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101.
针对轴对称光学薄火焰,用图像探测器和滤色片获得火焰的单色辐射图像,根据火焰的单色辐射强度,分别采用最小二乘法、正则化方法和线性规划法对辐射传递逆问题进行了求解.对一个轴对称乙烯扩散火焰进行实验检测,通过对三种求解方法的结果比较,表明对辐射强度较高的火焰中部和上部区域,三种方法均可获得较好的重建结果;而对于辐射强度较低的火焰下部区域,由于线性规划法同时具有光滑性和约束性的优点,可以获得较好重建结果,它对求解轴对称辐射传递逆问题是一种比较理想的算法. 相似文献
102.
多波长光谱法检测乙烯火焰中温度和碳黑生成 总被引:1,自引:0,他引:1
提出用光谱仪测量轴对称扩散火焰在800~950 nm波长范围的单色辐射强度,用阿贝尔逆变换从单色辐射强度中求解出源项H,再根据火焰复折射率函数与波长的关系,从源项H中同时计算出火焰温度和碳黑体积分数.光谱仪用黑体炉进行标定,对乙烯扩散火焰中部和上部的进行了检测,给出了火焰温度和碳黑体积份额沿半径的分布,检测结果与光学法相比具有较小误差,表明该方法是可行的. 相似文献
103.
对于高信噪比、完整回波、目标平稳运动等理想观测环境,现有成像技术已经较为成熟,可以获得聚焦良好的高分辨逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)像。但在实际中的方位回波缺损与低信噪比观测情况下,随机相位误差等因素会降低现有成像算法的性能甚至使其失效。本文首先建立了ISAR稀疏观测模型,并基于稀疏贝叶斯学习理论,通过引入Beta过程非参数先验构建层级概率模型,进而交替利用Gibbs采样及最大似然方法对ISAR像及随机相位误差进行估计。实验结果表明,所提方法在低信噪比、回波缺损等复杂观测环境下能够获得聚焦良好的ISAR图像。 相似文献
104.
锅炉汽包水位系统的自适应逆控制 总被引:1,自引:0,他引:1
要利用自适应逆控制的自适应性和系统辨识能力,提出了对锅炉汽包水位控制系统的自适应逆控制策略。由被控对象的逆对象组成的局部反馈回路可以有效地克服给水扰动以及汽包水位的另一主要扰动——蒸汽流量的扰动。同时,自适应建模所得的FIR滤波器可以跟踪对象的特性变化,由FIR滤波器所得的逆控制器可以使系统的实际输出在对象特性变化情况下跟踪参考模型的输出。仿真结果显示了自适应逆控制的自适应性和鲁棒性。 相似文献
105.
带状随机线性系统状态的估计问题 总被引:5,自引:1,他引:5
针对目前关于广义系统状态估计的研究现状 ,即几乎所有的讨论都集中在奇异矩阵为方阵的情况 ,讨论了广义逆矩阵和矩阵的奇异值分解问题。首次提出了带状随机系统的状态估计问题 ,利用矩阵的奇异分解理论给出了带状广义连续线性系统的奇异值标准形式。基于标准形式 ,利用广义逆矩阵的性质 ,在两种情况下将系统分解成两个子系统 ,通过估计子系统的状态 ,得到了该系统状态的最优预测和滤波递推方程。 相似文献
106.
108.
在倒U型管垂直段的两端内分别放置一个整流环,来消除入口弯头对垂直段流动的影响,通过对单相流体在倒U型管内的流动进行数值计算,以及对整流作用下倒U型管内气液流动的稳定性和流型的分布进行实验研究,发现整流环的整流作用可以增强管道内流动的稳定性,实验还发现,倒U型管垂直上升段内的间歇性流动(弹状流和块状流)区域减小,环状流区域增大,流动的稳定性增强。 相似文献
109.
基于ADAMS的3-RPS型并联机器人位姿的正解与逆解 总被引:2,自引:1,他引:2
以ADAMS软件为基础,给出了一种基于ADAMS的求解3-RPS型并联机器人位姿的正解与逆解方法.先给定机械手的位姿,经过仿真测量得出驱动杆的位移时间曲线,用后处理模块对测量得到的曲线进行处理,得到驱动杆位移样条函数,从而得到逆解.把得到的逆解作为驱动加在驱动杆上进行仿真,得到机械手的位姿,经过仿真测量得出机械手的位移曲线,经过后处理模块对测量得到的曲线进行处理,得到机械手的位姿样条函数,从而得到正解.这种方法不需大量的数学计算和计算机语言编程工作,非常快捷、方便、准确.从分析结果可以看出这种分析方法所得到的解完全可以用到实际中. 相似文献
110.
采用数据驱动的方法对 SiCp(0.5CNT)/7075Al 铝基复合材料的化学成分以及制备工艺进行了分析, 针对抗拉强度和延伸率两个力学性能进行了特征重要性分析, 构建了包含 8 种机器学习算法的集成框架, 自动进行模型的参数调优和最优模型选择, 并在此基础上进行了材料逆向设计. 实验结果表明, 在 470 ${^\circ}$C 固溶 40 min, 120${^\circ}$C 时效 15 h 的热处理工艺下, SiCp(0.5CNT)/7075Al-1.0Mg 复合材料抗拉强度和延伸率的预测值为 617.48 MPa 和 2.98%, 实验值为 647.0 MPa 和 3.31%, 两项物理性能的平均绝对百分比误差(mean absolute percentage errors, MAPE)较小, 依次为 4.56% 和 9.97%. 这说明本数据驱动方法对铝基复合材料的工艺优化和性能提升有一定指导意义. 相似文献