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针对空间粒子辐射效应评价中的多因素影响问题,提出了端到端数据驱动方法预测多因素条件下的单粒子翻转截面。首先通过卷积神经网络进行多因素特征提取,接着利用小样本学习匹配网络进行样本间特征融合,最后使用集成学习回归器预测重离子线性能量传输和单粒子翻转截面的关系曲线。在公开文献中提取的2种类型182个样本的小规模数据集上,对该模型进行端到端训练和测试,结果表明:该方法能够有效预测大部分场景下的多因素效应单粒子翻转界面,并能对各因素的重要程度给出量化评价,在国产处理器SM750的案例分析中获得了与重离子辐照实验相当的系统失效率上界。与传统方法相比,这种方法不依赖经验参数,具有更广泛的应用场景。 相似文献
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流动控制激励器是主动流动控制技术的核心,其设计水平和工作性能直接决定了主动流动控制的应用效果和应用方向。为了获得流动控制激励器的作用规律,需要大量实验研究激励参数对控制效果参数的影响,实验代价较大。利用逆向等离子体合成射流激波控制实验数据,采用机器学习中的高斯过程回归模型,获得激励器参数(头锥直径、腔体体积、放电电容、出口直径)到控制效果参数(最大脱体距离)的映射规律,对比多种核函数下高斯过程回归的预测效果,采用特征重要性分析方法分析激励器参数对控制效果参数的影响程度。结果表明:对于小样本问题,采用2次多项式核函数Poly2的高斯过程回归预测精度最高。在特征重要性分析上,头锥直径对最大脱体距离的影响程度最大;其次是放电电容和腔体体积,2个参数的影响相近;出口直径影响最小。本文工作可为高速复杂流场流动控制实验中激励器各项参数的设置提供一定参考。 相似文献
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时间触发以太网(TTE)是分布式综合模块化航空电子(DIMA)系统互连中的骨干网络,需要生成无冲突的时间触发(TT)流量调度表。形式化SMT求解可以抽象地表述多种调度约束;但TT流量间,以及TT流量与分区调度之间存在作业链依赖关系,较复杂的约束会降低求解器的效率。将重要性抽样(IS)方法应用于TT调度表的启发式求解,通过统计“尽可能快”(ASAP)求解的尝试偏移量的经验分布,扭转该变量的抽样分布进行迭代寻优;并针对调度的可行性及作业链的及时性,将IS求解分为2个阶段进行。案例研究表明:第1阶段的IS会演化得出易于保证严格周期调度或抖动较小的尝试偏移量分布,第2阶段IS则会进一步根据作业链的最坏总延迟最小准则进行迭代优化,并且对于分区调度与TT流量调度存在或不存在同步关系的场景都具有适用性。 相似文献
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为实现不同位置补偿电容的重要性评估,得到对无绝缘轨道电路(JTC)影响较大的补偿电容位置,提出一种基于可靠性真值表的JTC补偿电容重要性评估方法。建立JTC调整态和分路态模型,并仿真得到补偿电容断线时全部故障类型的调整态接收电压和分路态分路电流幅值曲线;提取相应的接收电压和最小分路电流与其阈值进行对比分析,建立JTC可靠性真值表;基于可靠性真值表计算各补偿电容的重要度系数,并通过柱形图确定对JTC影响较大的补偿电容位置。结果表明:靠近接收端的第2个和第3个补偿电容对JTC的影响较大。所提方法可协助现场维修人员确定各补偿电容的维护优先级,为补偿电容的重点监测提供依据。 相似文献