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LBTS(Lower Bound Time Stamp)查询是影响时间管理性能的重要因素.为提高高层体系结构(HLA,High Level Architecture)中时间管理的性能,提出了一种减小最小时间戳下限LBTS传递次数的优化方法,将主动查询LBTS变成当LBTS改变时才通知相应的受控成员.应用可靠组播服务,降低了时间管理的通讯代价,将算法应用在具有自主知识产权的AST-RTI(Advanced Simulation Technology-Run Time Infrastructure)中,应用系统证明能有效提高RTI的实时性.最后针对RTI时间管理机制在仿真应用中带来的问题以及解决方法进行了讨论. 相似文献
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423.
微细电火花具备加工任何导电材料和大深径比微孔的能力。但是随着孔深度的增加,气泡和加工屑很难排出孔外,导致频繁的非正常放电,从而使得电火花常规放电状态下微孔的深径比有限,然而电极摇动可以为电火花狭小放电间隙提供一个非均匀的流场,提高了排屑能力,这有助于提高微孔的深径比。着重研究微孔加工在去离子水和油两种介质下,电极摇动参数和电参数对微孔深径比的影响。试验结果表明:电火花常规放电状态下微孔的深径比随着摇动半径和电容的增加而增加,摇动速度对微孔深径比则没有明显的影响,这为实际生产中加工大深径比微孔提供了参考依据。 相似文献
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微细电火花加工放电状态的准确识别是高精度、高效率加工的重要保证,但是微细电火花加工脉冲能量小、放电频率高、随机性强的特点严重影响了放电状态的识别精度。针对此问题,对微细电火花加工放电状态特性进行了研究,分析各放电状态产生的原因,同时根据各放电状态特性的不同对放电状态进行识别,通过设置间隙电压阈值、间隙电流阈值和频谱阈值的方法,实现了开路状态、火花放电状态、稳定电弧状态、短路状态以及脉冲间隔的准确有效识别,从而为高精度加工提供依据。 相似文献
425.
文摘微电阻点焊工艺参数的设置对焊点力学性能有着至关重要的作用,通过正交试验极差分析研究了工艺参数对0.05 mm厚TC1箔材焊点剪切力和剥离力的影响程度。通过赋予剪切力和剥离力相应的权值将双优化目标转化为单一的混合优化目标,结合神经网络与遗传算法,对工艺参数进行了优化,建立了基于BP神经网络的焊点力学性能预测模型。结果表明预测模型的误差小于4%,预测模型具有较高的精度和预测能力,可以准确地预测焊点的力学性能。同时通过gatool工具箱对各项工艺参数进行了优化,获得焊接参数的最优组合:焊接电流800 A、电极压力8.89 N、爬坡时间1.608 ms、焊接时间8 ms,混合优化目标为55.73 N。通过与正交试验优化结果对比,遗传算法寻优可以获得更好的综合力学性能。 相似文献
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427.
流动环境中三维圆形垂直浮力射流特性实验研究 总被引:5,自引:0,他引:5
为了揭示流动环境中三维圆形垂直浮力射流的规律,运用MicroADV流速测量系统和温度测量系统对不同射流——来流流速比情况下的圆形垂直热水浮力射流进行了实验研究。在对试验所得的速度场、温度场资料进行整理的基础上,对流场的流动结构,射流中出现的分叉现象,射流轨迹线,湍动能等时均特性和紊动特性进行了分析。认为基于最大速度和最高温度的射流轨迹线是不同的,射流横断面上两高温区的夹角的范围同前人在空气中所作试验是一致的。表明试验结果是可信的,可以用于揭示圆形浮力射流的规律和数值模拟的验证。 相似文献
428.
429.
Graph cuts方法是一种快速优化技术,能有效解决计算机视觉的低层次问题,如表面重构、分割、去噪等问题。其优点是迭代计算的高效性并能得到全局最优解。利用Graph cuts方法,将基于活动轮廓模型和水平集方法的SAR图像分割模型转化成一个新的模型,可用最大流/最小割方法来求解。实测SAR图像的分割实验表明:提出的新模型所需运行时间大约是基于水平集的活动轮廓模型所需时间的一半,分割精度也得到了较大的提高。 相似文献
430.
改进的VOF方法对气液两相流振荡流动和传热计算的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
在VOF(volume of fluid)模型的基础上,引入level set函数,形成CLSVOF(coupled level set volume of fluid)模型对气液两相流的振荡流动和传热过程进行数值模拟,与只采用VOF模型模拟的结果进行对比分析,并与实验结果相比较.结果表明:无论是针对矩形空腔中两相流的振荡流动和传热,还是活塞冷却油腔中机油的振荡冷却过程,采用CLSVOF模型都可以更为准确地模拟气液两相流的振荡流动规律,传热系数计算值也与实验结果保持了更高的一致性.对于活塞冷却油腔中机油的振荡冷却计算,随着转速即雷诺数的增大,传热系数计算值的误差开始增大.在极限转速3000r/min时, CLSVOF模型的误差为3.8%,VOF模型的误差为7.5%, CLSVOF模型的误差增幅稳定在0.6%左右.CLSVOF模型的误差较小且误差增幅稳定,说明其计算准确性更高. 相似文献