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在高速板卡设计中,为了避免电路发生瞬变电流时产生不必要的电压波动,可通过放置去耦电容的方式减小电源分配网络(PDN)在某些频率下的阻抗。但大规模集成电路封装和板级结构的复杂性以及高驱动频率,导致选择和放置合适的电容器成为一个难题。遗传算法(GA)能够方便有效地进行去耦电容的选择和放置。文章采用遗传算法与多层有限元法(MFEM)结合的方法解决了降低电源分配网络阻抗的问题,通过实例验证了纵向元件与多层有限元相结合的方法的有效性。 相似文献
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针对自然条件下人脸表情识别面临遮挡、光照、姿势变化等挑战,存在识别准确率低的问题, 提出了一种新的深度学习网络模型用于人脸表情识别。以ResNet为基础网络,融合了瓶颈注意力机制及全局二阶池化层,其中瓶颈注意力机制专注于表情重要特征的提取,全局二阶池化层度量表情特征之间的相关性,在此基础上通过联合正则化策略,平衡和改善特征数据分布情况,提高表情识别准确率。所提方法在2个公开数据集FER2013和CK+ 进行了测试及验证,最高准确率分别达到了74.227%和95.8%,性能优于诸多现存的主流方法,表明所提模型具有较好的准确性和鲁棒性。 相似文献
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面向火箭结构健康监测,提出了一种基于深度学习的损伤检测方法,直接将多个通道的振动数据作为输入,并基于由长短时记忆网络LSTM(Long Short-Term Memory Networks)和残差卷积神经网络ResNet(Residual Convolutional Neural Networks)组合而成的LSTM-ResNet网络进行损伤识别。其优点在于,首先利用LSTM提取信号的时间依赖特征,减轻了由某些通道信号缺失带来的影响,再利用ResNet在不损耗特征的情况下进一步提取空间特征,提高了训练效率和损伤辨识准确性。通过充液圆筒振动放水实验模拟火箭飞行状态下的燃料消耗,并基于自主构建的数据集和公用数据集对LSTM-ResNet、LSTM、ResNet以及ResNet-LSTM网络进行了训练,训练结果表明,LSTM-ResNet组合网络无论在传感器是否存在故障的情况下都具有更好的性能,损伤检测精度更高。 相似文献
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根据大型对日定向装置的结构特点和受力特性,调整传力结构,充分利用纤维增强复合材料结构的可设计性,开展优化设计。在保证高刚度和轻量化的同时,克服结构大开口带来的承载能力不足,设计出结构质量与承载比仅为5.2%,集舱段和壳体功能于一体的大型对日定向装置复合材料主承力架结构。建立有限元模型,分别采用Tsai-Wu和最大应变2种纤维增强复合材料的强度失效准则,对其进行校核。开展静力试验,采集应变等信息,与有限元仿真分析结果展开对比。结果表明:其整体趋势一致,顺利通过试验考核。 相似文献
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近年来,空间碎片环境日益复杂严峻,对卫星在轨飞行构成严重威胁,发生碰撞风险大幅增加。针对低轨卫星遭受空间碎片撞击问题,分析了撞击产生的二次碎片云损伤机理,提出了利用遥测数据评估撞击产生的影响,分析撞击信息的流程,设计了相应地面验证实验。结果表明:碎片云引发二次损伤为空间碎片撞击卫星主要损伤形式。碎片云可导致多层隔热材料(MLI)发生破损甚至严重撕裂、外翻,同时引起供电线缆损伤、导线被击断。破损的供电电缆,通过大电流后发生断路的可能性急剧提升,对卫星危害巨大。 相似文献
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在建立对岸火力支援作战中火力分配思维机制的基础上,根据最优火力分配的基本要素,构建了基于多目标决策分析的火力分配模型。通过改进后遗传算法对模型进行仿真求解,结果验证了多目标决策分析方法在对岸火力分配问题中的适用性,运用改进后的遗传算法对火力分配模型求解具有明显的优势。 相似文献