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1.
在综合利用矩量法(method of moments, MoM)和物理光学(physical optics, PO)方法的过程中, 要精准识别和划分PO位置处于点光源照射情况下的暗区和亮区。传统的识别划分手段的时间复杂度为O(N2), 当面片数量N增多时, 所需的时间呈现出急剧增长的趋势。文中应用八叉树和后向追踪算法, 对PO亮区判断过程进行加速, 可将时间复杂度由N2降为NlgN。由于计算PO区域电流时没有考虑边缘绕射造成的影响, 导致计算误差较大。鉴于此, 本文在计算过程中引入物理绕射理论对混合算法加以改进, 并通过与FEKO中的MoM相比较, 说明了修正后的混合算法能够有效提升计算精度。  相似文献   
2.
为了提高航空发动机高压压气机的气动性能,需要对高速压气机进行低速模化设计以开展试验研究.选取高压压气机后面级作为研究对象,给出了高压压气机低速模化设计的相似准则和模化设计流程,为低速模化设计提供了可以借鉴的准则.针对高速原型压气机设计工况点,制定模化设计目标,完成几何变换、通流设计、叶片造型及数值模拟.重点研究了叶片造型模化相似技术,在叶片造型设计上突破了几何相似的限制,通过三维积叠造型的设计方法保证了高低速压气机气动参数的相似性.研究为轴流压气机低速模化设计的叶片造型提供了可以借鉴的方法.  相似文献   
3.
针对传统虹膜分类需手工设计滤波器提取虹膜特征, 提取特征单一, 且通常需大量手工调参, 泛化能力较差的问题, 提出一种面向残差网络下多元特征的虹膜分类算法. 一方面将虹膜图像与Gabor特征相结合, 另一方面在网络结构中使用多个尺度的卷积核, 使学习到的虹膜特征更丰富, 从而提高图像特征的表征能力. 实验结果表明, 在固定类别中, 使用Softmax分类器进行多分类, 该算法在JLU虹膜数据库中的分类准确率可稳定在98.90%以上, 不低于DeepIrisNet和Resnet等网络结构, 且该算法的网络结构参数更少, 学习速度更快.  相似文献   
4.
准确评价公交停靠站设置在出口附近对出口通行能力的影响,为采取有效的交通设计与管理措施提供依据.根据公交停靠站设置在出口上游和下游两种情况,考虑公交停靠站有无公交车排队溢出,运用间隙接受理论和排队论,建立两种情况下的快速路出口通行能力模型,通过仿真对模型进行验证.结果表明:模型具有较高的精度和可靠型;随着公交车到达率的增大,公交停靠站设置在出口上游时出口通行能力下降更显著;当公交车到达率低于240辆/h时,泊位数的增加对两种情况下的出口通行能力基本没有影响;出口流量的变化对两种情况的出口通行能力影响不大.  相似文献   
5.
D-S证据理论可应用于多源数据融合领域,但在处理高度冲突的证据时,可能会出现反直觉的结果.为解决这一问题,本文提出了差异信息量的概念及融合方法.首先,通过信息熵表明证据的相对重要性,采用散度获取证据可信度.然后利用证据可信度优化证据差异度以得到差异信息量,经过计算获取数据的最终权重,并将其作为D-S证据理论中的基本概率分配进行决策.在处理冲突证据、一致证据及不同数量证据等方面的数据融合问题时与其他方法对比,所提方法收敛更快,准确度更高.故障诊断的应用实例表明,所提方法的不确定性更小,优于现存的其他方法.  相似文献   
6.
针对现有电力基建项目评审时存在的测评指标不全面、评价结果不合理等缺陷,提出基于改进TOPSIS的电力基建项目质量偏差度评价模型。通过对影响电力基建项目质量评审合理性的因素进行分析,实现项目质量偏差度评价指标体系的构建。采用组合赋权法,使得主客观权重值得到有效的平衡,完成权重组合系数的合理选取。利用余弦相似度和灰色关联分析,完成对传统TOPSIS法的改进。在此基础上,将改进TOPSIS法运用于电力基建项目质量评价工作中,使评审结果的准确性得到进一步的提高。算例结果表明,该模型可有效完善项目质量偏差度评价指标,使得评价结果更加符合实际情况,为电力基建项目的评审工作提供有效支持和决策。  相似文献   
7.
借助讲授数学分析教材课后习题的过程中总结出的无穷小量间的等价关系的结论,示范解答若干极限问题,以阐释数学分析课程的习题课对该门课程的教与学都有重要助益。  相似文献   
8.
用紧向量场方程的解集连通理论给出一维离散平均曲率方程Neumann问题的上下解方法, 并给出其解的存在性结果.  相似文献   
9.
在加速寿命试验的可靠性设计中, 随机化设计的限制以及删失数据不可避免地导致低分位数估计出现较大的偏差。针对上述的问题, 结合贝叶斯抽样技术以及非线性混合模型(nonlinear mixed model, NLMM)提出了一种可靠性改进的分析方法。首先, 需要检验所收集的数据是否服从威布尔分布以及验证形状参数是否是恒定常数。其次, 考虑随机效应对尺度参数和形状参数的影响, 运用NLMM构建了尺度参数和形状参数与试验因子之间的函数关系。然后, 利用贝叶斯方法估计低分位数的可靠性寿命。最后, 实际案例研究表明, 在考虑删失问题和未完全随机设计的影响时, 所提方法能够获得更为稳健和可靠的估计结果。  相似文献   
10.
针对轴承振动信号的不确定性和非平稳性以及BP神经网络学习算法收敛速度慢、稳定性差等问题,提出了基于云模型和集成极限学习机的滚动轴承故障模式识别方法.将经预处理之后的信号进行云化,产生滚动轴承在不同状态下的信号云;提取出决定信号云分布的期望、熵和超熵三个参数作为表征轴承状态的特征量并依此构造出原始的轴承状态数据集;再将故障特征数据集经归一化处理后送入集成极限学习机进行识别.研究结果表明:云-集成极限学习机方法可以有效地实现轴承故障模式识别,与传统神经网络识别方法相比,该方法拥有更高的识别准确率和稳定性,并且集成极限学习机在抗噪性方面有较好的表现.  相似文献   
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