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61.
62.
针对挠性结构的主动振动控制问题,给出了粘贴有若干压电片的挠性梁的数学模型。基于结构模态的可控可观性,提出一种压电致动器/敏感器同位位置的优化方法。该方法利用模态在可控可观性子空间上的正交投影来反映可控可观性的测度,并根据各阶模态在系统输出中的相对重要程度加权模态可控可观测性测度,由此得到致动器/敏感器的优化配置指标。通过数学仿证明了该优化方法的有效性。 相似文献
63.
基于DPCA、ATI和MUSIC的动目标检测方法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对SAR(合成孔径雷达)动目标检测,提出一种DPCA(中心相位偏置天线)、ATI(沿迹干涉)和MUSIC(多信号分类)相结合的三孔径动目标检测方法。该方法首先采用DPCA技术消除杂波干扰、检测运动目标,然后用ATI和MUSIC方法确定目标的位置和速度。理论分析和计算机仿真表明,该方法是有效的,不仅能够检测运动目标,而且能够精确估计其运动参数。 相似文献
64.
喷动流化床射流穿透深度试验研究 总被引:1,自引:2,他引:1
提出射流穿透深度是表征喷动流化床煤气化过程中射流特性的重要参数.在300 mm×30mm×2 000 mm的喷动流化床煤气化炉冷态试验装置上,采用压力信号分析和快速摄像图像分析相结合的方法,系统地考察了喷动气速、喷口直径、物料特性、静止床高和流化气流率对射流穿透深度的影响.结果表明,射流穿透深度随喷动气速、喷口直径的增大而增大,随静止床高、物料密度、物料直径、流化气流率的增大而减小.另外,引入两相弗劳德数(Fr)、颗粒雷诺数(Rep)等无量纲参数,对试验结果进行多元回归分析,建立了喷动流化床射流穿透深度的关联式,该关联式全面考虑了各种影响因素,特别是静止床高和流化气流率的影响.关联式的预测值与本文及国内外其他一些研究者的试验值进行了比较,结果吻合得较好. 相似文献
65.
邵百鸣 《江西科技师范学院学报》2005,(1):54-57
本文力求说明汉语动名兼类词和动词名用的区别,并根据双音节复合动词与数量词组(几)“个”的组合能力来划分两者的界限。 相似文献
66.
对变压器差动保护的各种错误接线方式进行了系统的分析和归类,并提出了纠正的方法。 相似文献
67.
目的:建立了测定大鼠血浆中利托那韦的高效液相色谱法,并用于利托那韦在大鼠体内的药动学研究.方法:大鼠血浆样品经乙腈沉淀蛋白后,采用高效液相色谱法测定血浆中利托那韦的含量.选用Agilent Zorbax XDB-C18色谱柱,以乙腈-0.1%磷酸水溶液(55∶45)为流动相,流速1.0mL·min~(-1);柱温35°C,检测波长254nm.结果:该方法下大鼠血浆中利托那韦在0.05-5μg·mL~(-1)浓度范围内线性关系良好;高、中、低浓度下日内和日间RSD值均小于5%;提取回收率在85%~(-1)25%之间;稳定性良好.大鼠灌胃给予利托那韦混悬液(8mg·kg~(-1))后,血浆中利托那韦的药动学参数分别为:Cmax120.30±9.00ng·mL~(-1),Tmax1±0.35h,T1/20.41±0.14h,AUC0-∞624.30±39.88h·(ng·mL~(-1)),AUC0-t789.80±19.73h·(ng·mL~(-1)).结论该方法简单、快速、经济、重复性良好,适用于利托那韦大鼠体内药代动力学的研究. 相似文献
68.
以页岩陶粒混凝土为基础配方,系统研究了单掺和双掺不同含量的偏高岭土、粉煤灰、钢渣等矿物掺合料对其抗压强度影响,通过SEM和XRD进行了相关的微观结构和组成分析.结果表明当单掺矿物掺和料质量分数为10%时,页岩陶粒混凝土达到最高的抗压强度;双掺和时,总掺量为10%(质量分数)、比例为1∶2的偏高岭土和粉煤灰时,页岩陶粒混凝土的抗压强度最好,其3d、7d和28d的抗压强度分别达到了18.1、28.6和35MPa,对比没有加入矿物掺合料的页岩陶粒混凝土的抗压强度分别增加了417%、267%和250%,主要原因是偏高岭土和粉煤灰的掺加能够优化轻骨料混凝土的微观结构,对强度具有较大贡献. 相似文献
69.
注视点转移预测是图像显著性建模中的一个重要研究领域.现有算法大多过于繁琐,并且局限于利用单张静态显著图来预测,很少能考虑到注视点转移是一个动态的过程.针对以上问题,我们提出一种具有生物依据的注视点转移的预测方法,利用了3大因素:视网膜中央凹在显著目标选取中的动态预测作用、注视点移动在距离和方向上的倾向以及短期记忆对注视点返回的抑制机制.通过三者得到的联合转移概率随机产生候选点,从而逐点生成扫视轨迹.相比于其他模型,所提议方法在客观的衡量标准下,在多个数据库中能更准确、更高效地预测扫视路径. 相似文献
70.
为了达到对C20~C40范围内的结构混凝土抗压强度快速准确预测的目的,基于RBF-ANN模型基本原理及应用特点,在钻芯法、回弹法、超声波法及回弹-超声波综合法等大量室内和现场无损检测试验基础上,进一步应用Matlab2012b神经网络工具箱,建立了混凝土抗压强度RBF-ANN预测模型。该模型经充分训练后,应用于山西省重点建设工程项目的结构混凝土质量控制。工程实践表明,构建的RBF-ANN模型预测精度为4.4%,满足工程实际需要,具有较好的便捷性、经济性和准确性。 相似文献