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51.
针对95-1式自动步枪多发射击过程中枪管温度过高、射弹散布变大的现象,以5.8 mm枪弹为研究对象,开展热身管下不同弹头壳材料对其膛内运动的影响规律研究,并通过射击试验进行验证。基于传热学基本原理,借助有限元手段建立多物理场耦合下弹头膛内运动模型。研究结果表明:常温时铜弹头壳弹头膛内摆角小于覆铜钢弹头壳弹头,增幅随身管温度升高明显;相同膛压条件下,铜弹头壳弹头出膛口速度低于覆铜钢弹头壳弹头,在射击30发和60发后,铜弹头壳弹头出膛口速度随着身管温度升高分别减小2.2 m/s、1.8 m/s,膛内运动时间增加2.6 μs、4.7 μs, 覆铜钢弹头壳弹头出膛口速度分别降低0.7 m/s和增大1.4 m/s,膛内运动时间减小1.7 μs、 0.8 μs;所得研究成果可为轻武器弹药设计提供理论参考。 相似文献
52.
手枪弹对带软防护的明胶靶标侵彻机理与实验研究 总被引:1,自引:1,他引:0
为揭示杀伤元与有防护目标的相互作用机理,基于弹头侵彻防护特点,分析手枪弹侵彻时软防护破坏形式。结合高应变率下超高分子量聚乙烯纤维本构模型,并引入明胶弹性模型,建立手枪弹侵彻带软防护的明胶靶标运动模型。选取9 mm全铜弹(均一硬质结构)和92式5.8 mm手枪弹(钢芯铅柱被甲结构)为杀伤元,对运动模型进行数值计算和实验验证。结果表明,该运动模型能够准确描述手枪弹侵彻带防护的明胶靶标运动过程,可为有防护目标杀伤机理和防护性能研究提供理论参考。 相似文献
53.
智能监控系统中的行为分析与识别是当前计算机视觉领域的研究热点,而行为序列分割则是行为分析与识别的基础.提出了一种无监督的行为序列分割算法,并对分割结果进行识别.首先,采用鲁棒的形状编码方案得到人体轮廓的紧凑表示,提取轮廓点集特征描述运动人体;然后,基于奇异值分解(SVD)估计行为序列数据的本征维数,确定数据对应的低维流形,并通过检测特征数据在该流形上的投影误差的突变实现行为序列分割;最后,采用隐马尔可夫模型(HMM)对分割结果进行识别.在公共数据库上的实验结果表明了此分割和识别算法的有效性. 相似文献
54.
推导了使用指数损失函数和0-1损失函数的Boosting 算法的严格在线形式,证明这两种在线Boosting算法最大化样本间隔期望、最小化样本间隔方差.通过增量估计样本间隔的期望和方差,Boosting算法可应用于在线学习问题而不损失分类准确性. UCI数据集上的实验表明,指数损失在线Boosting算法的分类准确性与批量自适应 Boosting (AdaBoost)算法接近,远优于传统的在线Boosting;0-1损失在线Boosting算法分别最小化正负样本误差,适用于不平衡数据问题,并且在噪声数据上分类性能更为稳定. 相似文献
55.
56.
The amount of interferenceisthe key process pa-rameter for shrinkfit .But asfor miniaturized compo-nents ,the factors such as tolerance and worktemper-ature effective onthe total interference amount cannotbe ignored because of their di mension characteristics .Therefore ,the build-up of interference amount calcu-lating model includingthe above effectingfactorsis ofgreat significance to ensure reliable junction of minia-turized components[1].Based on miniaturized components’characteris-tics ,t… 相似文献
57.
在充分调研文献资料的基础上,分常规和以核磁共振成像测井为例的特殊测井系列分析了国内外主要测井数据格式存储方式特点,总结了国内学者在测井数据格式转换技术方面的研究进展,并分析了测井数据格式转换技术的发展方向。 相似文献
58.
59.
高速切削加工技术作为先进实用的制造技术,正成为切削加工的主流,具有强大的生命力和广阔的应用前景.以高切削速度、高进给速度、高加工精度和优良的加工表面质量为主要特征的高速切削加工技术具有不同于传统切削加工技术的加工机理和应用优势.主要介绍高速切削加工的优越性、关键技术、高速切削机理及现状,展望高速切削加工技术未来的发展方向. 相似文献
60.
基于Mean Shift的视觉目标跟踪算法综述 总被引:1,自引:0,他引:1
基于Mean Shift的视觉跟踪算法具有计算复杂度低、调节参数少、稳健性较好和易于工程实现等优点,是目前视觉跟踪领域的重要研究方向。首先介绍了经典的Mean Shift跟踪算法,分析了此跟踪框架存在的缺陷。然后从目标模型表达、模型更新、尺度与方向佑计、抗遮挡跟踪和快速目标跟踪等J个方面详细地综述了Mean Shift跟踪算法的发展与改进。针对上述每个方面,对典型方法与最近研究成果进行了介绍与评述。最后展望了Mean Shift跟踪今后的研究方向与发展趋势。 相似文献