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1.
微波辐射计的观测精度及其对数值模式同化应用的影响评估是微波辐射计观测指标设计的重要参考。基于微波探测仪(ATMS)资料,利用三维变分同化系统模拟分析在轨微波辐射计的观测精度指标。针对ATMS观测误差特征,在其观测基础上增加均值为零、标准偏差分别为0.5,1.0,1.5,2.0K的正态随机扰动,进而获得不同精度的观测模拟值序列,然后利用Harris和Kelley的辐射资料偏差订正经验方法订正不同精度的观测资料。偏差订正后,利用三维变分同化模式(WRFDA)直接同化ATMS资料。通过2016年6月6h预报场的同化试验,评估了不同观测精度的模拟资料对数值模式的同化影响。 相似文献
2.
沉井依靠自重消除刃脚阻力和外壁摩擦力下沉,本文对该项工艺的下沉、纠偏、挖土、封底主要技术问题进行介绍。 相似文献
3.
在齿轮加工过程中,热处理变形是影响齿轮精度的主要原因之一.通过分析CA457桥从动圆柱齿轮在渗碳淬火热处理中齿廓偏差、螺旋线偏差的变化数据,得出齿廓偏差、螺旋线偏差的变形规律.根据渗碳淬火后基圆半径和螺旋角的变形均呈增大趋势,修改加工刀具的设计齿廓和齿轮的设计螺旋线,降低热处理前产品的工艺精度,保证了热处理后产品的合格率.在创造良好经济效益的同时也为同类产品提供了设计依据. 相似文献
4.
5.
6.
7.
8.
为研究多级跨声速压气机的分析问题,以通流理论为基础,采用了一系列适用于跨声速压气机的攻角、落后角和损失等经验模型,发展了一套基于流线曲率法的通流计算程序来预测跨声速压气机流场及其工作特性。为提高经验模型的预测精度,考虑到真实压气机中复杂的三维流动效应,针对部分早期模型进行了合理改进,包括改进了落后角模型使其适用于更大弯度范围叶型,以及采用一种更为合理的可变结构激波损失预测模型。针对两台跨声速压气机算例进行了计算校验,并将校验结果与实验值和三维数值计算进行对比。对比表明,设计工况下总压比最大计算误差为4.1%,效率误差为1.1%,在非设计工况特性预测和展向流场参数计算中也能得到和实验值相符的变化趋势,该通流计算方法可为现代跨声速轴流多级压气机特性分析提供具有参考价值的预测结果。 相似文献
9.
基于任意角度压缩感知(CS)方法分析了传感器安装角度偏差对风扇/压气机周向模态识别重构的影响,设计了一套自适应角度优化程序修正重构误差。利用数值试验探究了传感器角度偏差和数量对周向模态重构结果的影响,研究表明:当角度偏差等级为2.5%时,平均重构误差达到10%以上,若保证重构误差基本不变,将传感器数量从7个增加至25个,仅可以将角度偏差等级放宽至4%。而采用小生境微种群遗传算法进行自适应角度优化,在20 dB信噪比下,通过自适应角度优化可将角度偏差等级从2.5%放宽至10%,降低了传感器安装的精度要求。成功优化了一款冷却风扇在前三阶叶片通过频率下的主要周向声模态重构幅值。自适应角度优化算法有效提升了基于压缩感知的风扇/压气机周向模态重构可靠性。 相似文献
10.
A.O. Adewale E.O. OyeyemiU.D. Ofuase 《Advances in Space Research (includes Cospar's Information Bulletin, Space Research Today)》2010
The observed ionospheric F2 critical frequency (foF2) values over a South Africa mid-latitude station, Grahamstown, (geographic coordinates: 33.3°S, 26.5°E), were analysed and compared with International Reference Ionosphere (IRI) model, using the CCIR (Comite´ Consultatif International des Radio communications) and URSI (Union Radio-Scientifique Internationale) coefficients, during four geomagnetically disturbed days in the year 2000. These days are April 5, May 23, August 10 and September 15. The data were analysed for five days around the storm day. Comparisons between the IRI-2001 predicted foF2 values, using both CCIR and URSI coefficients and the observed values are shown with their root-mean-square error (RMSE) and the relative deviation module mean (rdmm) for the various storm periods. The CCIR option performed more accurately than the URSI option. 相似文献