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接收机产生干扰的机理分析是提高其抗干扰性能的基础和前提,为此文中对其作了详细阐述,并对降低接收机共信道干扰的改善措施也作了简明分析研究。本文为从事通信工作者理解与应用有关内容提供一轮廓性依据。 相似文献
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针对反应堆堆芯围筒热流固耦合问题,采用三维有限元法研究堆芯围筒的热变形.考察ANSYS的三维实体热单元SOLID 70,三维实体单元SOLID 45,三维表面热效应单元SURF 152和三维热-流耦合管单元FLUID 116等单元类型的特点和实用性.建立堆芯围筒、吊篮和冷却剂的温度分析有限元模型:堆芯围筒和吊篮采用SOLID 70,结构表面与冷却剂的对流传热表面采用SURF152,堆芯围筒与吊篮之间冷却剂采用FLUID 116.采用SOLID 45建立堆芯围筒有限元模型,根据得到的堆芯围筒、吊篮和冷却剂的温度场结果分析堆芯围筒热变形.结果表明,在考虑堆芯围筒及吊篮固体和流体的交叉耦合的基础上,采用三维有限元法能比较客观地模拟反应堆堆芯处的复杂运行环境. 相似文献
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由于试验装置的局限性,非饱和土渗透特性的研究大多未考虑应力对渗透系数的影响。为探讨水-力耦合作用下砂质黄土的渗透特性,自主研制了一套水-力耦合试验装置。采用湿润锋前进法探究了不同初始干密度和轴向力对非饱和渗透系数的影响,得到水-力耦合作用下非饱和黄土渗透性和轴向位移的演化规律。结果表明:(1)砂质黄土的渗透系数随基质吸力的增大而减小,在不同测试截面处渗透函数曲线出现分层现象;(2)土体的渗透系数随初始干密度和轴向力增大而减小;(3)随轴向力增大,不同初始干密度土柱的稳定渗透系数趋向一致;(4)砂质黄土具有较大的水敏性,在水-力耦合作用下土体结构破坏,导致湿化前后轴向位移差异较大。 相似文献
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为了理清城市水系统中多因素间的复杂关系,对系统解决城市水问题提供帮助,基于水系统理论与城市水系统模拟相关研究,提出了城市水系统中水-经济社会-生态环境各因素之间相互作用和反馈的关联模型理论框架,建立了城市水系统演变过程中由针对经济发展的正反馈回路和针对可持续性的负反馈回路共同控制的新模式,构建了模拟城市水-经济社会-生态环境内在联系的城市水系统关联模型。以武汉市为例,应用建立的城市水系统关联模型,采用2001—2017年的历史统计数据,建立了武汉市城市水-经济社会-生态环境各要素之间互馈作用的模拟模型,预测了武汉市的城市发展轨迹,并与武汉市2030年的远期规划进行比较,验证了模型的有效性,表明城市水系统模型能够揭示城市水-经济社会-生态环境多要素的耦合驱动机制,体现了节水技术与绿色发展相关政策两大因子导向下的生态环境、经济社会协同发展的良好预期。 相似文献
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在地震高发的中国西南地区,地震激励对弧形钢闸门的安全持续稳定运行影响较大,有必要对弧形闸门在地震作用下的动力响应及安全性进行研究。以某工程表孔弧形钢闸门为例,通过建立考虑水体和结构耦合作用的三维数值模型,研究了弧形钢闸门地震动力响应,然后利用重力坝-库水流固耦合模型验证了计算方法的准确性和有效性,最后对弧形钢闸门进行动力时程响应分析,计算了弧门地震动水压力,并与规范方法进行对比。结果表明:本文提出的考虑流固耦合效应的动力响应分析方法适用于闸门地震动力响应计算;流固耦合效应对弧形钢闸门地震动力响应影响较大,考虑流固耦合效应的闸门动力响应计算结果比规范明显增大,两者最大比值达到2倍以上。闸门结构动位移响应峰值在闸门面板顶部中心,动应力响应峰值发生在下主横梁跨中;流固耦合的动力计算表明该闸门结构刚度满足规范要求,强度不能满足,上、下主横梁处为结构动力响应薄弱环节;对高水头采用规范法计算的地震动水压力偏大,对低水头动水压力计算结果偏小。考虑流固耦合的闸门结构动力响应分析研究能反映其真实力学特征,对于地震高发区弧形钢闸门的结构设计和安全评价具有参考意义。 相似文献
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The application of cross‐corpus for speech emotion recognition (SER) via domain adaptation methods have gain high acknowledgment for developing good robust emotion recognition systems using different corpora or datasets. However, the issue of cross‐lingual still remains a challenge in SER and needs more attention to resolve the scenario of applying different language types in both training and testing. In this paper, we propose a triple attentive asymmetric convolutional neural network to address the recognition of emotions for cross‐lingual and cross‐corpus speech in an unsupervised approach. The proposed method adopts the joint supervision of softmax loss and center loss to learn high power discriminative feature representations for target domain via the use of high quality pseudo‐labels. The proposed model uses three attentive convolutional neural networks asymmetrically, where two of the networks are used to artificially label unlabeled target samples as a result of their predictions from training on source labeled samples and the other network is used to obtain salient target discriminative features from the pseudo‐labeled target samples. We evaluate our proposed method on three different language types (i.e., English, German, and Italian) data sets. The experimental results indicate that, our proposed method achieves higher prediction accuracy over other state‐of‐the‐art methods. 相似文献