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利用Matlab软件可视化铸件三维温度场 总被引:3,自引:0,他引:3
介绍了在Matlab中开发铸件三维温度场计算结果显示的后处理程序,用256种颜色的调色板彩色模拟铸件任意部位的温度场分布,并可实现后处理图形色彩平滑过度,为准确逼真地模拟铸件凝固过程奠定基础,另外还从可视化的角度研究了铸件凝固过程温度场的显示方法,同时给出了流程图。 相似文献
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介绍了新一类变电站监控系统中的变电站主控装置SMU,阐述了变电站主控装置的组成结构及其特点,着重强调了SMU站控单元强大的处理能力和网络性能,同时指出SMU的功能和结构符合IEC 61850变电站网络和系统标准。 相似文献
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84.
85.
为克服步态辨识中特征向量法存在的步态特征难于提取、计算量大和算法复杂等局限,提出一种基于过程神经网络的步态模式自动分类综合方案.为感知人体步态,在测试者下肢安装加速度传感器来采集步行过程中的时序运动学信息.采用巴特沃斯滤波处理并将其拟合为时变函数直接输入到过程神经网络,利用其对任意连续泛函的逼近能力来实现对不同步态模式下时序加速度信号的自动分类.同时,针对传统梯度下降法难于收敛和局部极小等问题,提出采用粒子群优化算法对网络的权函数和权系数进行学习.实验证明了该方案的正确性和有效性. 相似文献
86.
本文在总结边界表示法(BR)的结构式立体几何表示法(CSGR)重建三维图形的基础上,提出了一种基于两者结合的三维重建方法。采用BR方法,把工程图纸的二维矢量化信息作为原始数据,逐步恢复三维点,三维边,面及CSGR意义下的基元体。采用CSGR方法,组合基元体,最终生成复合体,重建三维图形。算法以多面体为研究对象,在WINDOW53.0环境下实现。 相似文献
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90.
针对不同路况和运动模式下的高维、非线性、强耦合和高时变下肢加速度信号的识别问题,提出了一种基于时——频分析的步态模式自动分类方案.利用三轴加速度传感器采集运动时小腿在矢状面、冠状面和横切面的加速度信号,利用五阶Daubechies小波基对其进行特征提取,并采用线性判别式分析进行降维,最后利用决策树和支持向量机对得到的精简步态特征进行模式分类.实验结果显示两种分类器的总体分类准确率均达到90%以上,个别步态分类可达到100%,验证了特征提取和降维方法的合理性和有效性. 相似文献