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基于非结构网格的非定常流数值模拟方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
本文给出了两种基于非结构网格的非定常流动问题的数值模拟方法.一种是基于非结构网格的重叠网格方法,该方法结合了非结构网格方法和重叠网格法的优点,适合于处理复杂外形飞行器的非定常运动问题.另一种是基于Denauley图映射的动弹网格方法,该方法具有较强处理粘性网格的变形运动的能力.本文通过多个数值算例(三维外挂物投放、直升机机身+旋翼前飞、后缘襟翼大偏角运动以及机翼弹性变形等)对这些方法的正确性和有效性进行了验证,结果表明这两类非结构网格的非定常流数值模拟方法是精确高效的. 相似文献
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Voronoi图在航迹规划中的应用 总被引:8,自引:2,他引:6
航迹规划对军用飞行器完成任务具有重要的意义。Voronoi图由于其特有的简易性,近几年来逐步应用到航迹规划中。给出利用Voronoi图进行航迹规划的方法,针对实际的战场环境以及传统Voronoi图的不足,利用改进后的Voronoi图进行航迹规划。传统的Voronoi图难以满足实际的需要,当威胁体的等级并不相同以及突发威胁体的情形下,必须进行Voronoi图的重构以及航迹的重规划,因此在威胁体的威胁等级不同的情况下介绍了如何重新构造Voronoi图的方法,指出了突发威胁体的情况如何确定该威胁体的等级。最后给出了利用Voronoi图进行航迹规划以及重规划仿真结果,验证了Voronoi图在航迹规划中的可行性。 相似文献
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在O2O营销过程中,优惠券是一种行之有效的营销工具。然而,在不清楚用户是否有消费意愿的情况下,就会产生优惠券滥发的现象。为了提高优惠券的使用率,本文首先将三支决策思想引入到优惠券使用预测问题中,并结合机器学习算法中的集成算法XGBoost对优惠券的使用情况进行模型构建。其次,在三支决策过程中考虑误分类成本和学习成本,使得分类过程更加贴近实际。最后,对阿里巴巴在天池平台提供的用户优惠券真实消费数据进行实验分析。结果表明,使用基于XGBoost的三分类算法可以有效提高分类的精确度。商户不仅可以维持老顾客,还能识别出潜在新客户,从而降低商户的营销成本。 相似文献
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"高分二号"(GF-2)卫星影像中精细的空间信息可用于高精度的土地利用分类研究。为了获取基于GF-2卫星影像土地利用分类的最优特征空间,以及将旋转森林算法应用于提高遥感影像分类精度中,文章利用GF-2卫星影像数据,基于光谱特征(4个多光谱波段和1个全色波段)、指数(植被指数、水体指数及简单比值指数)和变换成分(主成分、最小噪声分离成分与独立成分)构建特征空间,应用基于决策树的旋转森林算法构建面向对象的分类规则集,进行土地利用分类,并与最近邻和决策树算法的分类结果对比分析。结果表明,结合光谱特征、几何特征和纹理特征,采用旋转森林算法得到的分类总体精度为84.85%,Kappa系数为0.819;引入指数、变换成分后分类总体精度提高4.90%,Kappa系数提高0.058;相比于最近邻分类器和决策树分类器,结合旋转森林思想的决策树分类器总体精度分别提高11.97%和15.44%,Kappa系数分别提高0.142和0.184。研究结果可为中国高分辨率卫星影像的信息提取及基于旋转森林算法的土地利用分类研究提供参考。 相似文献
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