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11.
王燕玲 《民用飞机设计与研究》2014,(1):58-62
为了满足航空公司/维修单位高效率、低成本的要求,在飞机的设计过程中,尽量减少专用地面支援设备的种类,以通用地面支援设备取代,成为了飞机主制造商及其供应商共同努力的目标,也成为了一种发展趋势。因此,在飞机运营及维护、维修过程中,通用地面支援设备的选型及程序显得越来越重要。 相似文献
12.
周艳丽陆波 《民用飞机设计与研究》2014,(2):84-87
在飞机典型液压导管不同构型和负载模式下,做了应力试验测量,得到应力试验的数据,并在有限元环境MSC.PATRAN中,针对导管的不同构型建立有限元分析模型,对每种构型下支架与卡箍采用八种不同的简化方式,得到仿真结果。然后将不同简化方式的仿真结果与试验结果作对比分析,考虑不同因素(如支架刚度、卡箍橡胶刚度、导管与橡胶间的摩擦与滑动等)对分析结果的影响,找到了在工程上简单易行,精度上可以接受的支撑简化方法。 相似文献
13.
14.
针对云雨杂波和主被动干扰导致多雷达传感器产生虚假目标航迹的问题,利用支持向量机(SVM)算法的自主学习能力,通过构建基于数据驱动的判别模型进行虚假航迹识别。针对航迹起始得到的目标潜在航迹,利用人工智能数据驱动、自学习的特点,设计了SVM算法。通过对已标记真假的目标航迹样本进行离线学习,形成虚假航迹识别的SVM分类器,实现了基于数据驱动的判别模型代替先验知识规则约束的固定模型,并在工程应用中,利用SVM分类器在线识别虚假航迹,完成实时剔除。通过实测雷达数据实验验证,该算法的目标虚假航迹准确率高达95%以上,完全满足实际的工程应用需求。相比基于阈值或规则进行硬性判断的传统虚假航迹识别方法,所提出的算法不仅提高了准确率,还具有较高的实时性,能够适应复杂多变的杂波环境,在实际应用中具有更强的适应性和实用性。因此,提出的基于SVM算法的虚假航迹识别方法对于密集杂波场景下的虚假航迹剔除问题具有显著的实际应用价值。 相似文献
15.
航天器单层板结构弹道极限的支持向量机预测模型 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于非线性不可分支持向量机(SVM)方法的航天器单层板结构弹道极限预测模型。利用实验数据对SVM进行训练,建立穿透点和未穿透点的分隔面,进而预测新结构弹道极限特性。SVM的训练问题是以实验点分类正确性为约束,预测置信度最大化为目标的二次规划问题,用Lagrange对偶方法有效求解了该训练问题,并通过附加Lagrange乘子的上限约束处理不可分数据集。引入二次核函数将线性SVM推广到非线性,有效实现了实验点的分类。利用超高速碰撞实验数据对SVM弹道极限预测模型进行了验证,计算对比表明SVM方法有效预测了弹道极限,并且精度高于NASA JSC单层板弹道极限方程。对分离面方程分离变量,建立了基于SVM的弹道极限方程显式表达式。 相似文献
16.
Soybean cultivar selection for Bioregenerative Life Support Systems (BLSSs) – Hydroponic cultivation
R. Paradiso R. Buonomo V. De Micco G. Aronne M. Palermo G. Barbieri S. De Pascale 《Advances in Space Research (includes Cospar's Information Bulletin, Space Research Today)》2012
Four soybean cultivars (‘Atlantic’, ‘Cresir’, ‘Pr91m10’ and ‘Regir’), selected through a theoretical procedure as suitable for cultivation in BLSS, were evaluated in terms of growth and production. Germination percentage and Mean Germination Time (MGT) were measured. Plants were cultivated in a growth chamber equipped with a recirculating hydroponic system (Nutrient Film Technique). Cultivation was performed under controlled environmental conditions (12 h photoperiod, light intensity 350 μmol m−2 s−1, temperature regime 26/20 °C light/dark, relative humidity 65–75%). Fertigation was performed with a standard Hoagland solution, modified for soybean specific requirements, and EC and pH were kept at 2.0 dS m−1 and 5.5 respectively. 相似文献
17.
18.
19.
一种基于模拟退火的支持向量机超参数优化算法 总被引:4,自引:0,他引:4
基于统计学习理论的支持向量机技术以探求小样本情况下如何获得更好的机器学习规律而见长,与基于经验风险最小化原则的机器学习方法相比能够获得更佳的泛化能力,相关超参数的选择对其分类或回归性能有较大影响.针对径向基核支持向量机超参数优化问题,提出了一种改进的基于模拟退火算法的高效多目标优化算法,并详细讨论了优化寻优过程中搜索空间、初始可行解、初温和最优目标函数的设计方法.通过在多个标准数据集上的测试验证,证实了本文所提算法的可行性和有效性. 相似文献
20.