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511.
512.
根据2003-2004年多个地点的桔小实蝇Bactrocera dorsalis (Hendel)监测数据和室内恒温条件下发育历期观察结果,采用地理信息系统技术和发育历期模型的方法,研究了广东省杨桃园桔小实蝇成虫2个发生高峰期地理分布规律和发生期预测技术.结果表明,广东省桔小实蝇成虫年度第1个发生高峰期呈现由南向北、由西向东逐渐推迟的趋势,而最后一个发生高峰期基本表现为由北向南、由东向西逐渐推迟的规律.第1个高峰最早是3月20-24日出现在湛江地区,最迟是4月28日-5月1日出现在梅州、潮州、揭阳部分、汕头部分、韶关西北部的几个县区和清远东部的山区.最后一个高峰期出现时间和地区规律基本上与第1个高峰期相反.建立了当代桔小实蝇成虫发生高峰期预测下一代成虫发生高峰期的模型.对这2种预测方法的检验结果表明,两者均能较为准确地预测出相应的桔小实蝇成虫发生高峰期. 相似文献
513.
王旭旸李闯胡斌高希权楚学胜 《宇航计测技术》2023,(1):76-83
雷达杂波模拟是现代雷达系统研制中不可或缺的一部分。从实际工程应用为出发点,结合理论研究,深入探讨了雷达杂波建模与仿真、划分雷达散射单元以实现多散射点和数字正交调制等相关方法,提出了一种高实时性、高精度的雷达杂波模拟实现方案。该方案基于数字射频存储(DRFM)理论框架,对相关杂波信号模拟、仿真方法进行了技术验证,并使用Matlab平台实现了杂波实时模拟仿真,采用多级滤波器实现了杂波信号内插以提升信号采样频率;通过FIFO等延时模块控制基带信号延时量,将散射点数提高到64点,实现了对雷达散射单元的高精度划分。整体利用System Generator开发平台搭建实验模块,实现了多散射点模式下,杂波信号与基带信号的数字正交调制。该设计方案可为后续雷达模拟器的硬件研发提供必要的参考。 相似文献
514.
为了对卫星飞轮故障进行提前预警,提出了一种基于集员估计的故障检测和预测方法。首先,基于飞轮的动态模型设计了一种基于中心对称多面体的故障检测方法。在检测出飞轮故障后,选取飞轮的电流数据作为故障特征,并采用线性模型或非线性模型来描述其退化规律。然后,提出了一种基于中心对称多面体的集员算法,对退化模型中的未知参数进行估计,并以此为基础预测未来时刻的故障,进而实现对飞轮故障的提前预警。最后,通过数值仿真,将所提出的方法和两种现有的故障预测技术进行了对比。仿真结果表明了所提方法的有效性和优越性。 相似文献
515.
奥克托今(HMX)包覆铝粉(Al)能够有效降低Al的团聚烧结现象并改善其能量释放效率。采用物理混合法、溶剂-反溶剂法和溶剂蒸发诱导自组装法分别制备了三种不同结构的Al/HMX-1、Al/HMX-2和Al/HMX-3复合含能材料。相较于Al/HMX-1和Al/HMX-2,Al/HMX-3复合材料为球形包覆结构,D50为6.651μm,各组分均匀分布。Al/HMX-3复合材料具备最优的热分解性能,其HMX的分解峰温降低到264.3℃,比Al/HMX-1和Al/HMX-2分别降低了~20.0℃和~19.2℃。燃烧性能分析表明,Al/HMX-3复合样品的燃烧更剧烈,团聚烧结现象降低,具有最高的燃烧热和燃烧温度。通过HMX均匀的包覆,HMX分解及时为Al燃烧提供氧化性气体“牢笼”促进Al氧化,并减少Al颗粒之间的相互碰撞导致的团聚。因此,燃烧性能和能量释放效率得到大幅度提升。 相似文献
516.
为解决自动和半自动探针台的载片台水平方向位移发生偏差时,导致探针压点位置不准,从而使测试结果不可靠,甚至伤及芯片和探针的问题。根据实际工艺和溯源机构的标准器具特性,设计了标准尺的图形,在苏打玻璃上电镀5μm宽的金线条,制作成152.4mm×20mm的长方形标准尺,其测量范围为(0~150)mm。对标准尺进行了定标,定标不确定度为1.0μm。在测量范围内,进行了试验分析,评定了测量不确定度。结果表明:标准尺测量的水平位移偏差小于4μm,满足测试需求。 相似文献
517.
尾流间隔是飞机起降安全的重要保障,也是制约机场效率的重要因素之一,而飞机尾涡的近地演化特性与规律是制定尾流间隔系统的基础和依据。因此,研究国产机型的尾涡近地演化特性与规律具有重要的现实意义。应用升力面模型初始化尾涡流场,采用自适应网格大涡模拟技术数值研究ARJ21客机尾涡在侧风条件下的近地演化过程,并分析在不同侧风条件下尾涡的演化与衰减特性。数值结果显示上游涡与下游涡演化具有不对称性,其中下游涡衰减更快,但移动距离更远,并且侧风越强尾涡衰减越快。此外,根据ARJ21尾涡的数值结果分析了不同机型跟随ARJ21进近时的安全性,发现重型机可不考虑其尾涡影响,而中型机和轻型机需根据气象条件选择合适的最小尾流间隔。 相似文献
518.
针对传统电力数据分析方法存在适用范围有限、模型复杂等导致电器分类准确率较差的问题,提出了一种基于多层堆叠长短期记忆(Long short-term memory,LSTM)网络的电力数据分析模型。首先,根据电力数据的频谱图、Mel频率倒谱系数(Mel-Frequency Cepstral Coefficient,MFCC)和Mel频谱图提取电力数据的特征,然后将其应用于深度学习模型并提高分类任务的性能,从而改善过拟合问题。其次,建立了一个多层堆叠LSTM模型,从而有效提高模型的分类和回归能力。最后,提出了一种改进的软独热编码和多尺度训练方法,从而防止峰值概率分布,提高模型的泛化能力。实验阶段,以家庭电力数据集为例,对所提模型进行验证。仿真结果表明,所提模型软独热编码及多尺度训练对加快训练效果具有一定效果,最终分类准确率到达89.85%。 相似文献