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111.
地磁匹配技术及其基本匹配算法仿真研究 总被引:3,自引:0,他引:3
针对一种新的导航技术一地磁匹配技术进行了研究.在介绍了地磁匹配的基本原理和特点的基础上,分析了地磁匹配技术目前在地磁场模型、地磁传感器和匹配算法等方面已具备的基础和工程应用尚需解决的一些关键技术;重点研究了地磁匹配技术几种基本匹配算法一MAD法、MSD法、NPROD法和HD法,并对其利用MATLAB进行了对比仿真;最后对仿真结果进行了分析比较.仿真结果表明,综合考虑匹配精度、匹配运算量和匹配误差收敛性几个性能指标.选择几种匹配算法中的MAD法或MSD法作为地磁匹配算法较好.几种基本匹配算法的仿真分析,对地磁匹配技术下一步的深入研究具有一定的理论意义和工程应用价值. 相似文献
112.
列车风致脉动力下声屏障的动力学性能 总被引:2,自引:0,他引:2
基于通用有限元分析软件ANSYS,根据京津城际快速列车客运专线桥梁上声屏障结构的设计方案建立有限元模型,对声屏障结构的固有频率进行了研究并提出声屏障结构的简化计算模型.综合考虑高速列车运行过程中声屏障结构的动力学环境,计算在风压、列车运行过程中产生的空气脉动力等共同作用下的声屏障结构的动态响应,阐述了声屏障结构各组件的振动规律,并提出声屏障结构设计需要考虑的问题. 相似文献
113.
In this work, the Nb–14Si–24Ti–10Cr–2Al–2Hf–0.1Y alloy(at.%) was processed by the liquid–metal-cooled directional solidification(DS) at 1750 C with withdrawal rates of 1.2, 6,18 mm/min and post heat treatment(HT) at 1450 C for 10 h. The microstructures of the directionally solidified and heat treated samples were investigated. The results show that the microstructure of directionally solidified alloy mainly consists of petaloid Nbss+ Nb5Si3eutectics and Ti-rich Nbss+ Nb5Si3+ Cr2Nb eutectics. With the increase of withdrawal rate, the primary Nb5Si3is eliminated, Nbss+ Nb5Si3eutectic cells turn round and connected with the microstructure refinement and Nbss+ Nb5Si3+ Cr2Nb eutectics turn to a river-like morphology. After heat treatment,Nbss+ Nb5Si3+ Cr2Nb eutectics disappeared and petaloid Nbss+ Nb5Si3eutectics turn to a specific fiber-mesh structure gradually, which is promoted by higher withdrawal rates. Furthermore,both the volume fraction of Cr2Nb and the content of Cr in Nbssof Nbss+ Nb5Si3eutectics change regularly with the increase of withdrawal rate and heat treatment at 1450 C for 10 h. 相似文献
114.
116.
大型火箭舱段间的复合材料端框连接主要由径向螺栓连接和轴向螺栓连接组成,设计了不同铺层和几何尺寸的连接试验件,并通过试验获得了失效载荷和失效形式。然后,选择了3种渐进损伤方法进行了连接结构的失效预测,并将预测结果与试验结果进行比较,结果表明:采用基于细观力学的复合材料渐进损伤方法,15组径向连接试验件失效载荷计算误差最大为17.3%;4组轴向连接失效载荷计算误差最大7.4%;预测的失效形式与试验结果接近,为连接结构确定了合适的失效预测方法。采用数值分析结果揭示了复合材料单向层的主要失效模式。为复合材料端框连接的设计研究提供了可用的失效预测方法及详细的失效模式分析结果。 相似文献
117.
物联网(IoT)恶意样本发展迅猛,在网络中大量攻击各类物联网设备,但由于开源问题导致其家族特征并不明显,需要一种更细粒度的样本分类方法,以解决高级威胁样本发现和攻击组织追踪等问题。针对该问题,对2019年5月至2020年5月捕获到的157 911个物联网恶意样本进行了大规模分析,并标注了一套包含9个家族分支共计12 278个样本的数据集。提出了物联网恶意样本的分类方法,通过静态逆向分析提取FCG图和文本等复杂结构特征,利用图表示学习和文本表示学习的特征,在标注的数据集上取得了平均召回率88.1%的分类效果。所提方法在实际工作应用中效果优异。 相似文献