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为获得适用于国内情况的Whipple防护结构超高速弹道极限方程,研究了指标寻优方法,对国外的Christiansen改进型方程,以国内实验数据为依据进行多指标修正。结果发现:以预测概率型指标(包括总体预测率、安全预测率)和预测误差型指标(如:预测误差平方和)联合进行方程系数的逐级修正,可获得预测效果更好的修正方程。通过对低速段和高速段方程的整体系数进行修正,最终得到的新方程在国内107个实验数据上的总体预测率达到了89.7%,安全预测率则高达100%,分别较修正前的相应指标提高了10.3%和2.8%。 相似文献
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在全局摩阻测量中,薄油膜技术可以很好地表征表面摩阻的分布情况。用特定波长的紫外线照射添加了荧光显色分子的不同厚度的油膜,油膜将发出不同的亮度。利用该原理通过检测受激发的荧光油膜灰度值可解算出相应油膜的厚度。本次采用BP神经网络及极限学习机(Extreme learning machine,ELM)神经网络搭建模型完成了荧光油膜厚度与灰度关系的预测,运用Hopfield神经网络完成了相应参数的辨识。实验表明,ELM神经网络模型、BP神经网络模型及插值法模型的预测误差分别为5.150%、5.485%和5.935%。通过Hopfield神经网络辨识,光源功率、光距和曝光系数等影响因素的参数误差率控制在1%左右,达到实际工程运用的要求。与传统插值法相比,通过神经网络可获得更高的精度,为荧光油膜灰度与厚度研究提供了一种可行的方法。 相似文献
235.
研究利用多天线结构对测控信号内存在的干扰进行对消和信号增强的技术。首先介绍传统空域干扰对消算法LMS,以及LMS的诸多改进算法,分析当前这些LMS算法在强干扰存在时收敛稳定性和收敛速度之间的折中关系以及参数调节的难度,分析了定步长和变步长LMS算法的优劣。针对变步长LMS由于动态环境以及大功率干扰的存在引起的收敛速度变慢和步长计算复杂的问题,提出了一种基于二阶环路滤波器累计误差的低复杂度LMS算法LF-LMS,该算法弱化单次误差的不稳定性并提高累计误差的稳定性,利用大步长和可变误差以实现快速收敛并缩小进入稳定状态后的误差波动,且计算量较小,可以有效应用于DSP工程实现,并通过仿真验证了算法在收敛速度和动态环境下的鲁棒性。 相似文献
237.
针对以人工试算的方式获取粘接界面所采用的张开型-剪切型(Ⅰ-Ⅱ)混合型内聚力模型存在精度低且工作量大等问题,采用分步反演与Hooke-Jeeves优化算法相结合的识别方法,基于矩形粘接试件多角度拉伸载荷-位移实测数据,对装药粘接界面所采用的Ⅰ-Ⅱ混合型内聚力模型开展反演研究。反演结果表明:拉伸速率为5mm/min时,界面刚度、最大名义应变、临界断裂能的法向值分别为0.17MPa,3.85,6.14kJ/m2,切向值分别为0.09MPa,1.66,2.66kJ/m2;0°,22.5°,45°拉伸的仿真与实测载荷-位移曲线的相对误差分别为7.2%,5.1%,5.2%;基于反演获取的Ⅰ-Ⅱ混合型内聚力模型的界面损伤系数分布图定量分析粘接界面的破坏情况,与实验结果吻合良好。以上均表明所采用的反演方法可有效修正粘接界面Ⅰ-Ⅱ混合型内聚力模型的相关参数。 相似文献
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