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由于多种因素的影响,原子钟运行情况十分复杂,为了有效地进行钟差预报和更好的反应原子钟的特性,提出一种基于灰色模型和ARIMA模型的组合模型来实现钟差的预报,并给出了灰色模型和ARIMA模型进行原子钟钟差预报的基本思想和预报模型。利用组合模型更精确地把握钟差序列复杂细致的变化规律,从而更好的逼近钟差序列。为了验证该组合模型的可行性和有效性,利用原子钟钟差数据进行钟差预报分析,结果显示该模型具有较好的预报精度。 相似文献
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有限差分法应用于具有复杂外形的网格时需要进行坐标变换,在此过程中经常会引入坐标变换诱导误差。在柱坐标系下使用均匀网格进行均匀流场计算,计算结果表明,即使物理坐标对计算坐标的变换函数连续可导、计算过程中坐标变换系数直接采用准确的解析式、网格完全正交并且充分光滑,也无法避免坐标变换诱导误差。理论分析表明,产生坐标变换诱导误差的机理是笛卡尔坐标系下的守恒型欧拉方程变换至贴体坐标系下后增加了源项。针对该问题,目前国内外学者通常采用几何守恒律,构建与差分格式相匹配的坐标变换系数计算方法来消除源项。本文介绍了从包含源项的离散等价方程基础上直接进行离散的新算法,在此基础上针对非等距网格条件下MUSCL类格式重构过程进行误差分析,理论推导表明重构中需要考虑非等距插值公式的影响系数,将变量转换至计算空间内进行MUSCL重构才能保证该过程具有均匀网格下的插值精度。通过理论分析及数值实验证明新算法对于均匀流场完全不会引入坐标变换误差。 相似文献
546.
将时延神经网络引入动载荷识别研究中,结合时延神经网络的"记忆"特性、因果有限长冲激响应(FIR)系统理论与振动响应的求解原理,提出一种利用时延神经网络的时域动载荷倒序识别方法。对一个受两点随机动载荷作用的舵面模型结构进行载荷识别验证实验,结果表明,用本文方法识别的两个激励点上识别载荷样本的时间序列与真实载荷样本的时间序列之间的均方根误差分别为0.635 4和2.543 7,识别载荷样本时间序列与真实载荷样本时间序列的相关系数分别为0.965 7和0.826 2,功率谱密度曲线也能够较好吻合。本文提出的方法具有不需要结构动力学模型、识别精度高的优点。 相似文献
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为了提高使用精度,研究了某微机电系统(MEMS,Micro Electro Mechanical System)陀螺仪的随机漂移模型.应用时间序列分析方法对经过预处理的陀螺仪量测数据进行建模,提出采用状态扩增法设计Kalman滤波器.进行速率试验和摇摆试验,验证了在静态和恒定角速率条件下,滤波后的误差均值和标准差分别为滤波前的55%和12%.针对在摇摆运动时随着振幅的增加滤波效果下降的问题,设计了自适应Kalman滤波器,分析了衰减因子的选取原则.仿真结果表明:常值衰减因子法和自适应衰减因子法都能显著改善摇摆运动时的滤波效果,而自适应衰减因子法的精度更高. 相似文献
549.
介绍了微小误差取舍准则的定义和内容,并利用数学方法对准则进行了补充,使其在实际应用中更具操作性,同时对该准则在测量不确定度评定等领域的应用做了简要分析。 相似文献
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