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1.
差分卫导实时动态定位(RTK)依靠 Kalman 滤波功能的实现,当滤波器阶数过高时,会带来计算量的激增,这就会影响定位的耗时。当运算平台能力有限却需要较低的计算时间耗时,动态限星算法能够有效地将 RTK 的计算耗时降低至合适的耗时需求。运动平台实测结果表明,动态限星算法优化后的 RTK 定位耗时较优化前减少了 50%。 相似文献
2.
为研究铁塔公司发布的最新《低成本铁塔标准图集V1.0》的共享改造能力,文章选取了单斜撑三管塔0.65 kN/m2基本风压下的系列塔图,从各塔段的主管应力比和塔顶位移角两个角度,考虑新增天线设备、馈线、爬梯荷载,以及天线设备之间的相互遮挡,利用有限元软件SAP2000对每种塔型进行了常规设计分析和改造增载后的研究分析.由分析结果可知,每种塔型均有可共享改造能力,且随着塔身高度的增加,共享改造的能力逐渐降低. 相似文献
4.
为解决传统预浸水法存在的浸水时间长、浸水处理范围难以确定等不足,基于土体中水分运移规律,依据可靠度理论、极限状态设计方法及复合 Poisson 过程原理,提出一种消除黄土湿陷性的处理浸水方法——预钻孔浸水法。给出了利用预钻孔浸水法对自重湿陷性黄土地基进行浸水时,水平向及竖直向浸水影响范围的确定模型;在此基础上结合达西定律给出了浸水孔设计参数如孔深、孔间距及浸水孔个数的确定方法。结合铜川某工程,设计进行了现场预钻孔浸水试验,对该方法的合理性进行了验证,并通过现场钻探、现场勘探、室内湿陷性试验等方法对该方法的处理效果进行了评价。该浸水方法具有浸水时间短、浸水影响范围可根据浸水孔布设进行控制等优点,且浸水处理效果良好,完全符合施工要求。 相似文献
5.
针对现有方法在轴承变工况方面存在的诊断精度低、人工提取特征不充分等问题,提出了基于卷积深度置信网络(convolutional deep belief network,简称CDBN)与改进核极限学习机 (improved Kernel?based extreme learning machine,简称IKELM)的滚动轴承故障智能识别方法。首先,由卷积深度置信网络对原始信号内的故障特征进行深层自适应提取;其次,利用等距特征映射对提取的多维特征进行降维,去除冗余特征信息;然后,采用改进的核极限学习机对特征进行分类,使用粒子群(particle swarm optimization, 简称PSO)对模型重要参数进行优化,实现滚动轴承变工况下的故障识别;最后,将所提方法应用于不同工况下多种轴承故障的诊断。实验结果表明,该方法能够智能有效地识别变工况的轴承故障,诊断结果优于已有的智能故障诊断方法。 相似文献
6.
边坡位移的时间序列曲线存在复杂的非线性特性,传统的预测模型精度不足以满足预测要求。为此提出了基于变分模态分解的鸟群优化-核极限学习机的预测模型,并用于河北省某水泥厂的边坡位移预测。该方法首先采用VMD把边坡位移序列分解为一系列的有限带宽的子序列,再对各子序列分别采用相空间重构并用核极限学习机预测,采用鸟群算法优化相空间重构的嵌入维度和KELM中惩罚系数和核参数三个数值,以取得最优预测模型。最后将各个子序列预测值叠加,得到边坡位移的最终预测值。结果表明:和KELM、BSA-KELM、EEMD-BSA-KELM模型相比,基于VMD的BSA-KELM预测精度更高,为边坡位移的预测提供一种有效的方法。 相似文献
7.
针对应用高强钢与超高强混凝土的中空夹层钢管混凝土柱,开展了轴心受压柱的标准耐火试验,得到了不同截面形状、边界条件、涂料厚度、荷载比条件下该柱的耐火极限,提出了表征柱耐火性能的延性指标,探讨了高强柱与普通柱耐火性能的差异。试验结果表明:高强中空夹层钢管混凝土柱的受火时间-位移响应与普通柱相似,受火前期膨胀而后期压缩变形进一步增大达到耐火极限。参数分析表明:相同条件下,应用高强钢的中空夹层柱其耐火极限低于应用普通钢的中空夹层柱,而应用超高强混凝土的中空夹层柱其耐火极限则高于应用普通或高强混凝土的中空夹层柱。此外,该文分别基于欧洲规范4中轴心受压柱和压弯构件的常温承载力计算模型,运用材料高温力学参数,计算了该柱高温屈曲承载力与耐火极限,计算结果与试验结果吻合较好。 相似文献
9.