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随着经济蓬勃发展,水生农作物市场的需求量不断增长,水域水质检测行业显得日益重要,但人工水质水域检测效率低下,为此设计一套可以搭载检测传感器的水质检测蛇形机器人,以提高检测效率、降低检测成本、减轻人工劳动力度。为适应水下环境,该机器人具备小巧、灵活、机动性能好、转弯灵活、对复杂水域适应能力强、可检测不同深度水质的特点,在此针对机器人的移动单元结构设计及强度校核等问题进行分析,可为以后解决此类问题提供一种验证手段。 相似文献
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为了提高飞机客舱使用地面空调制冷时客舱能耗的预测精度,提出了一种改进的粒子群优化(IPSO)Elman神经网络的飞机客舱能耗预测模型。依据对算法中惯性权重与学习因子的收敛域分析,得出了二者合理的取值范围,将粒子到全局最优位置间距离与参数的取值范围相结合,构造了惯性权重与学习因子的动态调节函数,对其进行非线性的动态调节,并引入了变异因子,提出了一种跳出局部最优的策略,防止粒子群优化(PSO)陷入局部最优。将IPSO-Elman应用于Boeing738飞机客舱能耗预测中,与PSO-Elman、Elman算法进行性能比较,仿真结果表明基于IPSO-Elman的客舱能耗预测模型在预测精度和收敛速度方面均有一定的提升。该研究结果为飞机客舱能耗预测模型的建立提供了理论依据,对飞机地面空调的节能与机场电能合理调配提供了支持。 相似文献
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路网上移动对象位置预测是许多位置相关服务的基础。目前移动对象位置预测方法没有充分考虑到轨迹数据中所蕴含的道路拥塞信息,而路网上的道路拥塞状态对移动对象的位置更新会产生巨大影响。提出基于元路径拥塞模式挖掘的方法(Meta-congestion-pattern mining,MCPM)。在离线挖掘阶段,从历史轨迹的频繁路径(元路径)的紧集中挖掘当地的拥塞模式,并对运动模式进行建模,其中采用基于k均值的聚类算法解决数据稀疏性问题。在线预测阶段根据挖掘的拥塞模式和运动模式依概率进行预测。最后通过理论分析和实验验证得出了算法的有效性,与相同条件下的精度预测(WhereNext,WN)方法相比,平均预测准确性提高了近20%,预测时间平均缩短了近50%。 相似文献
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新型主减隔振装置隔振性能测试试验研究 总被引:1,自引:1,他引:0
为解决新研全尺寸主减隔振装置地面性能试验中由于试验件尺寸大、重量重和试验状态多等难点,同时缩短试验周期并降低试验成本,提出了一种通过实测动载荷传递率评估主减隔振装置隔振性能的地面性能试验方法,给出了试验方案、试验夹具安装、试验内容以及过程。通过理论分析和试验结果,验证了实测动载荷传递率试验方案的可行性,测试结果真实可靠,为后续类似的系统级全尺寸隔振性能试验提供了一种新的试验方法。试验结果表明:新型主减隔振装置对垂向、航向和侧向三向激励的隔振效率均超过了80%,达到了预期的减振效果。 相似文献
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