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42.
可拓模式识别算法是根据各个关联度的对比来识别最终的模式,其中经典域区间的确定有着重要的作用。传统的经典域确定方法是基于数理统计学的,不适用于小样本数据,数据不完全以及数据分布未知等复杂情况。引入Bootstrap算法,并和传统的方法对比,更精确地确定了经典域区间。 相似文献
43.
由于在复杂FPGA(Field Programmable Gate Array,现场可编程门阵列)设计中存在跨时钟域,通常会产生亚稳态现象.为有效地预防和解决该问题,分析FPGA设计中亚稳态的产生机理及其对数字信号处理系统的影响.根据不同的信号同步类型,针对单比特电平信号、脉冲信号和边沿信号,分别给出基于触发器级联的跨时钟域信号同步方法;针对并行信号,提出基于异步FIFO (First In First Out,先进先出队列)和握手协议的跨时钟域同步方法;并通过仿真手段分析信号同步方法的有效性及其适用范围.结果表明:这些方法能够正确有效地完成跨时钟域信号同步,预防可能出现的亚稳态问题,从而提高复杂FPGA设计的可靠性和稳定性. 相似文献
44.
设计并搭建了一个小型直连式试车台,开展了固体燃料超燃冲压发动机燃烧室工作过程的初步实验研究。加热器提供的燃烧室入口总压与总温分别为2.2MPa与1600K,试验证明了固体燃料超燃冲压发动机燃烧室在没有外部辅助条件下能够实现自点火和稳定燃烧。实验结果表明,燃面退移速率沿轴线先增大后减小,在凹腔和等直段交界处达到最大值,其峰值超过2 mm/s。随着燃烧进行,燃烧室通道扩大,凹腔与等直段压强下降较快。由于扩张比逐渐减小,扩张段内压强变化比较平稳。实验研究了采用突扩台阶进行火焰稳定的燃烧室构型,结果表明突扩台阶不适合作为固体燃料超燃冲压发动机的火焰稳定器。 相似文献
45.
为了评估旋转冲压压缩转子试验系统的气动性能,采用Fluent软件对其通流部分在设计转速下的流场进行了全通道数值模拟。分析了旋转冲压压缩转子达到最高效率时,试验系统各部分的总体性能以及导叶段、旋转冲压压缩转子段和出口支板段的流动特征。计算结果表明,进口段和导叶段内气流损失较小,总压恢复系数分别为0.995和0.979,且气流在导叶内基本实现了预期的偏转和加速。旋转冲压压缩转子压比较高,单转子压比可到2.756。超声速压缩面区域不同节距方向的激波系结构有较大差异,同时存在正常反射和马赫反射现象。出口支板段存在大范围的流动分离,不利于出口气流顺畅的流出。 相似文献
46.
针对超燃冲压发动机燃烧室综合性能的测试需求,从取样探针、系统管路及附件选型、测控方案等角度设计了一套六点暂冲式燃气取样系统,成功实现了燃气发生器出口2.0 s和发动机燃烧室出口1.4 s取样。分别测量了燃气发生器出口测量截面Ⅰ和发动机燃烧室出口测量截面Ⅱ的O_2、CO、CO_2含量,并采用理论温升法推算燃烧室出口温度约为2 121 K。基于暂冲式燃气取样分析,为评估超燃冲压发动机燃烧室性能提供了新的研究思路。 相似文献
47.
流场可压缩性对涡相互作用影响的数值研究 总被引:1,自引:1,他引:0
涡相互作用作为冲压发动机喷注装置的典型抽象流动现象,研究其可压缩性影响对于认识包含化学反应的真实燃料喷射场具有一定基础理论价值。基于经过数值验证的可压缩Navier-Stokes算法与压力泊松方程初始条件设置方法研究流场可压缩性对涡相互作用演化过程的影响。结果表明,以较高涡旋马赫数表征的可压缩性在改变涡对形态的同时,具有延缓涡旋相互靠近,迟滞融合进程的作用。关于涡对系统开始融合的临界条件,可压缩相互作用开始的临界展弦比与无量纲时间相比于低速涡对明显提高。为在无量纲时间意义下统一不同马赫数涡对相互作用的进程,从涡心密度随时间变化规律出发在不可压涡对特征时间的基础上,初步构建了考虑可压缩性的时间尺度修正关系。 相似文献
48.
为发展冲压发动机性能工程预估方法,建立了面向一体化计算的整体式液体冲压发动机性能计算模型,并使其兼容基团贡献算法,提高了拓展性。利用模型分析了冲压发动机在攻角0°~6°、高度0~18km、马赫数2.0~3.5、余气系数1.0~2.9范围工况多维度连续变化下,比冲、推力系数和燃油质量流量的速度-高度特性、高度-节流特性、节流-速度特性以及攻角特性。研究结果表明:性能计算模型可在一体化计算条件下、基团贡献算法允许范围内,不依赖试验数据对冲压发动机性能预估,计算结果与技术参考值相比相对误差均小于14%。推力系数和比冲具有基本一致的速度-高度特性和相似的高度-节流特性,受燃气组分影响,推力系数和比冲的节流-速度特性差异明显。燃油质量流量的变化规律不同于比冲和推力系数,在进入平流层后呈现折缓趋势,而呈现连续性,速度越大、高度越低、余气系数越小,燃油质量流量越高,反之则越小。引入攻角以后,攻角越大,比冲和推力系数越低,进气道起动马赫数越高;攻角-起动马赫数曲线小范围内近似线性,攻角超过5.6°非线性加剧。 相似文献
49.
跨域是行人重识别的重要应用场景,但是源域与目标域行人图像在光照条件、拍摄视角、成像背景与风格等方面的表观特征差异性是导致行人重识别模型泛化能力下降的关键因素。针对该问题,提出了基于多标签协同学习的跨域行人重识别方法。利用语义解析模型构造了基于语义对齐的多标签数据表示,以引导构建更关注行人前景区域的局部特征,达到语义对齐的目的,减少背景对跨域重识别的影响。基于行人图像全局特征和语义对齐后的行人局部特征,利用协同学习平均模型生成行人重识别模型的多标签表示,减少跨域场景下噪声硬标签的干扰。利用协同学习网络框架联合多标签的语义对齐模型,提高行人重识别模型的识别能力。实验结果表明:在Market-1501→DukeMTMC-reID、DukeMTMC-reID→Market-1501、Market-1501→MSMT17、DukeMTMC-reID→MSMT17跨域行人重识别数据集上,与NRMT方法相比,平均精度均值分别提高了8.3%、8.9%、7.6%、7.9%,多标签协同学习方法具有显著的优越性。 相似文献
50.