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91.
Based on a linearized MHD model, the effect of equilibrium current profiles on external kink modes in tokamaks is studied by MARS code. Three types of equilibrium current profiles are adopted in this work. Firstly, a set of parabolic equilibrium current profiles are chosen. In these profiles the maximum current values in the center of the plasma are fixed, and the currents have different gradient and jump at the plasma boundary. The effects of the current gradient and jump on the growth rate of external kink mode are investigated. It is found that the current jump which causes the q profiles to change plays an important role in the externM kink modes in tokamaks. Secondly, a set of step equilibrium current profiles with different jump positions are chosen. The effect of jump position on external kink modes is discussed. Thirdly, a set of parabolic equilibrium current profiles with current bumps are chosen for the case of off-axis heating. The effects of height~ width and position of the current bumps on external kink modes are analyzed. The fiat equilibrium current profiles are disadvantageous for the MHD stabilities of tokamaks, because of the large current jump at the plasma edge. The peaked equilibrium current profiles and a large and localized current bump near the plasma edge benefit the MHD stabilities of tokamaks. 相似文献
92.
93.
介绍了去毛刺机控制系统的目的、控制形式和控制原理;提供了系统的主要硬件结构和程序框图,并详细说明了PROFIBUS-DP通信控制在系统中的应用. 相似文献
94.
概述常用的降低工业尾气中甲苯含量的方法,介绍利用活性碳吸附及催化氧化方法处理甲苯浓度波动大的业尾气。 相似文献
95.
96.
课堂讨论在发挥学生主体地位、凸现学生能力、彰显学生个性等方面起着重要的作用。然而在平时的课堂中,出现了过多、过频利用课堂讨论的局面,本文将对如何有效进行数学课堂讨论进行探讨。 相似文献
97.
基于PCNN的语谱图特征提取在说话人识别中的应用 总被引:8,自引:1,他引:7
该文首次提出了一种将有生物视觉依据的人工神经网络——脉冲耦合神经网络(PulseCoupledNeuralNetwork,以下简称为PCNN)用于说话人识别领域的语谱图特征提取的新方法。该方法将语谱图输入到PCNN后得到输出图像的时间序列及其熵序列作为说话人语音的特征,利用它的不变性实现说话人识别。实验结果表明,该方法可以快速有效地进行说话人识别。该文将PCNN引入到语音识别的应用研究中,开拓了信号处理中两个极为重要的部分———语音信号处理和图像信号处理结合的新领域,同时对于PCNN的理论研究和实际应用具有非常重要的现实意义。 相似文献
98.
加权残值法是求解微分方程的一种数值方法,作者将其用于求解凸多边形截面杆扭转问题的最大剪应力,举例验证了该方法的可靠性。 相似文献
99.
100.
针对复杂电磁环境下干扰信号样本量少而难以识别的问题,提出基于元学习的干扰识别方法。首先计算干扰信号频率响应的Holder系数;然后将干扰信号的时频图经残差网络输出的特征向量与上述Holder系数进行多模态融合组合成新的多维特征向量;最后利用元学习将输出的多维特征向量拆分为编码向量和干扰信号时频图相关的协方差矩阵,计算干扰信号的预测值,通过计算实际值与预测值之间的最短欧氏距离进行干扰信号的识别分类。仿真结果表明,该干扰识别方法能够有效提高在小样本数据集1-shot和5-shot上的识别率。 相似文献