结构参数对抗性消声器性能影响分析

加装消声器是控制车辆噪声最有效最直接的方法,其既允许气流顺利通过,又有效阻止或减弱声能向外传播。针对扩张室消声器中的抗性结构进行分析,建立其有限元模型,运用SYSNOISE进行声学性能分析,对比分析扩张比、扩张室长度、膨胀腔数量、有无内插管等对传递损失影响;基于FLUENT进行空气动力性能分析,对不同扩张比、带内插管等结构阻力特点进行分析。析结果可知:简单扩张腔,扩张比决定消声量;而扩张室的长度则对消声频率起决定作用,其增加,则使得传递损失的带宽却随之减少,而通过的频率数目则增加;通过布置内插管,可以有效增大消声频带;膨胀腔数量与传递损失呈正相关,其增加时,消声频率则变宽,而通过的频率数目则相应减少;不同扩张比扩张室消声器的阻力损失相差不大,但阻力损失的基值比较大,是一种阻力损失相对比较大的消声器结构;带内插管扩张室消音器压力损失明显减小;分析结果为此类设计提供参考。     

矿用无人卡车国内外研究现状及关键技术

分析了国内外露天矿山用卡车无人驾驶技术发展现状,详细介绍了露天矿山卡车无人驾驶关键技术;通过分析对比前装线控和后装线控两种技术路线的优缺点以及超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达、4D光场智能感知系统、红外传感器、视觉传感器等环境感知技术的优缺点;提出多传感器高度融合将是露天矿山卡车实现全天候环境感知的发展方向。通过分析对比惯性导航系统、GNSS差分定位技术、车联网定位技术、电子地图定位技术、视觉传感器等定位导航技术的差异,指出多定位技术融合是露天矿山无人驾驶卡车定位方式的必然选择。结合露天煤矿的生产实际,提出将现有的无人驾驶各种技术算法与露天矿山标准作业流程有机融合是实现卡车无人驾驶的必由之路。最后指出无人驾驶卡车应用5G技术是露天矿山安全生产的关键和核心,是无人驾驶的必备技术。     

关于以客户感知为核心及以大数据分析为基础的践行精准营销与维系浅析

对于大部分的营销者来说,在众多的营销手段中,网站再定向是其中一个重要方法,网站再定向就是对曾经采访过的访问过此网站的群体展开第二次宣传,客户在进行网页的访问过程中进行网站广告的宣传。该种类型的宣传方式最为关键的因素在于第一次接触中真正的购买的转化率仅占2%,而剩余的部分躯体未能达成交易浏览完毕就离开网站的用户。网站再定向的主要作用是帮助网住吸引更多的潜在用户,而由于这些用户在之前已经访问过此网站,就证明他们对网站的产品或服务有一定的兴趣。当网站不断地向这些用户展示网站相关宣传广告时,一定程度上会吸引用户完成回访并购买。但网站定向服务,在理论上来说很完美,但执行起来却不是那么容易,本文就是对以客户感知为核心以及大数据分析为基础的践行精准营销与维系浅析。     

5G关键技术与挑战综述

随着当今社会信息技术的快速发展,5G技术将渗透于未来社会的各个方面,极大地影响人们的生活方式。5G技术虽已进入标准制定与技术验证的关键阶段,仍有诸多问题亟待解决。基于此,文章先介绍了移动通信系统的发展和5G的网络结构以及网络部署。其次文章并从5G关键技术中探究5G技术存在的挑战,即安全问题和频率资源有限的问题。     

压缩感知改进探地雷达回波信号时延估计

针对探地雷达回波受环境及多径干扰而导致时延估计的精度和速度不满足应用需求的问题,提出了基于改进快速匹配追踪的时延估计算法,算法首先基于压缩感知理论对雷达探地回波进行稀疏分解和重构,以提高信号的信噪比,消除回波中强干扰信号对时延估计的影响,然后采用QR分解优化的快速正交匹配追踪对时延估计模型进行求解,降低基函数错选概率,提高模型收敛速度.仿真实验表明,算法能够有效均衡回波信号中强信号分量和弱信号分量,具有较高的回波时延估计精度.     

自适应融合层级特征的混合退化图像复原算法

多种退化类型混合的图像比单一类型的退化图像降质更严重,很难建立精确模型对其复原,研究端到端的神经网络算法是复原的关键.现有的基于操作选择注意力网络的算法(operation-wiseattentionnetwork,OWAN)虽然有一定的性能提升,但是其网络过于复杂,运行较慢,复原图像缺乏高频细节,整体效果也有提升的空间.针对这些问题,提出一种基于层级特征融合的自适应复原算法.该算法直接融合不同感受野分支的特征,增强复原图像的结构;用注意力机制对不同层级的特征进行动态融合,增加模型的自适应性,降低了模型冗余;另外,结合L1损失和感知损失,增强了复原图像的视觉感知效果.在DIV2K,BSD500等数据集上的实验结果表明,该算法无论是在峰值信噪比和结构相似性上的定量分析,还是在主观视觉质量方面,均优于OWAN算法,充分证明了该算法的有效性.