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为研发具有优良动态调湿控温性能的立体针织物,采用双股70 dtex(72 f)的DRYARN®纱线与30 dtex DRYARN®纱线包覆30 dtex氨纶长丝为原料,提出了立体针织物拓扑优化设计方法。通过优化设计各控温单元的排列方式,使控温单元按V字、Y字等斜向错位排列,然后采用单面提花工艺对织物进行局部拉伸与压褶以形成褶皱片状结构。结果表明:当人体流汗时,褶皱片状结构里层吸收汗滴并转移至面层以快速蒸发,当人体感到寒冷时,内部空气通道储藏静止空气有效控温;所制备织物的保温率均大于54%,具有出色的控温性能,整体液态水分传递能力达到3级以上,液态水动态传递性能良好,同时保持优良的拉伸回复性能,为冬季运动保暖内衣用立体针织物的研发提供了新思路。 相似文献
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用筛分法和激光粒度法联合测定陆源碎屑岩粒度,对激光粒度法的分析数据进行了校正,以保证两种方法的分析数据配套衔接。通过对比不同地质年代沉积岩的岩心校正前后概率累积频率曲线,校正后的曲线能更好地表征碎屑岩粒度的分布。对影响马尔文Mastersizer 2000激光粒度仪背景测量的进样器搅拌转速A、泵速B、超声强度C三个因子进行L9(34)正交优化设计,筛选出最优的测量条件是A取600r/min,B取2000r/min,可使背景测量稳定,并得出它们对背景测量影响程度可用B>A>误差>C表示。用仪器自带的9个标准物质校正了粒度标准曲线,粒度标准曲线与仪器标准曲线的加权残差小,在0.795%~2.934%之间。该方法相对标准偏差在0.24%~0.33%之间,适用于各种地质年代陆源碎屑岩的粒度分析。 相似文献
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利用传统的k匿名技术在社会网络中进行隐私保护时会存在聚类准则单一、图中数据信息利用不足等问题. 针对该问题, 提出了一种利用Kullback-Leibler (KL)散度衡量节点1-邻居图相似性的匿名技术(anonymization techniques for measuring the similarity of node 1-neighbor graph based on Kullback-Leibler divergence, SNKL). 根据节点1-邻居图分布的相似性对原始图节点集进行划分, 按照划分好的类进行图修改, 使修改后的图满足k匿名, 完成图的匿名发布. 实验结果表明, SNKL方法与HIGA方法相比在聚类系数上的改变量平均降低了17.3%, 同时生成的匿名图与原始图重要性节点重合度保持在95%以上. 所提方法在有效保证隐私的基础上, 可以显著的降低对原始图结构信息的改变. 相似文献
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目前,各种群智能优化算法涌现且各有特色、性能各异、普适性不强、在开采沉陷领域应用较少,更为重
要的是,众多学者面对该类算法,无法有效选择最优算法进行开采沉陷研究。 常见的群智能优化算法中狮群算法( Lion Swarm Optimization,LSO)、蝙蝠算法(Bat Algorithm,BA)、人工鱼群算法(Artificial Fish School Algorithm,AFSA)具有
不同的特征,且在概率积分参数反演中鲜有应用。 为此,将上述 3 种群智能优化算法引入概率积分参数反演中,并从
抗随机误差性能、抗粗差干扰性能、观测点缺失的抗干扰性能、参数波动性和全局搜索性能等几个角度对群智能优化
算法进行研究分析。 模拟试验及工程实例分析表明,上述 3 种群智能优化算法均满足应用精度要求。 LSO 算法在抗
随机误差干扰影响、观测点缺失的抗干扰能力方面以及参数结果总体波动性方面相对于 BA、AFSA 算法有一定优势;
BA 算法在抗粗差干扰能力方面优于 LSO、AFSA 算法;在全局搜索性能方面,随着反演参数解空间范围扩大为原来的
2 倍后,用 AFSA 算法反演概率积分参数的精度优于 LSO、BA 算法。 通过详细比较分析,总结了上述 3 种算法在开采
沉陷中的性能表现,可为有效选择合适的群智能优化算法进行概率积分参数反演提供参考。 相似文献
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基于感知的半静态调度(S-SPS,Sensing based Semi-Persistent Scheduling)是C-V2X车联网协议中车车直连通信的信道资源选择机制,能够有效避免通信过程中数据包的碰撞问题.但是S-SPS不能完全避免数据包碰撞,目前缺乏对数据包碰撞产生干扰的建模研究.针对此问题,构建了通过S-SPS进行信道资源选择的车辆通信网络模型.然后,统计在此场景下其他车辆与发射车辆选择同一资源而产生干扰的概率,并通过曲线拟合得到其服从双指数分布.最后,利用得到的干扰分布和随机几何模型推导出车辆信干噪比的表达式,从而得到工作在此模式下的车辆通信网络的数据包成功接收率.实验仿真结果验证了干扰建模和推导公式的正确性. 相似文献
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