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1.
5G蜂窝网络发展迅猛,其覆盖面积将逐渐增大,因此使用5G蜂窝网络进行定位是有研究潜力的研究方向。本文提出一种新的深度学习技术来实现高效、高精度和低占用的定位,以代替传统指纹定位过程中繁重的指纹库生成以及距离计算。该方法建立了一个特殊的卷积神经网络,并根据5G天线信号的接收信号强度指示、相位和到达角等特征量,选择合适的输入数据格式构造样本组建训练集,对该卷积神经网络进行训练。训练得到的卷积神经网络可以替代指纹定位中的庞大指纹库,非常有利于直接在5G移动设备端实现定位。虽然卷积神经网络在训练过程中需要大量时间,但在训练完毕后直接进行分类定位的速度非常快,可以保障定位实现的实时性。本文所实现的卷积神经网络权重与偏置所占内存不到0.5 MB,且能够在实际应用环境中以95%的定位准确率以及0.1 m的平均定位精度实现高精度定位。 相似文献
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3.
以雁崖薄煤层矿井采用的WG-2×125/571-WD型滚筒采煤机为研究对象,在阐述了滚筒装煤机理的计算过程后,利用MATLAB软件对叶片螺旋升角与装煤效率进行了模拟仿真,获得了螺旋升角的最佳值,接着利用PFC颗粒流软件将改进后的滚筒结构与原滚筒结构进行了模拟仿真.通过仿真得知:改进后的滚筒结构不仅能有效提高抛煤速度,而且能缩短煤流在叶片上的滑移时间. 相似文献
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5.
针对磁力滚压过程中载荷多变、接触应力不均的问题,对磁力滚压机理进行了理论分析,依据液性塑料的不可压缩性、均匀传压的特点研发了一套新型刀具。基于Ansoft对系统磁路进行了有限元仿真,确定了磁力滚压刀具的磁力线分布与单磁极平均径向磁力,结合ANSYS Workbench静态场仿真,验证了刀具结构的合理性;利用Fluent对液性塑料在预应力与载荷变化工况下进行了数值模拟,分析得出了液性塑料的引入能使各滚珠滚压力在滚压过程中保持均匀分布,当工况变化时,在0.008 s的时间内即可完成均匀传压;最后对新刀具的加工性能进行了试验验证。研究结果表明:采用内置液性塑料磁力滚压刀具加工,可使不锈钢管内壁R_a由0.828降低到0.187,粗糙度值与周向残余应力分布趋于均匀;该结果对提高长不锈钢管内表面加工质量有积极意义。 相似文献
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介绍了CSJ型炮孔测量仪的炮孔倾角测量原理及其倾角测量功能在实际应用中存在的缺陷,分析倾角测量误差过大的原因,推导最大偏差角的计算公式。针对该缺陷,提出了增加楔形弹片、柔性连接和电子压力传感器的改进设想。预计经过改进后的测量仪,其导向管能自动与孔壁贴伏,且贴伏程度可测,同时可测得炮孔的直径,降低人员操作与导向管尺寸对炮孔倾角测量的影响,提高测量精度。 相似文献
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