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利用MF雷达对耀斑期间电离层D区电子密度的观测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
利用MF雷达观测资料对X级别耀斑爆发期间在66-80km高度之间的电子密度进行了研究,观测到了耀斑爆发期间电子密度的突然增加,在较低高度上的电子密度的时间变化趋势与耀斑的软X射线辐射通量相关.电子密度的变化强度依赖于具体的耀斑参数,有些耀斑引起的电子密度增加高达400cm^-3,有些仅为100cm^-3左右.但耀斑期间在这一高度区间增加的总电子含量增量仅占耀斑辐射引起的整个电离层总电子含量增量的千分之一左右.最后,利用恢复阶段电子密度的时间变化过程估算了1997年11月4日耀斑期间部分高度上的有效复合系数. 相似文献
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不稳定和召回率低效的软件缺陷预测模型难以在行业领域应用,为解决稳定和高效各项性能评价指标的软件缺陷预测模型在工程实践应用的问题,提出了一种基于知识图谱和自动化机器学习的软件缺陷预测方法AutoKGGAS,首先获取软件缺陷预测模型数据,对知识建模、知识获取、知识融合、知识储存与知识计算等知识图谱构建技术研究,实现知识图谱推荐优质软件缺陷预测模型作为自动化搜索的热启动输入条件,根据不同的软件缺陷预测评价指标,优化不同最佳的模型结构.其次实证研究采用NASA开源数据集实验对象和六种性能评价指标,实验结果表明, AutoKGGAS自动化软件缺陷预测模型在不同数据集不同评价指标方面,性能优于知识图谱推荐的传统经典软件缺陷预测模型.自动化软件缺陷预测模型为航天软件缺陷预测辅助代码审查测试提供了原型,在工程实践应用方面具有重要的意义. 相似文献
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A systematic methodology for formulating, implementing, solving and verifying discrete adjoint of the compressible Reynolds-averaged Navier-Stokes (RANS) equations for aerodynamic design optimization on unstructured meshes is proposed. First, a general adjoint formulation is con-structed for the entire optimization problem, including parameterization, mesh deformation, flow solution and computation of the objective function, which is followed by detailed formulations of matrix-vector products arising in the adjoint model. According to this formulation, procedural components of implementing the required matrix-vector products are generated by means of auto-matic differentiation (AD) in a structured and modular manner. Furthermore, a duality-preserving iterative algorithm is employed to solve flow adjoint equations arising in the adjoint model, ensur-ing identical convergence rates for the tangent and the adjoint models. A three-step strategy is adopted to verify the adjoint computation. The proposed method has several remarkable features:the use of AD techniques avoids tedious and error-prone manual derivation and programming;duality is strictly preserved so that consistent and highly accurate discrete sensitivities can be obtained; and comparable efficiency to hand-coded implementation can be achieved. Upon the cur-rent discrete adjoint method, a gradient-based optimization framework has been developed and applied to a drag reduction problem. 相似文献
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