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1.
在单光子计数激光雷达检测领域,目前的检测方法在低信噪比情况下虚警概率会增加,同时也无法适应噪声变化的问题。针对这些问题,提出了一种基于Bayesian的检测方法,该方法首先通过雷达方程估计回波信号光子数的范围,将其作为先验信息,而后结合二项分布建立了累计概率模型,基于Bayesian判决准则计算得到检测阈值,此阈值能够在检测概率与虚警概率中间择其平衡。这种方法不仅克服了低信噪比检测困难的情况,还减少了先验信息的获取难度。实验结果表明,对比固定阈值其虚警概率降低了10倍。对比“恒虚警”其检测概率提高了约20。验证了方法具有良好的检测效果,具备一定的可操作性。 相似文献
2.
为探究高水头大幅变化对混流式水轮机尾水管涡带的演化及对压力脉动的影响,以国内运行水头变幅最大的紫坪铺水电站水轮机为例,通过三维建模及定常和非定常条件的CFD分析,研究混流式水轮机在相同开度下最大水头、设计水头和最小水头三种工况的流动特点。结果表明,最小水头工况下尾水管内部流态较乱,尾水管中存在螺旋型空腔涡带,主要分布在直锥段。最大水头工况下尾水管的柱状涡带直径较大,且分布在直锥段和弯肘段,对机组振动和空化影响较大。研究结果阐明了非定常流动的特性,揭示了尾水管内压力脉动与涡带发展形态变化的规律,可为水轮机的安全可靠运行提供技术保障。 相似文献
3.
由于个别地区电网系统运行情况复杂,当前电网故障全景数据监控方法容易受到采集信息的干扰,其监控精度较低、可靠程度不高。为此,提出一种新的电网海量故障全景数据的远程监控方法。设计电网故障全景数据监控系统,并将其安装在架空的输配电线路上以及城网的地埋电缆中,用于监控电网故障全景数据,通过故障全景数据的检测方法实现故障指示器的软件设计。采用5类监控手段建立保护熵并获取相对保护熵,将相对保护熵作为依据,提出两个判据对电网故障全景数据进行判断,以实现电网海量故障全景数据的监控。实验结果表明,将所提方法应用于某地区电网海量故障全景数据监控中,不仅可靠性高,而且经济损失少、监控精度高。 相似文献
4.
采用现有方法预测短期变速恒频风力发电系统的风速时,因未分析风力机的运行特性而导致无法准确预测系统的输出无功功率、输出有功功率和短期风速,且预测结果的平均绝对误差和均方误差大,为此提出变速恒频风力发电系统风速的预测方法。首先对风力机的运行特性进行分析,然后采用支持向量机回归算法构建风速预测模型,最后利用风速预测模型完成变速恒频风力发电系统风速的短期预测。实验结果表明,所提方法可准确地预测系统的输出无功功率、输出有功功率和短期风速,且预测结果的平均绝对误差和均方误差小,验证了所提方法的整体有效性。 相似文献
5.
土体参数具有空间变异性是被广泛接受的,而这种变异性对岩土中结构性能有着重要的影响。随机场理论是一种常用的用来模拟土体参数空间变异性的方法。基于随机场理论,以土体弹性模量的空间变异性为切入点,采用蒙特卡罗方法和有限差分模拟计算相结合的方法,开展隧道水平收敛的随机分析。在大量蒙特卡罗计算基础上,提出了3种简单易用的简化考虑空间变异性的方法,分别为参数折减法、放大系数法和可靠度分项系数标定法。经过对计算结果的统计分析,给出了在土体弹性模量的水平、竖向相关距离及其变异系数的不同组合下3种简化考虑方法的建议值。提出的简化方法可以为空间变异性研究应用到实际工程提供一定的参考。 相似文献
6.
7.
为了在多主体参与、多需求共存条件下有效识别复杂产品再设计中各模块的主从关系,提升再设计效能,构建包括认知域、需求域及模块域的多域协同评价方法. 基于认知域中不同认知主体的情感需求及物理需求,完成设计需求域的建立. 结合模糊评价及相对偏好分析,获取需求域映射的各模块域间映射重要度. 考虑模块间的关联关系,提出模糊设计结构矩阵理论与DEMATEL结合,获取各模块的域内相关重要度. 运用合作博弈思维建立结合域间映射重要度及域内相关重要度的综合评价模型,识别各模块的主从关系. 相较于从单一角度进行模块重要度分析模式,所提方法的评价结果更为客观、全面、准确. 以CKA6180数控机床为例,验证多域协同的模块主从关系评价方法的有效性与可行性. 相似文献
8.
为了氢气/甲烷预混气体的安全使用,选用CO2-海泡石粉体气固两相材料作为抑爆材料,通过20L球形爆炸装置测试了海泡石粉体及其浓度对氢气/甲烷预混气体的爆炸特性参数及抑制效果进行实验研究。结果表明,在不同的喷气压力下,粉体的分散性是不同的,造成了粉体最佳抑爆浓度的产生。二氧化碳单独作用下,氢气/甲烷预混气体在氢气添加比例较低时具有较好的抑制效果,对50%以上氢气添加下的氢气/甲烷预混气体的抑制效果较差。而CO2和海泡石粉体两相抑制剂作用下复合抑爆剂对含氢气较高的氢气/甲烷预混气体具有较好的抑制效果。此外,本文结合海泡石粉体的元素组成及热解特性分析其氢气/甲烷抑爆机理。 相似文献
9.
弹载图像目标检测方法是实现图像自寻的弹药“发射后不管”、对目标进行自主打击的关键技术。弹药图像自寻的面临着成像环境恶劣,目标特性变化快,对算法体积、速度要求苛刻等问题。围绕弹载目标检测难点问题进行综述,将基于深度学习的目标检测方法区分为基于候选框、无候选框和基于transformer的方法,回顾了各类方法主要研究进展;对特征提取网络轻量化、预测特征图增强、非极大值抑制后处理算法、训练中样本均衡、模型压缩等弹载图像目标检测模型部署中的关键技术进行了梳理;对比了典型目标检测方法在ImageNet、COCO及弹载图像目标数据集上的性能,并对未来发展进行展望。 相似文献
10.