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251.
通过比较分析法研究AGARD B标模在BIA的FD 0 7风洞中气动力测量数据与其它高超声速风洞设备测量结果的相互关联。其目的 ,既可以综合鉴定FD 0 7风洞的流场性能和测试水平 ,也可以从另外意义上为数值方法的程序校验提供必要的技术支持。结果表明 ,在Ma =4.94~ 7.96范围内 ,所测得AGARD B标模的力、力矩和压心位置 ,不仅随Ma和α的变化趋势与其它风洞一致 ,而且其变化量比较接近于各风洞测力数据拟合的逼近曲线。 相似文献
252.
近年来,基于图论的聚类算法被广泛地应用在数据聚类和图像分割之中。聚类任务主要是挖掘一组给定数据隐含的分布规律和结构信息,而图像分割则是将一幅图像划分为若干互不交迭区域的过程。主要讨论两种比较流行的基于图论的聚类算法,即基于有向树的数据聚类算法和基于最小生成树的图像分割算法。创新在于:(1)改进基于有向树的数据聚类算法,将其应用于图像分割;(2)改进基于最小生成树的图像分割算法,将其应用于数据聚类。在人工数据和实际图像数据上的实验结果表明,改进的有向树算法可以很好地分割图像并保留图像中足够的细节,而改进的最小生成树聚类算法能比较好地聚类具有流形结构的人工数据。 相似文献
253.
利用真实地形数据,基于四叉树的LOD算法,即利用视点相关和地形本身的起伏度相关技术确定地形应有的细节程度来绘制大规模三维地形。并根据真实航片和地形高程值分别生成真实和模拟的地貌纹理,计算出地形阴影贴图,产生阴影效果。在保证渲染速度的前提条件下,有效地提高了场景的视觉真实程度。 相似文献
254.
流数据上的连续查询,尤其连续聚类查询是流数据处理研究的难点.草图算法能够计算流数据上等值连接大小的高精度近似值,而直方图算法能够较精确地统计流数据的分布.本文结合这两种算法的优势,提出了一种能够高效处理流数据上复杂聚类查询的算法.理论和实验结果表明,该算法具有较高的精度和较小的空间复杂度. 相似文献
255.
数据缺失场合下k/N(G)系统可靠性指标的经验Bayes估计 总被引:2,自引:0,他引:2
在定数截尾缺失数据样本下,研究了不可修k/N(G)系统的可靠性指标的估计问题。将极大似然估计法和Bayes方法相结合得到了部件的平均寿命、系统可靠度及平均寿命等可靠性指标的经验Bayes估计,最后利用随机模拟例子说明了本文方法的正确性和可行性。 相似文献
256.
当平行数据的解释变量之间存在严重的多重共线性,或者样本点个数与解释变量个数相比较少时,用经典方法求解模型(如最小二乘法等)误差偏大,难以满足实际要求.针对这种情况提出了用偏最小二乘法思想求解固定影响平行数据模型,并且实例表明误差明显减少,可以满足建模和预报的要求. 相似文献
257.
提出基于结构光扫描获取的特征点重建物体内表面的方法.结构光扫描获取原始数据精度较高,但是存在数据密度不均的问题.通过剔除测量方向部分冗余数据点和插补扫描方向的稀疏数据,对原始三维数据密度进行适当调整,然后采用基于局部切平面簇的方法对调整后的数据点云进行表面重建.在某一特征点的邻域构造对应于该点的局部切平面,通过局部切平面簇逼近原始表面,采用Marching cubes算法提取等值面,得到三维表面重建的初始网格,根据优化算法简化网格,并采用Loop细分法平滑网格,获得描述物体表面特征的重建表面.该方法解决了由结构光扫描获取的不均匀原始数据点重建物体内表面的问题. 相似文献
258.
ATM中的ADS-SSR数据融合研究 总被引:2,自引:1,他引:2
二次监视雷达(SSR)和自动相关监视(ADS)系统已经广泛应用于空中交通管理(ATM)系统,特别是终端飞行区.本文分析了民航空中交通管理中的SSR和ADS系统的特点和缺陷,研究了基本类型ADS合同和扩展类型ADS合同对ADS跟踪精度的不同影响,提出了一个ADS-SSR航迹融合的模型,给出此模型的具体算法,并进行了数字仿真.数字仿真表明:该模型算法具有较高的跟踪精度. 相似文献
259.
基于虚拟现实技术的无人直升机实时监控系统 总被引:4,自引:0,他引:4
引入虚拟现实技术,结合遥测数据的快速有效滤波和插补方法形成可视性和可靠性良好的无人直升机远程实时监控系统.有效地提高飞行状态显示形象性,动态性,遥测数据的可靠性和实时性.使离机驾驶员对无人直升机的控制更加直观有效,提高飞行任务成功率. 相似文献
260.
一种基于遗传算法的环境因子确定方法 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种利用同类或相似产品研制试验故障数据并依据AMSAA模型的时间环境因子最优化确定方法,将遗传算法用于时间环境因子的寻优过程,给出了确定最佳时间环境因子的方法、步骤,最后给出了一个工程应用实例.研究结果表明,依此得到的可靠性评估结果与实际使用水平更为接近.为利用产品研制期间故障数据进行可靠性综合评估提供了一条合理的解决途径. 相似文献