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81.
设f1,f2,…,fk是关于图的一些参数.该文运用归纳法给出了一般化的Ramsey数r(f1≥n1,f2≥n2,…,fk≥nk)一个一般的上界估计.同时讨论了混合Ramsey数叭v(f;m;H)在一定条件下的一个上界,并给出了在取特殊参数xF情况下混合Ramsey数的一个准确表达式. 相似文献
82.
观音岩水电站混合坝插入式接头的抗震性能 总被引:4,自引:0,他引:4
观音岩水电站混合坝插入式接头高度达71,m,是大坝结构的薄弱环节,接头的动静安全直接关系到工程全局.以薄层单元模拟插入式接头中堆石坝心墙与混凝土的接触面,堆石和心墙料采用Hardin非线性动力本构模型,在三维非线性静力分析基础上,基于时程法对大坝连接坝段进行了地震动力分析,揭示了在地震过程中接头部位接触面的开合变形性态、剪切破坏及地震永久变形情况.三维非线性仿真分析的结果表明:在设防烈度地震作用下,土质防渗体与混凝土坝接触面仅在靠近顶部和两侧部位发生一定张开,张开度较小,张开持续时间短,接触面并未形成贯通的张开面;接触面剪切破坏范围较小,顶部具有一定程度的永久变形.综合来看,插入式接头的抗震安全性是有保障的. 相似文献
83.
姜俊旗 《中国新技术新产品精选》2010,(15):141-141
针对采用太阳能发电和市电混合供电的LED道路照明领域发展的驱动电源进行了系统的业务要求设计,阐述了相关问题的解决思路。以便能够更好的配合LED道路照明的应用推广。 相似文献
84.
目的 估计获取拍摄物体到相机之间距离的深度信息是单目视觉 SLAM 中获取深度信息的方法,针对无监督单目深度估计算法出现精度不足以及误差较大的问题,提出基于多尺度特征融合的混合注意力机制的连续帧深度估计网络。 方法 通过深度估计和位姿估计的两种编码器解码器结构分别得到深度信息和 6 自由度的位姿信息,深度信息和位姿信息进行图像重建与原图损失计算输出深度信息,深度估计解码器编码器结构构成 U 型网络,位姿估计网络和深度估计网络使用同一个编码器,通过位姿估计解码器输出位姿信息;在编码器中使用混合注意力机制 CBAM 网络结合 ResNet 网络提取四个不同尺度的特征图,为了提升估计的深度信息轮廓细节在提取的每个不同尺度的特征中再进行分配可学习权重系数提取局部和全局特征再和原始特征进行融合。 结果 在 KITTI 数据集上进行训练同时进行误差以及精度评估,最后还进行了测试,与经典的 monodepth2 单目方法相比误差评估指标相对误差、均方根误差和对数均方根误差分别降低 0. 034、0. 129 和 0. 002,自制测试图片证明了网络的泛化性。 结论使用混合注意力机制结合的 ResNet 网络提取多尺度特征,同时在提取的特征上进行多尺度特征融合提升了深度估计效果,改善了轮廓细节。 相似文献
85.
为解决磁流变阻尼半主动控制系统中控制算法参数、阻尼器参数与布置位置优化问题,提出一种改进的自适应小生境遗传算法.该遗传算法在选择策略、交叉和变异操作、交叉概率和变异概率的自适应调整等方面作了改进,并同时采用预选择机制和共享机制这两种小生境技术.算例分析结果表明:改进的自适应小生境遗传算法和改进的基本遗传算法优化结果总体一致,表明前者分析结果是正确的;前者首次得到最优解耗费的机时比后者平均少32.7%,可见前者比后者收敛速度更快;30次优化分析结果表明,前者比后者稳定性更强;经前者优化的磁流变阻尼半主动控制系统取得良好减振效果,El Centro波、集集波、人工波输入时,半主动控制结构层间位移角和绝对加速度的最大值较无控时分别平均减小64.1%、54.7%、55.9%.算例表明了改进的自适应小生境遗传算法的有效性,实现了对磁流变阻尼半主动控制系统的整体优化. 相似文献
86.
87.
88.
基于变采样周期方法的网络控制系统协同设计 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种基于变采样周期的动态调度策略,通过实时调整控制系统的采样周期以适应网络中信息流的变化,改善网络中时延、丢包等问题.采用动态调度策略的NCS为一个变采样周期系统,考虑时延的影响,通过等效变换将时延和采样周期的不确定性转化为系统参数的不确定性,从而将NCS建模为一类具有参数不确定性的离散时间系统,并给出了系统D-稳定的控制器设计方法,实现NCS的控制与调度协同设计.最后通过数值仿真验证了所提出的方法的有效性. 相似文献
89.
五轴转台在寻的制导武器半实物仿真系统中具有突出的优点。介绍了某型五轴电动转台控制系统的设计方案,并详细给出了转台控制系统的软件及相关硬件的设计。本套数字式集散控制系统特点在于采用自主研发的基于ARM的多功能运动控制器,能够满足仿真、控制的硬实时性要求,而且在使用上具有很好的灵活性,便于实现一些复杂的控制算法。 相似文献
90.
提出了针对概率分布参数时变的样本空间的参数估计问题,由于一般的聚类和EM算法等参数估计方法是针对概率分布时不变的样本空间的问题所采用的。因此,对于概率分布时变的样本空间而言,这些方法均不能有效、准确地估计实时变化的样本参数。通过构建动态贝叶斯网,利用先验和后验的知识进行预测和滤波,结合贝叶斯增量式学习方法并充分利用了其学习所获得的样本空间概率模型变化演进的规律,这样可以较准确、平滑地学习实时概率模型及其分布参数。 相似文献