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结合某型民用飞机转子爆破对机体结构危害的风险量化分析经验,通过对系统的处理方法进行类比,以概率统计为基础,将转子爆破对飞机机体的危害进行分级量化,形成了1套典型分析方法,可为其他型号飞机的相关设计工作提供借鉴。 相似文献
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为实现无人作战飞机(UCAV)认知导航的高鲁棒性特征点提取,提出一种基于自适应非极大值抑制(ANMS)的多元量化Hessian-Affine迭代式尺度不变特征变换(SIFT)方法。针对认知导航对特征点均匀分布的需求,提出基于ANMS的初始特征点优选算法。为确保特征点的仿射不变性,利用引入迭代调节因子的Hessian-Affine迭代算法估计仿射不变区域,并在对应归一化圆形区域进行主方向确定以及圆形描述子生成。针对模拟特征序列分布不均匀、正确匹配率不高的缺陷,采用多值量化与比特抽取结合法对模拟特征序列进行多元量化,并且分析验证了该方法的优越性能。仿真结果表明,本文方法具有较高的正确匹配率,具有旋转不变性和尺度不变性,其抗噪性能提高了10 dB,并且在大视角变化范围内具有较优的抗仿射性能。 相似文献
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二值卷积神经网络(BNN)占用存储空间小、计算效率高,然而由于网络前向的二值量化与反向梯度的不匹配问题,使其与同结构的全精度深度卷积神经网络(CNN)之间存在较大的性能差距,影响了其在资源受限平台上的部署。至今,研究者已提出了一系列网络设计与训练方法来降低卷积神经网络在二值化过程中的性能损失,以推动二值卷积神经网络在嵌入式便携设备发展中的应用。因此,本文对二值卷积神经网络进行综述,主要从提高网络表达能力与充分挖掘网络训练潜力两大方面,给出了当前二值卷积神经网络的发展脉络与研究现状。具体而言,提高网络表达能力分为二值化量化方法设计、结构设计两方面,充分挖掘网络训练潜力分为损失函数设计与训练策略两方面。最后,对二值卷积神经网络在不同任务与硬件平台的实验情况进行了总结和技术分析,并展望了未来研究中可能面临的挑战。 相似文献
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为了定量化的评估和研究随机不确定性对超燃冲压发动机性能评估及优化设计可能带来的影响及其规律特征,本文基于高斯过程描述发动机工作状态及来流环境等控制参数随机误差,建立由自由来流条件、进气道压缩系统以及燃烧加热等构成的发动机输入边界不确定性表征。耦合全局敏感度分析、稀疏网格技术、概率配置方法及等压燃烧热力学分析模型,提出了面向超燃冲压发动机高维不确定性量化方法,研究量化了上述随机不确定性输入对典型超燃冲压发动机性能的影响及其不确定性传递特征。结果表明:马赫数6.0巡航条件下,发动机的比冲对进气道的压缩过程最为敏感,占比达到65%~70%,而对燃烧加热的敏感性最低,进气道压缩系统的初始压缩激波以及来流马赫数对于整个超燃冲压发动机的比推力敏感性要显著高于其他输入因素;随着燃烧室入口马赫数由2.0增大到3.0,单一因素存在5%不确定性导致的发动机比冲性能评估的不确定度由最小的5.5%快速放大到约7.63%,系统朝着不稳定的方向发展,多种随机不确定性共同作用下的发动机性能不确定性传递存在一定的耦合效应;高速进气道正常工作需要处理的空气动能与外部注入的燃料热能之比随飞行马赫数增加呈现近似2次方指数型增长,从能量流视角开展进一步的分析研究将非常有助于深度理解超燃冲压发动机性能不确定性的传递行为。 相似文献
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反舰导弹靶场飞行试验中,为了确保试验方案可实施,必须进行试验安全性量化分析,以确保故障弹对保护目标的威胁概率最小。根据弹道反舰导弹特点,给出量化分析基本思路,归纳导弹故障模式,分析不同故障模式下导弹落点散布,并给出量化分析计算方法。通过实例,验证计算方法的正确性和科学性。 相似文献
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通常的CFD计算都是确定性的,然而复杂工程数值模拟中必然存在误差与不确定度,分析与辨识其不确定度来源,对不确定度进行量化分析,对数值模拟可信度评估有重要意义。在高超声速飞行器气动热计算中,为获得更加可靠的气动热数据和鉴定影响气动热预测的关键因素,对返回舱开展了气动热不确定度量化分析和敏感性分析。首先选取来流速度、来流温度、壁面温度和来流密度4个不确定性输入变量,并且假定来流速度变化范围为±120 m/s(±2%),来流温度、壁面温度和来流密度变化范围为±10%。然后采用拉丁超立方抽样法生成样本,再通过热化学非平衡数值模拟方法进行气动热计算,最后分别运用基于非嵌入式多项式混沌(NIPC)的方法和基于Sobol指数的方法开展不确定度量化和敏感性分析。结果表明,在给定的输入变量不确定度的条件下,壁面热流不确定度不小于15.9%,在驻点和肩部存在峰值分别约为19.8%(0.087 MW/m2)和17.3%(0.076 MW/m2);相比而言,在给定变化范围内壁面热流对来流密度和来流速度更为敏感,来流温度和壁面温度对热流变化不产生明显影响。 相似文献