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81.
减肥能有多难、有多痛苦?我虽不觉得,但也属于横不下心、瘦不下去型。时至6月,发现衣橱里盛夏服装仿佛集体缩水了一般,于是各种自我纠结和自我唾弃就像极了精神崩溃的祥林嫂——6月还不减肥,何止是7月徒伤悲?8月也徒伤悲,9月还是会徒伤悲,那绝对月月徒伤悲…… 相似文献
82.
文章介绍了无源滤波器在试验过程中产生的典型幅频特性漂移曲线,并针对这些典型曲线提出了基于均方误差最小原则和牛顿迭代的频率漂移算法。 相似文献
83.
针对航空发动机外部管路系统卡箍布局不合理而导致发动机发生共振或振动过大问题,对发动机复杂管路的卡箍布局
进行优化设计。将卡箍简化为末端固定的线性约束弹簧单元,建立管路系统的整体有限元模型;进行卡箍在复杂3 维管路上的位置
参数化处理;通过相对灵敏度分析获得对固有频率以及随机振动响应影响较大的5 个关键卡箍位置参数;确定2 个优化目标分别
为前4阶固有频率远离发动机工作频率和随机振动应力均方根响应最小化;采用多目标遗传算法对5 个关键卡箍参数进行优化。
结果表明:通过优化设计同时实现了多阶频率调节和随机振动应力均方值的减小;对不同优化方案的效果进行对比发现,不同的优
化方法各有优劣,无法使2 个优化目标同时达到最优结果。 相似文献
84.
为了探索引压管腔在动态压力校准和使用中不同环境因素对动态特性的影响,推导了管腔传压模型和谐振频率关系式,确立了影响管腔动态特性的参数,包括静态压力、温度、气体介质等。采用引压管腔专用实验装置进行了不同环境参数状态的实验验证,结果表明:静态压力仅会影响管腔在谐振频率附近的输出,随着静态压力的增大而非线性增大,对动态特性并无明显改变;温度会改变管腔的谐振频率和动态特性,随着温度的升高,谐振频率增大但输出幅值随之减小;气体介质的不同会彻底改变管腔动态特性,主要取决于介质的声速。该研究为引压管腔在使用环境下数据的评价和数据修正上提供了一定参考依据。 相似文献
85.
相比传统固体火箭发动机,具有能量管理特性的双脉冲固体火箭发动机结构更为复杂,为了提高其工作可靠性,针对核心部件金属隔舱的破片运动过程开展了数值仿真与试验研究。首先基于LS-DYNA软件,分析中引入监测函数、逻辑开关函数和加载驱动函数,模拟燃气流对破片的连续作用力,计算得到了在不同时刻破片的空间分布规律、撞击点位置及发动机内部损伤情况,保证了破片运动过程的高保真还原。其次,为了验证仿真结果的准确性,进行了模拟二脉冲初始工况的热流试验,发现破片撞击位置及损伤程度的仿真结果与试验数据一致性较高,其中撞击位置的预示误差小于9%,试验结果充分验证了有限元模型的准确性。由此,建立了适用于双脉冲固体火箭发动机金属隔舱破片运动过程的分析模型,实现了破片撞击位置及损伤程度的高精度预示。 相似文献
86.
基于滚动信息反馈的偏置动量卫星滚动/偏航回路姿态控制器设计 总被引:1,自引:0,他引:1
以偏置动量卫星为背景,针对滚动/偏航回路的姿态控制,采用频率分离法分析设计了基于滚动信息反馈的控制器,并给出控制参数的合理选取范围。卫星俯仰回路采用常用的偏置动量轮控制,其滚动/偏航轴上各安装一个反作用飞轮以完成姿态控制。同时,卫星三轴配置磁力矩器以实现动量轮/反作用飞轮的角动量卸载。最后进行了数学仿真,结果表明,卫星滚动/偏航轴的姿态指向控制的精度和稳定度分别达到0.05°和0.001(°)/s,验证了所设计的控制规律的可行性以及控制参数分析的合理性,具有一定的理论意义和工程应用价值。 相似文献
87.
88.
跨介质航行器是一种既可以在空中飞行又可以在水下潜航的新概念航行器,基于仿生学原理,提出一种通过改变外形实现水空介质跨越的航行器模型,通过入水试验装置和计算流体动力学方法,对航行器带攻角从空气到水的介质跨越过程进行了试验和数值仿真研究,得到了跨介质入水过程航行器的运动姿态和入水空泡形态,并通过数值仿真得到了航行器的升力、阻力、速度和加速度演化规律。同时基于数值模拟方法对有波浪情况和静水情况下航行器入水过程空泡演变以及运动特性进行对比。结果表明:提出的航行器构型在水中具有较好的姿态调整能力,波浪的有无和波高的不同都会对航行体入水运动特性造成影响。 相似文献
89.
研究设计一套遥测天线升降机构谐振频率的测试方法。经测试,遥测天线升降机构不会与天线发生共振,遥测天线谐振频率约为18Hz,升降机构垂直方向的最低谐振频率为12.82Hz,侧向方向的最低谐振频率为25.64Hz,前后方向的最低谐振频率为38.46Hz。 相似文献
90.
开发高性能的脑电解码方法一直是脑机接口系统研究的重点和难点。为了进一步提高运动想象脑电解码的性能,提出了基于特征融合和集成学习的脑电解码方法。首先,针对每个通道脑电信号提取方差、自回归(AR)系数和带通功率特征,接着进行特征融合。其次,提出两种新的集成学习方法,分别是基于K最近邻(KNN)的集成学习模型和基于最小绝对值收缩和选择算子(LASSO)的集成学习模型。其中,KNN集成模型针对KNN分类器的K值以及闵式距离的P值进行集成,LASSO集成模型针对LASSO分类器的正则化参数进行集成,这两种集成学习方法计算简单且不需要烦琐耗时的交叉验证过程进行模型选择。最后,在三个公开的运动想象脑电数据集上验证所提方法的有效性。实验结果表明,新提出的集成学习方法,其分类结果优于支持向量机、随机森林等现有的分类器。LASSO集成模型优于KNN集成模型,在三个数据集上取得了71.75%的最高平均分类准确率。 相似文献