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61.
大型结构问题所导出的方程组系数矩阵阶数往往非常浩大,传统的串行计算机受存储容量与计算速度限制往往难以处理。本文给出适合寄存器—寄存器加工方式流水线向量机上对称带状矩阵三角分解的并行算法MPLDLT和对称带状线性方程组求解的并行算法MCSA。在YH—1机上通过对实例的计算表明,算法是高效的。当矩阵的阶数仅力1666阶时,算法MPLDLT比相应串行算法计算速度快25倍,算法MCSA比相应串行算法计算速度快47倍。若结合YH—1机的特点,使用向量“链接”技巧,则算法MPLDLT比相应串行算法的计算速度快74倍。 相似文献
62.
为了解决无人机自主空战中的机动决策问题,提出了一种将优化思想与机器学习相结合的机动决策模型。采用多目标优化方法作为决策模型核心,既解决了传统优化方法需要为多个优化目标设置权重的困难,又提高了决策模型的可拓展性;同时在多目标优化的基础上通过强化学习方法训练评价网络进行辅助决策,解决了决策模型在对抗时博弈性不足的缺点。为了测试决策模型的性能,以近距空战为背景,设计了3组仿真实验分别验证多目标优化方法的可行性、辅助决策网络的有效性以及决策模型的总体性能,仿真结果表明,决策模型可以对有机动的敌机进行有效的实时机动对抗。 相似文献
63.
利用空间机器人辅助、代替航天员完成在轨服务操作是近年的技术发展趋势。基于学习的空间机器人操作以深度神经网络为控制器载体,对非结构化太空环境适应能力强,在高轨、地外、深空等场景具有良好应用前景。目前,无论是空间机器人操作,还是地面机器人操作,多数研究只关注单一任务学习问题。立足一种多任务学习新视角,针对空间机器人操作面临的多任务适应性要求高、精细化要求高、不确定性强问题,首先分析了在轨服务的多样化任务需求。其次,全面综述了机器人操作多任务学习算法与应用相关工作,分析了开展空间机器人操作多任务学习的难点挑战,给出了关键技术发展建议。相关关键技术的突破将有助于提升空间机器人系统的自主性、鲁棒性,进而助力中国在轨服务技术向无人全自主方向推进。 相似文献
64.
本文针对高超声速飞行器滑模控制人工试凑的参数整定方法较为繁琐、效率低的问题,改进了连续动作学习自动机(Continuous action reinforcement learning automata, CARLA)算法并将其应用于滑模控制参数整定问题中,改进后的算法通过对回报函数的设计有效克服了常规CARLA算法收敛速度慢、易受干扰、求解效率低的问题。该算法引入控制性能指标评价函数,在迭代中学习阶跃响应的经验数据,实现了控制参数自整定。仿真表明,对于阶跃响应问题,本文提出的算法能够在100次迭代中整定出一组高品质的控制参数,完成对给定指令的快速准确跟踪,与遗传算法、模拟退火算法相比,在求解速度上具有显著优势。由于该方法不依赖于模型,除了滑模控制器参数整定外对其他控制方法的控制参数整定问题也有一定适用性,具有推广应用价值。 相似文献
65.
66.
67.
针对负重合型气动伺服阀(PSV)零位特性设计缺少理论依据问题,根据单个节流口的气体质量流量公式建立起气动伺服阀滑阀级的数学模型,采用假设求证法分析了零位时气体流经上、下游节流口的流动状态与影响因素之间的关系。结果表明在不同供、排气压力比下,负重合量不均等系数小于0.5283的气动伺服阀有3种可能的零位流动状态,即上、下游节流口均为亚声速流动,或者均为声速流动,或者上游节流口为声速时下游节流口为亚声速流动;负重合量不均等系数不小于0.5283的气动伺服阀有两种可能的零位流动状态,即上、下游节流口均为亚声速流动,以及上游节流口为亚声速时下游节流口为声速流动。可知气动伺服阀的零位流动状态由负重合量不均等系数与供、排气压力比共同决定。以负重合量不均等系数分别为0.5、1、2的气动伺服阀为例进行了计算和实验验证,实验结果与理论分析相吻合。 相似文献
68.
69.
为提高钢筋生产过程中的安全性和可靠性,提供了一种钢筋弯曲设备的伺服电机控制设计,包括PLC控制单元、行走伺服电机、弯曲伺服电机、电磁阀、气缸、信号采集单元及触摸屏。信号采集单元包括光电开关、磁性开关及钢筋弯曲设备的开关按钮。该伺服电机控制设计通过PLC控制器运动控制技术及数据处理技术实现设备的全数字化控制,通过伺服控制技术实现设备的精准高效的运动及生产节能,从而实现系统操作界面更人性化、操作简单快捷、钢筋弯曲准确、生产效率高、节能,同时也大大降低了工人的劳动强度及废品率,进而降低了生产成本。 相似文献
70.
黄玲 《南昌航空工业学院学报》2005,19(1):31-34
钢筋混凝土梁的配筋率是影响承载力的主要因素,配筋率的变化会使粱的承载力和受力性能都发生变化。本文通过对新旧混凝土结构设计规范中受弯构件最小配筋率的对比,对新旧规范的取值调整进行了理论分析,为广大工程设计人员加深对新规范的理解提供理论参考。 相似文献