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621.
利用轴向拉伸/压缩和面内剪切载荷构建了一个相互作用函数,并将其通过幂级数展开成二次多项式,利用单轴试验测试的复合材料板屈曲载荷,基于数学原理和合理的假设,推导确定了多项式的各项待定系数,构建了轴向拉伸/压缩和剪切复合载荷下的复合材料板屈曲相关方程,从数学上理性地解决了传统屈曲相关方程不适用于复合材料板(尤其是非均衡铺层板)的问题。利用提出的相关方程预测了4种不同的非均衡铺层复合材料板在轴向拉伸/压缩和剪切载荷作用下的屈曲相关曲线,并与有限元特征值法的模拟结果进行了对比,两者具有很好的一致性,而对于传统相关方程,其铺层的非均衡性越大则预测误差越大。最后通过均衡铺层的复合材料加筋壁板的压剪复合试验进一步证明了提出的相关方程的有效性。 相似文献
622.
针对目前数字波束形成网络幅相一致性测试系统中扩频码受限于正交码的问题,提出了一种基于非正交码的数字波束形成网络幅相测试方法。基于非正交码的幅相测试精度受多址干扰影响,提出了使用解相关算法提高幅相测试精度的方法,该方法以噪声略有增加为代价消除了多址干扰。理论分析给出了幅相测试的理论下界,并分析了系统误差、通道间耦合对幅相测试精度的影响。仿真结果显示,当采用非正交码时,测试设备不使用解相关算法无法达到预设的精度要求;使用解相关算法后,基于非正交码的幅相测试可以达到理论下界,在带内信噪比为10dB条件下,幅相测试精度为±01dB/1°,可以满足实际系统需求。 相似文献
623.
对自适应滤波器最佳阶长的准确估计可以有效平衡自适应算法的稳态性能与计算复杂度,而基于最小均方差(MMSE)准则的变阶长最小均方(LMS)算法在非高斯噪声环境下的收敛性能变差。针对这一问题,提出一种最大相关熵准则(MCC)自适应滤波器的分数阶长(FT)算法——FT-MCC算法。该算法从MCC自适应滤波器最佳阶长的定义出发,利用不同阶长滤波器产生的相关熵之差实现阶长更新。理论分析和实验表明:相比现有变阶长最小均方算法,FT-MCC算法在非高斯噪声环境中具有较强的鲁棒性;通过恰当的参数选择,算法可较好地实现对最佳阶长的跟踪和估计。 相似文献
624.
2014年6月4日,美国国家研究委员会(NRC)发布了载人空间探索报告《探索途径:载人空间探索的理由与方法》。该报告正文280页,历时18个月,耗资320万美元。报告主要回答了“为什么要发展载人航天”(Rationales)和“下一步应该如何发展”(Approaches)的问题,阐述了发展载人航天的理由和价值定位,调查并分析了公众和利益相关方对当前美国载人航天的态度,探讨了未来载人航天的发展方向,并按不同途径进行了技术分析和经济可承受能力评估。 相似文献
625.
为研究单晶(SC)高温合金低周疲劳(LCF)性能各向异性规律,收集了SC7-14-6、DD3、PWA1480、Rene N4与DD6共5种单晶合金的低周疲劳试验数据,校验了文献中单晶合金不同晶体取向的弹性模量计算方法,利用不同取向的弹性模量对总应变幅进行修正,提出了一种简单的适用于单晶合金不同取向的低周疲劳损伤参量,进而形成了取向相关的单晶合金低周疲劳寿命评估方法,利用上述5种合金的试验数据对方法进行了验证。结果表明:弹性模量是单晶合金LCF性能各向异性的重要影响因素;文献中的不同晶体取向弹性模量换算方法较为可靠;所提低周疲劳寿命评估方法的预测结果大多在2倍分散带内。此方法形式简单、效果显著,较为适合工程应用。 相似文献
626.
将遍历搜索法引入带空间结构的人工神经网络模型,提出一种新的模型估计和空间数据样本外预测方法。该方法基于人工神经网络,结合空间自回归模型思想,在网络模型中引入空间滞后项来考虑变量的空间效应,提出使用遍历搜寻最优解的方式替代传统极大似然法进行空间自回归系数估计和建模。结合样本外数据和空间结构,扩展空间权重矩阵并代入所提模型进行样本外预测,充分发挥了人工神经网络模型泛化能力强的特点。仿真分析指出:在合理考虑空间效应的情况下,所提模型的预测效果较普通人工神经网络有显著提升;而且当空间变量间存在非线性关系时,所提模型的预测精度同样优于空间自回归模型。 相似文献
627.
本文提出利用经典过程辨识法中的相关分析法,求取时域离散数学模型的频率特性。通过实例验证了此方法的有效性。此法误差小,能满足研究和设计上的要求。它适用于线性系统,也适用于非线性系统。 相似文献
628.
JTIDS系统的干扰研究 总被引:5,自引:0,他引:5
根据联合战术信息分发系统 (JTIDS)及其抗干扰措施 ,提出了几种干扰JTIDS系统的方法 :阻塞式干扰、预测干扰、相关干扰 ,推导出了系统在这几种干扰下的误码性能 ,并给出了仿真模拟的结果 相似文献
629.
630.
图像多尺度统计相关模型的信息论分析表明,尺度内模型可以捕捉小波系数间的大部分相关性,较尺度间模型携带更多的信息,而通过加入父信息得到的增益则较小。为充分利用各模型提供的不同信息,提出一种基于信息融合的多尺度去噪方法,将尺度内和尺度间相关模型的优点相结合,并压制各自的缺陷。仿真结果表明,基于信息融合的方法具有更好的视觉效果和去噪性能。 相似文献