fe7C3相; 随着挤压锻温度从1100℃升高至1220℃, 沿挤压方向的硬度从2.5GPa增加至4.4GPa, 抗拉强度从451MPa增加至808MPa, 但延伸率从3.1 %降低至0.7 %. 相似文献
4.
采用基于高精度电流守恒格式的直接数值模拟方法,对轴向磁场作用下导电流体的湍流Taylor-Couette流动进行计算.在等电势边界条件的同心圆筒中,磁场与感生电流引起的反向周向速度分布、以及其对平均流动的影响被揭示出来.采用两种不同的湍流流场平均方法,将湍流中的全部脉动划分为平均流动(Taylor涡)的贡献和湍流的贡献.通过计算不同磁场强度下的湍动能的分布,对比分析轴向磁场对平均Taylor涡流和湍流两种贡献方式的影响. 相似文献
5.
6.
海水密度的人工跃变技术是通过人工方法形成足够规模海水密度跃变区,继而影响潜艇正常航行.技术应首先研究规模适度、气泡密度合理的跃变区形成方法.立足现有工业技术条件,完成了对基于气体射流法的跃变区生成设备的总体设计.详细对关键射流部件压力容器和气泡发生器作出设计说明:一是设定压力容器的结构和型式,考虑到球壳强度、射流结构、形成连续分布的跃变区,对其两相邻开孔所夹的最大球心角作出规定.二是选用喷嘴型微型气泡发生器,应设定其结构尺寸和容器开孔.最后气体射流成泡和设备拉伸运动两部分同时进行,形成海水跃变区.研究成果对于技术的工程应用提供重要的理论指导. 相似文献
7.
针对微通道换热器强化沸腾换热,提出分段式梯形换热结构,该结构可实现气泡在表面张力驱动下间断性流向通道两侧,保持中间加热区为液体,实现气液分相流动,进而强化沸腾换热性能。采用无水乙醇为工质,实验研究直肋和梯形结构铜基表面在热流密度为160~320 kW/m2和工质流量为0.4~2.0 g/s时壁温、换热系数等参数变化规律。结果表明:在饱和沸腾区,梯形分相结构可有效实现气液分离,进而降低壁面温度,大幅提高换热系数;如在25 mm位置处,5段结构换热系数比平行结构换热系数提高了60.4%;在单相加热区,换热面积为主要影响因素,直肋结构换热系数略大,但换热系数比饱和沸腾时小一个数量级。平均换热系数分析得到5段结构微通道比平行结构微通道提高了53.8%,可见分段式结构可实现气液分相流动,有效提高沸腾换热的平均换热系数,增强整体换热能力。 相似文献
8.
城市中心区停车问题与交通拥堵问题密切相关,也与停车换乘(P+R)问题相关,交通流、路边停车和P+R需要统一模型研究。为此,建立考虑交通流的城市中心路内停车与P+R的动态优化模型。短期最优流率模型考虑到路内停车位会减少正常行驶车辆的道路空间,而且巡航停车会和其它车辆产生拥堵,为此,需要加快路内停车周转率,将路内停车资源与交通流协同管理。短期停车容量模型利用Stackelberg博弈:在政府追求社会总成本最小和私人运营商追求利润最大的基础上,出行者追求用户出行成本最小。研究表明,在需求固定的情况下,随着车辆停放时间的增加,路内停车费与P+R停车费都在不断下降,路内停车容量在不断减少,而P+R停车容量不断增加,说明如果选择短时停车或者临时停车,可以选择路内停车;而如果选择长时间停车,可以选择P+R停车。在需求远大于供给时,路内停车将演化为车道控制。 相似文献
9.
提出GPR数据Curvelet域随机噪声压制与高频补偿同步处理方法.首先,将GPR数据变换到Curvelet域,结合其多角度、多尺度的稀疏性,给出随尺度和角度变化的自适应阈值函数进行随机噪声的压制;其次,根据电磁波在完全弹性介质中的传播规律,结合Curvelet的多尺度多角度特性,求取时变补偿因子,倒数加权对应的尺度、角度,补偿高频损失;最后,进行Curvelet反变换,获得随机噪声压制与高频补偿以后的GPR数据.该方法属于完全数据驱动,克服了传统方法人为因素的影响. 相似文献
10.
提出一种以模糊大脑情感学习(fuzzy brain emotional learning, FBEL)模型作为自适应噪声抵消器的噪声抵消方法,应用于信号处理问题。该方法通过FBEL模拟经非线性通道传输后的噪声信号,将噪声信号从含噪信号中过滤掉,达到消噪的目的;根据自适应学习算法,利用奖励信号和梯度下降法对FBEL模型的权重及参数进行在线更新,以适应噪声的变化。选取均方根误差和计算时间2个性能指标,采用自适应噪声抵消方法在不同网络中进行仿真比较,结果表明,应用该方法可以获得更好的滤波性能。 相似文献