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231.
可重构制造系统的性能分析   总被引:4,自引:0,他引:4  
蔡宗琰 《航空学报》2004,25(5):516-519
可重构制造系统的生产管理与控制是实施可重构制造系统哲理的关键技术,而可重构制造系统的性能分析是可重构制造系统生产管理与控制的重要功能。基于可重构制造系统的赋时可重构Petri网模型及其调度Gantt图,提出可重构制造系统的性能指标评价方法,定义最大完成时间、生产资源利用率、作业完成时间和零件的平均生产能力等可重构制造系统的性能指标,并计算了实例系统的性能指标。实例研究表明,可重构制造系统的性能分析方法体现了可重构制造系统的重构柔性本质。  相似文献   
232.
提出一种新的结合低密度校验码(LDPC)和差分空时调制(DSTM)的联合编码调制方案。该方案利用非正则LDPC码中不同度的信息节点具有不同纠错能力的特性,用一个分量码取代传统多级编码(MLC)方案中多个分量码,并通过特定的映射法则,使得系统可以同样逼近联合编码调制的信道容量,并具有更低的编译码复杂度。在分析和阐述了离散概率密度演化理论和多维线性空间极值问题的基础上,给出了适合于该方案的非正则LDPC码的搜索算法和搜索结果。同时仿真比较了不同星座和不同空时编码的选择对系统性能的影响。在准静态MIMO衰落信道下仿真结果表明.该方案能显著提高系统性能。  相似文献   
233.
高效准确的航迹预测能够掌握飞机的运行轨迹,是空管自动化与智能化领域的关键要素,旨在提高空中交通的运行能力和可预测性。针对高原机场终端区内离场航空器运行,通过挖掘大量历史数据的特征关系,提出基于长短时记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)神经网络的航迹预测模型。此外,考虑高原机场复杂的地形环境使得离场航空器安全运行条件更为严苛,引入支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)算法建立数字地形模型,得到离场航迹上经纬度所对应地形高度的剖面图。采用拉萨贡嘎国际机场的真实离场航迹与地形数据进行实例验证,结合地形条件对所预测离场航迹的安全性进行评估。实验结果表明:基于LSTM神经网络建立的离场航迹预测模型具有较高的精度,且离场航空器能够实现满足最小超障余度的安全运行。  相似文献   
234.
为提高多机场系统终端区运行效率,保障航空器飞行安全,基于多机场系统多种资源限制约束,以降低总延误时间和风险值为优化目标,建立了多机场系统终端区航班调度优化模型。考虑多机场系统资源竞争特性,设计了包含航班排序和跑道分配信息的双层编码遗传算法。同时,为避免不必要的资源闲置,降低航班在某节点拥堵的后续影响,每层编码中将航班细分为跑道、定位点两个关键节点阶段。运用双层编码遗传算法进行算例分析,与传统航班恢复方法进行对比。结果表明:求解算法能促进资源的合理分配,实现总延误时间和风险值的双重优化。  相似文献   
235.
在对空域空间有限元的相关研究中,构建空域空间的网格标识系统,是将信息技术应用于空域管理、推进空域数字化的重要基础。在美军全球区域参考系统和通用地理位置参考系统基础上,提出了一种同时具备标识平面和立体空间位置能力的参考系统。通过在地球表面以上特定高度之下的空间内,建立一种递归剖分策略方法,将空域空间划分为若干空间网格,不同尺度下的网格既是一种地理空间位置参考系统,也是一种组成空域的基本空域体,以此实现空间位置参考与空间位置标定的混合表达,为开展空域数字化管理提供底层模型。   相似文献   
236.
文章首先建立了Ka频段卫星通信信道的统计和仿真模型;提出了一种新的自适应编码方案,并用已建立的信道模型进行了性能仿真分析,结果表明该自适应抗衰减方案能够有效对抗地空路径的严重衰落。  相似文献   
237.
运用神经网络进行冷挤压工艺设计的特征编码技术   总被引:2,自引:0,他引:2  
将人工神经网络引入冷挤压工艺规划的基础和关键是将冷挤压零件的几何信息和工艺信息转换成人工神经网络所能辨识的数据信息。本文介绍的将模式性知识引入到冷挤压工艺设计过程中,对零件进行特征编码完成信息转换的方法可以有效地解决这个问题。  相似文献   
238.
高压压气机叶片失效是造成发动机空停的原因之一,由于发动机工况复杂,叶片失效存在多种内外因素,且叶片失效后易造成二次损伤,给调查叶片失效的根本原因带来了困难。本文通过SEM和EDX对叶片损伤区域形貌和成分进行定性定量的分析,确定了叶片失效原因,对预防空停有参考借鉴意义。  相似文献   
239.
双发失效是飞机在发动机试飞中可能遇到的最大风险。通过提前规划双发失效后的垂直、水平路径,让飞行机组在遇到双发失效特情时能按照预先规划的路径飞行,遵循最有利的能量使用,减轻机组在特情时的负荷和避免做出不良决策,以期降低双发失效风险带来的影响。  相似文献   
240.
    
通过时变参数建模算法对非平稳时变系统的辨识问题进行了研究,并将其应用于脑电(EEG)信号时频特征提取分析。首先,将时变系统参数用具有良好局部逼近能力的多小波基函数进行展开,时变系统建模问题简化为时不变回归模型估计。其次,进一步结合正则化正交最小二乘(ROLS)算法,既降低模型复杂度,又避免模型过拟合问题,从而实现了时变参数的快速准确估计。仿真实例结果表明,与传统递归最小二乘(RLS)算法、经典正交最小二乘(OLS)算法结果相比,所提稀疏多小波建模算法能够更加准确跟踪时变参数的变化。最后,该算法用于运动想象任务下采集的真实EEG信号的时频特征分析,能够有效地得到α节律下高时频分辨率的事件相关去同步(ERD)及事件相关同步(ERS)分析结果,验证了本文算法的应用性。  相似文献   
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