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681.
利用描述太阳活动区光球磁场复杂性和非势性特征的三个物理量(纵向磁场最大水平梯度|▽hBz |m, 强梯度中性线长度L, 孤立奇点数目η)建立了质子事件短期预报模型, 验证了磁场特征物理量对质子事件短期预报的有效性. 目前已建立或使用的太阳质子事件短期预报模型中仍然没有正式将磁场特征物理量作为预报因子. 由于太阳质子事件是小概率事件, 其物理产生机制尚不完全清楚, 这些预报模型往往存在虚报率偏高或报准率偏低的问题. 本文试图将原有质子事件模型所用的传统因子与磁场特征物理量结合起来, 利用神经网络方法建立一个更为有效的质子事件短期预报模型. 利用1997--2001年的训练数据集1871个样本建立了输入层为传统预报因子的模型A以及输入层为传统预报因子和磁场特征物理量的模型B. 通过对2002--2003年973个样本的测试数据集进行模拟预报发现, 模型A与B在具有相同质子事件报准率的情况下, 模型B的虚报率明显降低. 这进一步验证了磁场特征物理量在质子事件短期预报中的作用, 进而可以加强对太阳质子事件的实际预报能力. 相似文献
682.
研究了小天体探测器在深空特殊环境下电源系统所面对的问题,提出了全调节母线能量直接传递的电源系统方案。根据探测器的轨道特性,分析了探测器在飞行过程中环境条件和不同负载等对电源系统的影响,考虑光照条件和峰值功率之间的关系,基于能量平衡的原理,对探测器的电源系统进行分析、设计。最后,通过数学仿真验证了方案设计的合理性。 相似文献
683.
铷光谱灯是铷原子钟的核心部件。在铷光谱灯的研制中差式扫描量热技术(DSC)是不可或缺的测量手段和研究方法之一。本文通过对长期老化跟踪测量的铷量消耗数据拟合,得到了目前使用的铷灯的铷量消耗模型。分析结果显示:铷与灯泡内的杂质反应消耗了约37.5μg金属铷,铷的消耗率稳定在0.23μg/hr,预计10年使用寿命期内铷的消耗量约106μg。铷熔融曲线的熔点和纯度测量结果显示:铷的熔点和纯度在老化开始前2个月变化明显,具有较好的相关性。老化6个月以后铷的熔点和纯度从老化开始前的36℃和99.56%提高到39.5℃和99.84%,并趋于稳定,其变化趋势与老化初期铷量的消耗规律较好地吻合。 相似文献
684.
685.
现有的升降压拓扑中双管级联变换器最符合高效大功率场合的使用要求,但如果工作模式标准选择不当,串联结构和Boost电路的非线性直流增益很容易在升降压转换过程中产生严重的振荡。本文提出了一种新颖的大功率IPOSBHB变换器,阐述了其电路结构及基本关系,建立了降压模式和升压模式下的开环小信号模型,设计了载波平移的组合控制方法,分析了升降压模式切换时传递函数的不一致性、占空比的不连续性和输入电压的扰动对变换器输出特性的影响,并给出了补偿措施。本文提出的载波平移组合控制策略和补偿方法很容易实现稳态时的高效控制和升降压模式切换时的平滑过渡,同时降低了输入电压扰动的不利影响。通过一台15 k W样机对本文提出的理论加以验证。 相似文献
686.
针对运行态智能电表难以实现可靠寿命准确预估的问题,基于广义多应力加速模型,利用加速退化的试验数据研究并确定了智能电表的寿命分布规律,首先通过分析环境应力与Weibull分布模型参数的关系,建立了新的基于对数线性回归模型的多应力退化模型;之后提出了对该新模型的参数校正的方法,实现了正常应力水平下寿命分布模型参数的求解,获得了正常应力水平下智能电表的可靠寿命及其剩余寿命的预测结果;最后设置了正常应力条件,验证了该方法的可行性,为智能电表可靠寿命的综合评估提供了一种研究方法。 相似文献
687.
688.
689.
多相电机缺相后仍具有额外的自由度与灵活性,可以在实现无扰运行的同时提高系统性能。传统容错控制策略或是最小化电机定子铜耗或是最大化转矩输出能力,无法同时兼顾电机驱动系统的运行效率与带载能力。为此,本文通过分析容错运行时不同控制方式下的容错性能,提出基于最小铜耗和最大转矩的折衷容错控制策略。为减少缺相前后控制框架的改变,基于正常解耦矢量控制实现对缺相电机的容错控制。通过在谐波平面注入特定的基波平面电流分量,实现了电机缺相后的无扰运行。为实现所提容错控制策略,额外引入权重系数权衡电机驱动系统产生的定子铜耗与转矩输出能力。通过分析权重系数对容错性能的影响,得出结论:相比最小铜耗控制方式,所提容错控制策略带载能力更强;相比最大转矩制方式,所提容错控制策略运行效率更高,即所提容错控制策略在提高带载能力的同时实现效率最优。最后,双三相永磁同步电机的实验验证了所提容错控制策略的准确性及有效性。 相似文献
690.
使用2009至2020年某卫星控制分系统质量案例数据,提出一种基于BP神经网络的在轨卫星控制分系统技术风险等级预测模型。挖掘历史相关数据,建立在轨卫星控制分系统风险评价体系。排除风险源中的冗余信息,将重要信息数据离散化后,以BP神经网络进行训练,最终得到在轨卫星控制分系统风险等级预测模型。通过试验验证该模型可准确有效预测在轨卫星控制分系统风险等级,为卫星在轨风险控制提供支持。 相似文献