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为明晰齿轮马达密闭介质的制动机理及其制动性能的最大化措施,从齿轮副的啮合过程出发,由马达内介质作用的液压转矩等于马达外的负载转矩,推导出负载驱动转速的定量公式,并就制动性能最大化对齿形参数执行最优化设计。结果表明:啮合点的位置不同,负载驱动转速也不同,其中,最小困油位置处的最高,节点啮合处的最低;齿形参数对负载驱动转速的影响很大,案例优化前后的制动性能提高了31.2%~46.1%;负载转矩与马达内客观存在的泄漏途径为驱动转速产生的外因与内因,齿轮较小的宽径比和齿顶高系数能有效控制马达内泄漏等。研究成果为高质量齿轮马达的进一步研究与开发,提供一定的理论依据。 相似文献
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针对单个对象的多模态脑磁共振图像之间的几何形变较小的情形,为达到全局优化的目的,提出一种基于吸引区域的多模态脑磁共振图像仿射配准方法.把配准优化搜索过程分成两个步骤:寻找包含全局最小值的吸引区域和在吸引区域中进行最小值搜索.该配准优化使用吸引区域里目标函数的近似对称性予以实现.对于正常人群和脑胶质瘤患者群,进行了磁共振 T1加权和扩散加权图像之间多模态配准实验,并使用两种相似测度对3种不同的配准方法进行评价,实验结果表明:该方法与传统的局部优化方法相比,配准后的相似性测度均有显著性改善. 相似文献
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为准确分离识别电驱动总成的噪声源,提出一种集合经验模态(EEMD)与改进樽海鞘的独立分量分析(AESSAICA)方法。首先针对传统盲源分离方法存在收敛速度慢、分离精度低的问题,提出基于改进樽海鞘算法的盲源分离算法,提出自适应领导者数目的精英方向学习策略,其能够平衡全局探索和局部开发矛盾、加快收敛速度。其次通过仿真实验验证该方法比传统独立分量算法在分离效果上提升4.38%,能够提高分离效率,提升分离结果质量;然后联合EEMD和AESSAICA算法提出的单通道盲源分离方法,同时验证其相似系数在0.96以上;最后采用该方法分离识别电驱动主要噪声分量。结果表明上述方法能够有效识别电驱动各独立噪声源,通过减速器噪声实验验证最大分离误差为1.1%,分离结果的准确性得到证明。 相似文献
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随着微电子技术的发展,集成电路安全问题已经越来越受到人们的关注.主动屏蔽层作为芯片抗侵入式攻击的核心防线,其安全性关乎集成电路的信息安全.为提高主动屏蔽层的抗攻击水平,设计了基于Galois环振的随机重构主动屏蔽层电路.首先,在主动屏蔽层中插入可重构节点,使屏蔽层走线通道间的连接关系可以随机改变,从而增加了屏蔽层的复杂性,减小其失效面积,达到屏蔽层有效抵抗重布线攻击的目的.其次,采用屏蔽层与可重构节点复用的方法,设计了一种Galois环振型真随机数发生器,解决了主动屏蔽层每次上电后状态相同的问题,进一步提高了屏蔽层的安全性.基于8通道主动屏蔽层进行了改进与实验,仿真结果表明:可重构节点在SMIC 0.18μm工艺下面积仅为4 395μm~2,芯片动态功耗较插入节点之前仅增加0.4%,主动屏蔽层的最大失效面积较之前缩小80%,使用真随机数作为种子生成的密码随机数序列通过了NIST SP800-22随机数测试;采用此方法芯片功耗和面积没有明显的增加,并且可重构节点与检测电路具有占用资源小、功耗较低等优点;电路可搭配多通道主动屏蔽层,为芯片提供较高等级的安全防护. 相似文献
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