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1.
2.
为了测试在太空环境下航天机构中弹性机构的性能指标,研制了高低温环境下测量角度-力矩特性的测试平台.分析测试平台测试原理后,设计了平台的机械结构、设计电气系统结构并搭建软件系统.机械结构考虑对被测对象的保护,针对高低温测试带有高低温箱,可以为被测对象提供-100℃~100℃的温度环境,具有热变形偏差测量与补偿设计,减少温度变化对测量精度的影响.软件系统具备收集、处理、存储数据和图形化显示能力.分析平台不确定度的组成,对传感器进行测试校准并对航天弹性机构进行测试,测试结果验证了:该测试平台的力矩检测范围为0~50 N·m,力矩检测精度≤0.5%FS,角度测量扩展不确定度为U=35.6″,得到了被测对象的角度-力矩特性曲线图. 相似文献
3.
针对传统捷联惯导系统(strapdown inertial navigation system, SINS)四元数非线性误差模型存在坐标系不一致的问题, 对姿态误差模型和速度误差模型进行改进, 将误差矢量统一投影至计算导航坐标系下。此外, 引入全球定位系统阻尼信息, 在阻尼SINS解算基础上, 结合四元数无迹估计器提出了一种改进四元数阻尼误差模型对准算法, 可应用于系泊状态下的SINS初始对准。仿真和车载试验结果表明, 在不同的大失准角下, 该改进算法相比传统四元数阻尼误差模型对准算法和欧拉角阻尼误差模型对准算法, 具有更好的对准精度、收敛速度以及稳定性。 相似文献
4.
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
5.
以2011~2017年度沪深两市A股上市公司为样本,从私人信息供给的视角,考察企业高管连锁网络对分析师盈余预测精度的影响。研究表明:上市公司网络中心度显著提升了分析师盈余预测精度;当上市公司的公开信息不充分时,其网络中心度对分析师盈余预测精度的提升效果更明显;当上市公司高管与连锁公司其他高管互动机会越多时,其网络中心度对分析师盈余预测精度的提升效果越明显。上述结果表明,上市公司的高管连锁网络上存在泄露的私人信息,这些信息能够被分析师捕获,最终丰富金融市场中的信息供给。进一步研究发现,上市公司高管连锁网络上流动的私人信息包含公开渠道上常常被延迟披露甚至被隐藏的坏消息,有助于纠正分析师的公开信息偏差。研究结果拓展了分析师盈余预测的相关研究,有助于加强对上市公司私人信息流动方式的理解。 相似文献
6.
基于Furstenberg族,我们研究了1维动力系统(I,f)和它的泛函包络(L1(I,I),Hf)的一些性质。我们证明了如果(I,f)是F-distal系统,则(L1(I,I),Hf)是F-distal系统;如果(I,f)是F-等度连续系统,则(L1(I,I),Hf)是F-等度连续系统。 相似文献
7.
根据BS-矩阵的特殊结构和性质,利用严格对角占优M-矩阵的逆的无穷大范数范围,结合不等式的放缩技巧,改进了BS-矩阵线性互补问题的误差界估计式.理论分析和数值算例均验证了新估计式的有效性. 相似文献
8.
利用动力学模态分解(dynamic mode decomposition,DMD)方法可以实现非定常流场的分解、重构和预测,但该方法重构和预测流场的误差需要给出定量分析.鉴于此,提出了定量描述动力学模态分解重构和预测流场的误差分析方法,以雷诺数Re=80的圆柱绕流二维流场数值模拟结果为例,研究了非线性流动和周期性流场重构和预测误差的动态变化情况.结果表明:依据能量大小确定的模态反映了流场的主要相干结构;低频、低增长/衰减率和大尺度的相干结构能量占比大,对流场的影响较大;DMD方法可以准确重构非线性和周期性变化流场,重构的误差小于10-10,预测流场的误差较重构流场出现跳跃增大现象;DMD方法预测非线性变化流场的误差在样本时间区间内较小(小于10-3),超出样本区间误差的发展急剧增大,变化情况依赖于数据样本;预测周期性流场的误差稳定在10-4左右. 相似文献
9.
阐述了测斜技术原理、测斜管埋设方式、位移量测数据及误差处理方法;用有限元模拟分析了在软土基坑中,将测斜管埋设于基坑边土体和支护桩内等位置时的变形变化,经与实测测斜曲线的拟合,揭示出测斜管所埋设的介质弹性模量对位移测量精度有一定的影响,并给出了修正建议。 相似文献
10.
针对非均匀类数据,本文提出K最近邻分类子的一个分类原则改良方法,能够度量待分类数据的K个近邻点中的类比率提升量,增大了最小类数据的竞争力,明显地提高了小类数据的分类正确率。实验结果表明,本文提出的改良分类原则对非均匀数据分类的准确率明显高于传统的KNN分类算法。 相似文献