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41.
42.
基于反射的分布交互仿真软件框架 总被引:4,自引:1,他引:4
软件框架需要在领域内不同的应用环境中使用,因此框架的适应性是其非常重要的质量属性.将反射技术引入建模与仿真领域,通过将支持大规模分布交互仿真系统开发的软件框架进行体系结构级的反射,解决了系统结构动态演化和运行时扩展问题;通过对仿真模型进行组件或对象级的反射,解决了模型的动态表示和行为演化问题.通过将反射塔构造为一个数据仓库对反射模型进行集中管理和统一接口访问,使系统在体系结构模式上表现为以数据仓库为中心,改善了反射系统的安全性,同时提出了一种新的基于反射数据库的软件设计模式.利用RTI的服务去维护分布的仿真节点的反射数据库,简化了系统的实现,同时也封装了RTI,从而构造了一个比HLA更高级和友好的分布计算和仿真环境,为仿真应用系统的快速开发提供了强有力的支持. 相似文献
43.
直线参数检测的快速哈夫变换 总被引:18,自引:0,他引:18
在直线参数检测的哈夫变换中,基于两点确定一条直线的几何原理,可以消除图像点与参数点对应关系中的不确定性,利用这个原理可缩小每个非零图像点对应的参数空间,减小每个非零图像点的计算量.同时将整幅图像分成小块表决,能大幅度减少哈夫变换的总计算量,而参数检测的精度保持不变. 相似文献
44.
一种星图识别的星体图像高精度内插算法 总被引:9,自引:3,他引:9
介绍了一种从星敏感器成像中高精度提取恒星位置和星等的方法.这种方法把星光成像看成是高斯点扩散函数模型,利用线性内插和最小二乘法方法,拟合得到高斯曲面参数.从高斯曲面模型中得到亚像素级的恒星位置和恒星星等.理论研究表明,曲面拟合法提取的星体位置精度高于传统的质心法.由于直接进行高斯曲面拟合计算非常复杂,为了简化计算,利用了星体成像点附近x,y方向的非线性插值方法,分别得到不同的曲面系数.仿真结果显示,在信噪比小于0.05时,定位精度小于1/20像素,星等误差小于5%. 相似文献
45.
46.
针对海天混杂闪烁背景及单像素运动点目标的特征,设计了海天相连区域快速定位及基于模式分类的环域全向差分扩展中-均值滤波的预处理算法,二次进行全向差分均值滤波后,利用基于直方图的自适应阈值分割得到初步侯选目标点.形态学滤波保留有效的单像素侯选点,最后进行帧间侯选目标点之间的相关性分析和目标短时丢失的直接再搜索.仿真实验采用两个实拍场景中加入单像素仿真目标生成的220帧图像,结果为:信噪比≥0.5时单帧检测率为91%,3帧以上的连续检测中检测率达到95%;对照组22帧不含仿真点目标,3帧以上的连续检测虚警数为0. 相似文献
47.
为了研究中心分级燃烧室雾化特性,设计中心分级燃烧室头部进行雾化特性试验研究。头部预燃级采用贫油直接喷射,主燃级采用预混预蒸发。试验采用了相位多普勒粒子分析仪测量液滴粒径及速度,用10μm以下的小液滴速度近似流场速度。实验结果表明:流场具有中心回流区(PRZ)、唇口回流区、角落回流区(CRZ)、预燃级高速射流区及主燃级高速射流区等结构;流场结构对称且受工况改变影响较小;大液滴集中在中心回流区及角落回流区。中心分级燃烧室不同于其他分级燃烧室,其具有特殊的流场结构及燃油雾化分布规律;在近场流场区域65μm~75μm液滴集中在PRZ区域和CRZ区域;近场区域内Case 4雾化D32是Case 3的60%。 相似文献
48.
侯志强 《郑州航空工业管理学院学报(管理科学版)》2008,26(1):135-138
四阶段抽样季度调查需要实施四层次样本轮换,在构造四层次样本轮换方法时主要应考虑三个问题,一是相邻两个季度四级单元的样本拼配率,二是相邻两年相同季度四级单元的样本拼配率,三是保证各级单元的样本拼配率在轮换过程中保持不变。如果一级单元、二级单元、三级单元和四级单元的样本轮换模式分别为32in、16in、8in和2-2-2(4),则这四个样本轮换模式就可组合成一种四层次样本轮换方法。该方法可以应用于中国劳动力调查的四层次样本轮换中。 相似文献
49.
精铸蜡型作为空心涡轮叶片精铸过程重要的前期工艺转接件,其壁厚精度主要由蜡型模具型腔与内部陶芯的位置匹配关系决定。由于陶芯在模具内完全依靠定位元件实现空间定位,为减小由定位误差引起的陶芯位姿漂移,提出了一种基于力平衡约束的空心涡轮叶片精铸模具陶芯定位布局优化方法。首先,通过建立陶芯定位误差传递模型,揭示了定位误差与陶芯空间位姿扰动量之间的映射关系;其次,根据力平衡原理构建了基于力约束的陶芯定位布局优化模型;之后,针对陶芯表面定位候选点的离散分布特性,结合遗传算法给出了陶芯定位布局点的详细求解策略。最后,仿真对比证明了利用本文所提方法获得的陶芯定位方案可以在保证陶芯定位稳定性的同时提高陶芯定位精度,此外,按照优化后的定位方案压制实际蜡型,壁厚检测结果也进一步表明所提方法的有效性。 相似文献
50.
航站楼离港客流量在短时期内呈现准周期性规律变化,易受航班计划、天气等多种因素影响,表现出复杂的非线性特点。为了实现航站楼短时客流量的准确预测,在传统K 近邻(KNN)算法基础上增加了航班计划状态模式匹配方法,以航班计划包含的多维属性作为特征选取相似历史运营日作为预测基准向量,建立基于航站楼短时客流量预测的双层K 近邻模型。通过实例分析,与ARIMA模型和传统K 近邻模型等进行比较,证明双层K 近邻模型预测误差更小,精度更高,模型拟合度相对传统K 近邻模型提高了8%~10%,为航站楼短时客流量精确预测提供了一种新的解决思路。 相似文献