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升力体式混合飞艇是全球远距离大载重运输的重要选择,随着全球贸易的发展,逐渐成为国内外的研究热点。作为航空宇航技术、新能源技术和高性能材料技术相结合的新概念飞行器,混合飞艇设计过程需对多个学科进行综合考虑和优化。为了将多学科设计优化(MDO)方法引入到混合飞艇的总体设计中,将其分解为能源子系统、气动和推进子系统以及结构和重量子系统。在子系统模型构建的基础上,提出具有自适应能力的基于响应面的并行子空间优化(CSSO-RS)算法,将重量平衡和能量平衡作为实现远距离载重运输的约束条件,并提出爬升、日间巡航、滑翔和夜间巡航的多阶段任务剖面,以充分利用太阳能电池、燃料电池和锂电池的优势,实现混合飞艇的最优化设计。优化结果表明:具有自适应能力的优化算法在精确度和计算效率上均有明显的优势,同时重量分配的结果也为混合飞艇结构轻量化设计和能源系统设计提出了更高的要求。 相似文献
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月面冯·卡门撞击坑的着陆选址和科学探测目标浅析 总被引:1,自引:0,他引:1
冯·卡门(Von Kármán)撞击坑位于月球背面南极—艾肯(South Pole-Aitken,SPA)盆地中部,是中国“嫦娥4号”计划的优先级较高的探测目标。对该撞击坑的着陆和探测,有助于揭示月球形成和演化的一些关键问题,在月球科学研究中具有重大的意义。论文概要总结了冯·卡门撞击坑的研究意义和科学价值;结合LRO卫星LOLA数据、Clementine UV-VIS数据、GRAIL数据、“嫦娥2号”卫星CELMS等数据,简要分析了冯·卡门撞击坑的地形、成分、深部结构和亮?%rater are analyzed with LRO satellite LOLA data,Clementine UV-VIS data,GRAIL data,and Chang''E-2 CELMS data and their scientific meanings are also presented. Finally,combined with our results and the previous prospects about theVon Kármán crater,three candidate landing sites and the possible scientific discoveries are proposed. 相似文献
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工业互联网是工业信息化进程中最受关注的热点,海量异构数据管理是其中的重点之一。传统的关系数据库(RDB)对海量多源异构数据的读写和检索都存在性能瓶颈,而近年来兴起的云数据管理方法主要是针对“键-值”(K-V)模式,无法依靠主键以外的数据属性对数据进行快速查找。提出了一种面向工业互联网的云存储方法——StoreCDB,在异构采样数据统一表达数据模型基础上,实现非结构化存储管理,同时,利用两级索引实现海量数据的快速检索。通过实验,在分布式集群实验平台上,采用海量高铁列车运行模拟数据,验证了StoreCDB具有良好的异构数据存储和检索性能,为工业互联网提供了一种新的数据管理方法。 相似文献
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D-S证据理论在多传感器数据融合中的应用 总被引:21,自引:0,他引:21
近年来,许多领域都在进行多传感器数据融合技术的研究。多传感器数据的属性融合有很多算法,最常用的算法是贝叶斯决策检验法,国际上已提出将证据理论用于数据融合,但在这方面的理论基础还不完善。本文研究了证据理论在多传感器数据融合中的应用。Dempster-Shafer方法是对Bayes决策检验法的推广,证据理论比概率论满足更弱的公理系统,并且在区分不确定与不知及精确反映证据收集过程等方面显示了很大的灵活性。文中阐述了D-S证据理论的数学性质,给出了可信度公理及D-S综合规则,并进行了计算机仿真实验,实验结果说明这种判决方法非常实用,用于数据融合算法非常有效 相似文献
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为了研究相似度排序问题,对概率神经网络的结构进行了分析,对其输出进行了改进,使之输出后验概率,进而进行相似度排序。结合电火工品发火性能的预测问题,对方法进行了验证,结果表明:基于概率神经网络的相似度排序方法与实际结果相符,方法是可行的。 相似文献