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21.
为实现复杂形状陶瓷构件的低成本制备,以含粘结剂的料浆为连接材料,在坯体状态下对ZrO2基与CePO4基陶瓷进行无压同体及异体连接。微观分析表明,接点的颗粒尺寸小于母材的尺寸,接点及邻近区域的结构与母材相比更为致密,没有明显的裂纹、气孔及其他缺陷存在。其连接机理为烧结过程中母材与连接材料间的扩散反应,以及界面处颗粒间的相互镶嵌,力学性能测试显示接点的强度和母材的相近。 相似文献
22.
20G钢焊接接头组织对其电化学行为的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
分析了20G钢焊接接头的显微组织,并在33%NaOH溶液中测定了焊接接头的焊缝中心、热影响区、基体的阳极极化曲线,结果表明,20G钢捍接接头热影响区由于晶粒粗大、组织形态及成分不均匀,导致该区域成为20G钢焊接接头应力腐蚀断裂最敏感区域。 相似文献
23.
岩石分形节理光弹实验与数值模拟研究 总被引:3,自引:0,他引:3
从分形几何的观点出发,根据岩石结构面具有统计自相似特征,采用Mandelbrot-Weierstrass函数在聚碳酸脂板人为生成不同分维的分形曲线来模拟岩石节理不同的粗糙度,对该试样进行了一系列单压和压剪光弹实验。运用ANSYS系统,通过对模拟分形节理实验过程的数值模拟,研究了定量刻划节理粗糙性的分维对应力场分布变化的影响,并与光弹实验结果作了对比分析。研究表明,数值模拟结果与光弹实验结果有较好的一致。 相似文献
24.
郑惠芸 《科技情报开发与经济》2004,14(8):159-160
直齿锥齿轮的齿圈径向跳动是重要的检验项目,是影响齿距累积误差和齿距误差的重要因素。介绍了齿圈径向跳动出现的几种情况,探讨了齿距累积误差以及齿距误差的影响因素及调整方法。 相似文献
25.
提出了一种基于子空间2次旋转变换的频率-方向联合估计方法.该方法可同时估计空间信号频率和到达方向,其阵列由M个阵元组成,避免了复杂的阵列结构.计算机模拟结果表明,该方法不仅阵列结构简单,在中等SNR时具有良好的分辨性能,而且运算速度较快。 相似文献
26.
JTIDS相对导航性能分析和仿真 总被引:11,自引:0,他引:11
介绍了JTIDS相对导航的原理,研究了相对导航卡尔曼滤波算法和导航的源选择算法。分析了JTIDS相对导航的误差源,在TDMA消息分发机制中,编写了JTIDS相对导航模块并且进行了仿真,仿真结果体现了几种导航误差源的特性,为发展集成通信和导航系统提供了参考。 相似文献
27.
从Jakes信道模型出发,用KKT优化方法,从信道部分特性已知的情况推导了多天线OFDM系统中发射机与接收机的线性最优化设计问题。仿真比较了多天线OFDM系统的各个子载波之间采用合作的线性优化与非合作的线性优化两种方法在不同最大多普勒频移和反馈时延下发送符号的均方误差。仿真结果表明,当信道特性部分已知时,子载波之间合作的线性优化较之非合作的线性优化有更小的均方误差。可为存在反馈时延的多天线OFDM系统设计提供指导 相似文献
28.
针对最优联合概率数据互联算法复杂、运算量大的问题,目前提出了许多简化的联合概率数据互联算法。为了清楚地了解这些算法在不同环境下在跟踪精度、实时性等跟踪性能上的差异,对几种典型的简化算法进行了详细的性能分析。给出了简化算法的数学模型,然后从理论上对这些算法进行了优缺点比较,最后选取了多种典型的与实际工程背景相近的多目标运动环境,对几种比较有代表性的简化算法在这些环境下进行仿真实验,并根据仿真结果对它们各方面的性能进行综合分析。 相似文献
29.
为了研究钢骨高强混凝土柱,钢筋高强混凝土梁框架边节点的承载力,在实验研究的基础上,分析了钢骨高强混凝土柱,钢筋高强混凝土梁框架边节点承载力的组成,明确了钢骨、钢强混凝土和箍筋所提供的承载力的计算方法,确定了钢骨高强混凝土柱,钢筋高强混凝土梁框架边节点承载力的计算公式。利用神经网络的原理,建立了钢骨高强混凝土柱,钢筋高强混凝土梁框架边节点承载力的BP神经网络模型,并根据试验结果,对网络进行训练,使其具有分析和判断的功能,从而形成一种新型的设计方法。 相似文献
30.
为了验证运用神经网络进行信道解码的可行性,利用其提高短码长Polar码的译码准确率,提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的多天线(multiple-input multiple-output)Polar码新颖联合解调-解码方案.搭建了一种包括4个卷积层,2个全连接层和1个输出层的卷积神经网络,采用最小均方误差作为损失函数,通过计算机生成了Polar码编码的多天线数据并对网络进行训练,使训练得到的神经网络能很好地提取出Polar码比特间的关系特征,从而拟合出Polar码译码函数.仿真结果表明,在相同信噪比条件下,基于CNN的Po-lar码联合解调-解码方案的误码率优于已有的基于全连接神经网络方案;所提方案在不同码率的仿真实验中的误码率皆优于基于全连接神经网络方案,损失曲线的收敛速度更快,显示了基于CNN的Polar码联合解调-解码方案具有更好的泛化能力和学习能力. 相似文献