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基于屏蔽数据的航空电源系统可靠性分析 总被引:3,自引:0,他引:3
当航空电源系统具有屏蔽寿命数据时,研究逆Weibull型部件可靠性的估计问题.利用Bayes方法和极大似然方法,给出了逆Weibull型部件可靠性的Bayes估计和极大似然估计.利用随机模拟方法对两种估计的结果进行了比较. 相似文献
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无静叶对转风扇/压气机能有效减小发动机陀螺力矩,在轴向长度方面具有优势。然而,无静叶往往导致下游叶片攻角变化较大,变工况性能难以保证,且这一特点随叶尖切线速度的增大而恶化。本文利用小尺寸涡扇发动机风扇叶片根部周向速度较低的特点,尝试对其进行风扇与压气机无静叶对转方案设计。通过速度三角形分析了无静叶对转风扇/压气机的性能特点,开发了无静叶对转风扇/压气机一维设计程序进行参数方案的筛选优化,设计得到小尺寸无静叶对转风扇/压气机构型方案,设计点效率为85.1%,压比为3.16。结果表明,对转压气机的下排叶片相对进口气流角的变化范围较常规转叶+静叶相对进口气流角范围更小,而对转下排叶片的进口速度却将增大1.5~3倍,因此,需要合理选择对转风扇/压气机的轮毂比及转速比,才能保证对转风扇/压气机变转速工况下的设计点效率及失速裕度。减小对转风扇/压气机转速比有利于提高设计点效率和裕度,但本文受发动机总体指标限制,对转速比选择进行了折中。 相似文献
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针对医学图像配准问题,传统方法提出通过解决优化问题进行配准,但计算成本高、运行时间长。深度学习方法提出使用网络学习配准参数,从而进行配准并在单模态图像上取得高效性能。但在多模态图像配准时,不同模态图像的强度分布未知且复杂,大多已有方法严重依赖标签数据,现有方法不能完全解决此问题。提出一种基于无监督学习的深度多模态可变形图像配准框架。该框架由基于损失映射量的特征学习和基于最大后验概率的变形场学习组成,借助空间转换函数和可微分的互信息损失函数实现无监督训练。在MRI T1、MRI T2以及CT的3D多模态图像配准任务上,将所提方法与现有先进的多模态配准方法进行比较。此外,还在最新的COVID-19的CT数据上展示了所提方法的配准性能。大量结果表明:所提方法与其他方法相比,在配准精度上具有竞争优势,并且大大减少了计算时间。 相似文献
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近年来在因故降而取消的航班中,涉及到电路和布线检查的工作量大大增加。FAA对航空公司提出了更为严格的飞机电源和电路维修及检查新条例,并加快了对相应检测和修理技术的审定进度。 相似文献