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241.
利用时序叠加法对1984年4月至1987年2月的日侧极隙纬度VLF波活动指数与磁暴活动作了统计分析。结果表明若以磁暴开始日为第0天,则VLF波活动指数在0至一2天内相对于平均值都有下降的效应,而在第2天或第4天则有明显的上升效应,并且存在着季节不对称性,其中急始型的暴始下降和缓始型的暴后上升效应均显冬大夏小的特征,冬季值约为夏季值的3倍。 相似文献
242.
碳化硅纤维连续化工艺研究 总被引:8,自引:0,他引:8
本文对连续碳化硅纤维的几种制备工艺方案进行了研究,阐述了纺丝工艺中温度、脱泡、过滤和收丝速度对纤维形态、性能的影响,确立了最佳工艺路线,产在此基础上制备了性能良好的连续SiC纤维。 相似文献
243.
三维飞机自动识别的一种有效方法 总被引:1,自引:1,他引:1
提出一种新的飞机自动识别算法。采用矩不变量和傅立叶描述子相结合的表示方法简单而有效地描述飞机的特征;采用了分布存储的BP神经网络来减少存储量和加速搜索识别过程,并对BP网络的收敛方法提出了若干措施加速其收敛过程。通过对9架不同飞机的大量实验证实,本系统性能优越,其识别准确率在99%以上,并且识别速度很快,一架飞机的整个识别过程在不到1s的时间内就可完成。 相似文献
244.
三浮陀螺仪输出轴采用有源磁悬浮,系统工作在分时控制模式下,控制变量为总周期和周期内加力占空比.加力电源类型的选取以及加力电压幅值的确定对电磁力的大小、磁悬浮的功耗有很大影响,进而影响陀螺温度场分布和陀螺精度.在研究了磁悬浮元件电磁特性之后,给出了确定加力电源的基于磁路分析的Flux电磁仿真法.分析给出直流、正弦和方波这三种电源的加力幅值范围为1.7V~ 2V,并结合试验确定1.8V的方波电压加力为最佳方案.实验表明采用该方法分析加力电压是有效的,同时节省了大量实验探索的时间. 相似文献
245.
三浮陀螺仪对磁悬浮定中精度提出ε≤0.27 μm要求,位移信号采集电路的灵敏度应该高于该要求,电路设计目标定为0.09μm,可以从位置信号采集电路L-R电桥、调理电路和A/D转换电路三部分保证这一目标.给出了两种最佳匹配电阻的估算方法,基于实测电感带入经典公式估算法和电磁仿真软件FLUX估算法,结果表明实验测试的最佳匹配电阻一般高于估算值约30%.推导了调理电路性能指标和A/D转换电路位数与定中精度的关系,结合试验验证了电路设计指标优于0.09μm,完成电路设计任务. 相似文献
246.
利用V形开口梁(Iosipescu)实验对一种新型针刺准三维C/C复合材料面内剪切性能及层间剪切性能进行了测试分析;获得了离散性较小的剪切强度与剪切模量值,以及有效地破坏模式;同时用有限元方法分析了层间剪切试样中的应力分布状态。结果表明,试样缺口根部处应力集中引起试样过早破坏,人为引入缺陷后,可以得到较均匀的剪应力场。 相似文献
247.
振动信号的特征提取由于受强背景噪声的干扰往往具有很大的困难。在作者提出的时序多相关-经验模式分解方法的基础上,提出了一种相应的改进方法,将其扩展到一般振动信号的特征提取。先对采集到的时间序列作多相关处理,在时序多相关处理时,为了达到克服噪声干扰的目的,取一段采样序列,对其作周期延拓,使得在多相关处理后,噪声仅仅体现在多相关序列的常数项里面。再对得到的多相关数据作经验模式分解,选择满足要求的本征模式函数并作边际谱分析,以达到提取强噪声背景下的特征信号的目的。仿真分析表明了该方法的有效性。最后将它应用到实际某特种车辆振动信号的特征提取中,得到了满意的结果。 相似文献
248.
飞机排班问题关系到航空公司的系统运作,作用十分重要。通过对飞机排班问题的分析,把飞机分配问题转化为图着色,应用图着色理论,建立了飞机分配问题的图着色模型,引入时间片算法确定了航班使用飞机的时间冲突集合,根据“先到先服务”的原则给出了飞机分配的顶点序列着色算法。用一个具体的算例,验证了飞机智能化排班比现有航空公司调度员人工排班更先进、更实用、更加节省资源,使资源配置更加合理。 相似文献
249.
提出了一种多属性主客观对比评价模型,用以分析被评价者对自身(主观)评价与专家(客观)评价的异同,以期提升评价的效能。首先针对所有被评价数据集,依托于聚类分析方法,提出了一种典型样本选取策略。然后应用优势粗糙集理论对典型样本集进行了专家知识学习,形成决策规则集,并将规则应用于分析所有的数据,获得客观评价结果,与主观评价结果进行比较分析。最后应用该模型对研究生学习能力进行了分析,证明了模型的有效性。 相似文献
250.
提出一种利用模糊径向基函数(Radial basis function,RBF)神经网络进行直升机旋翼不平衡故障诊断的方法,建立了用于直升机旋翼不平衡故障识别的模糊诊断模型。基于直升机旋翼不平衡故障模拟实验,对采集于旋翼配重不平衡、桨距不平衡、后缘调整不平衡和正常状态下的试验台体振动信号进行功率谱分析,并采用主分量分析(Principal component analysis,PCA)的方法进行故障特征提取。采用模糊RBF神经网络诊断模型对旋翼不平衡故障进行了故障分类识别,同时分析了不同主分量累计贡献率和模糊子空间对故障分类精度的影响,并与RBF神经网络的诊断模型、支持向量机(Support vector machine,SVM)诊断模型进行了故障识别效果对比。结果表明,模糊聚类RBF神经网络的诊断方法对旋翼不平衡故障具有更好的识别能力。 相似文献