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基于压电传感网络的结构健康监测扫查系统的设计及实验研究(英文) 总被引:2,自引:0,他引:2
基于主动Lamb波和压电传感器网络的结构健康监测技术是一种评估航空结构健康状态的有效方法。在实际应用中,监测大型结构需要使用压电传感器网络。扫查这些压电传感器网络中的压电激励-传感通道以达到在线的结构健康监测是非常重要的。基于PXI(PCI eXtensions for Instrumentation)平台,研发了一套基于主动Lamb波和压电传感器网络的集成多通道扫查系统,该系统结构紧凑、便于携带,能大规模自动扫查激励-传感通道并进行损伤评估。提出和讨论了该系统中:4通道PXI程控增益电荷放大器的实现、支持276个激励-传感通道的外部扫查模块和集成的结构健康监测软件的实现。最后,主要讨论了系统在某型无人机碳纤维复合材料机翼盒段上的功能验证实验,包括:压电贴层的设计、激励信号频率的选择方法、损伤成像的功能性测试、系统稳定性测试和载荷对信号的影响。实验结果验证了该系统的稳定性和损伤监测功能。 相似文献
995.
基于Agent模型的机场网络延误预测 总被引:1,自引:0,他引:1
准确可靠的机场网络航班延误预测是科学认知空中交通运行态势,动态精准实施国家空域系统容流协同调配策略的重要依据。提出了基于Agent的机场网络延误模型,表征机场网络系统中各元素及子系统间的交互作用下的延误特征涌现。针对机场节点动态容量、预计起飞时间、最小飞行与周转时间等Agent模型中的关键参数,适应性选用了贝叶斯估计、模糊k近邻等数据挖掘方法建立参数模型,并采用2015—2017年全美历史航班和气象数据进行训练学习。为综合评价模型性能及泛化能力,选取全美2018年3个不同延误程度的典型日进行测试。实验结果表明,在全美34个核心机场组成的网络中,各节点在4小时预测区间内延误最大误差不过27.9 min,其中约80%的节点误差小于5 min,验证了所提延误预测模型在时空范围内的准确性和稳健性特征。另外,通过与其他模型对比,展示了本模型优良的延误预测性能。 相似文献
996.
基于卷积神经网络的深度学习流场特征识别及应用进展 总被引:2,自引:1,他引:1
深度学习架构的出色性能使得机器学习在流体力学中的应用得到新的发展,可以应对流体力学中诸多问题和需求。卷积神经网络(CNN)强大的非线性映射能力以及分层提取信息特征的功能,使其成为当下流场特征研究不容忽视的工具。围绕这一研究前沿与热点问题,概述和归纳了这一研究领域的进展与成果。首先,对深度学习在流体力学中的发展以及卷积神经网络进行了简单的回顾。然后,从卷积神经网络能够识别特征出发,先后介绍了基于卷积的深度学习特征识别在流场预测、流动外形优化、流场可视化精度提升和生成对抗等应用方面的研究进展。最后,对深度学习在流场识别领域的应用进行了展望,为后续的研究提供参考。 相似文献
997.
软件定义网络(SDN)为突破机载网络功能僵化所造成的瓶颈提供了新的契机。针对软件定义机载网络控制域内控制节点故障问题,提出一种基于时延和负载均衡的传输节点迁移策略,将故障控制节点所管控数据平面中的传输节点迁移至其他正常控制节点,恢复网络的正常管控。以迁移时延和负载均衡率为目标,建立迁移优化模型,提出基于时延和负载均衡的传输节点迁移算法,指导数据平面中的迁移动作,最终对两个性能目标进行综合权衡。实验结果表明,与距离就近迁移(DCM)策略和分布式逐跳(DHA)策略相比,所提策略在迁移时延和负载均衡率2个方面进行了合适的折中,避免出现迁移时延过大或控制节点负载失衡的情况,有效解决机载网络故障恢复问题。 相似文献
998.
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1000.
真空热试验网络架构的改进 总被引:1,自引:1,他引:0
文章针对现有真空热试验网络存在的数据链路可靠性低、发生故障时主/备数据链路切换时间长的问题,提出了一种网络架构的改进方法,即网络核心层采用虚拟交换系统(virtual switching system,VSS)架构,利用以太网通道(multi-ethernet chanel,MEC)方式与汇聚层堆叠设备互联,汇聚层设备到接入层设备利用链路聚合控制协议(link aggregation control protocol,LACP)作链路绑定,实现关键设备和数据链路的冗余,网络单节点或单链路的主/备设备数据链路切换无时延。该架构已在真空热试验网进行了验证,运行效果良好,达到预期效果。 相似文献