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大气层内的动能拦截器末制导段,为了提高对目标未知逃逸机动的鲁棒性,可采用变结构制导律.为了克服变结构制导律容易引起视线转率的颤振问题,提出用反正切函数代替传统变结构制导律中的符号函数的方法,使制导律平滑,从而改善由于符号函数而产生的滑动模态颤振现象.仿真结果表明,经改进的平滑制导律结构简单,易于实现,且具有较高的制导精度. 相似文献
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为探究绞股蓝茯砖茶特征性代谢物的变化及其潜在功能,该研究利用液质联用技术对绞股蓝茯砖茶代谢物进行分析;进而对绞股蓝茯砖茶与传统茯茶的差异性代谢产物进行鉴定、分类,并对产生途径进行分析。最后,通过体外试验评价绞股蓝茯砖茶的降脂、降糖的功效。结果表明:与传统茯砖茶相比,绞股蓝茯砖茶中共发现10 类142 种显著性差异代谢产物,主要包括38 种脂质和类脂分子、29 种有机酸及其衍生物、19 种有机杂环化合物和15 种苯丙烷和聚酮类等。代谢通路富集分析结果发现,绞股蓝茯砖茶差异性代谢物主要集中在脂类代谢通路、碳水化合物代谢通路、氨基酸代谢通路等方面。绞股蓝茯砖茶体外降血脂作用是同浓度的辛伐他汀药物的17.88%~36.52%,体外降血糖作用是同浓度的阿卡波糖药物的13.63%~58.18%。该研究探讨绞股蓝茯砖茶的代谢物特征及其潜在的降血脂和降血糖活性,为开发功能性茯砖茶产品,推动茯茶产业多元化发展提供理论依据。 相似文献
24.
针对电动汽车电池系统的故障采用基于神经网络的改进D-S证据理论组合规则完成诊断过程。为了避免单一途径的诊断可能造成故障漏检误检的状况,决策层采用D-S证据理论组合规则来确定基于BP网络和RBF网络两种故障诊断算法结果。然而为了克服D-S证据理论处理高度冲突证据的缺陷,本文提出了一种基于神经网络改进的D-S证据理论组合规则。首先,采用神经网络对电池故障进行初步诊断,结合网络诊断准确率来分配不确定信息并构造证据体,又引入了证据间的支持矩阵来确定新的加权证据体。然后,把各个焦元的信任度融入D-S证据理论组合规则,从而融合神经网络证据体及新加权证据体。最后,依据决策准则确定锂电池系统的故障状态。通过仿真实验验证了本文提出的改进D-S证据理论融合诊断方法在电动汽车锂电池故障诊断中的有效性。 相似文献
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滑动窗口广泛应用于图像处理、模式识别和数字信号处理中,它具有数据量大、计算密集等特点.可重构硬件为滑动窗口应用提供了一个灵活高效的实现平台.文中基于一种存储、数据调度模型及其相应的数据通路生成技术,研究循环展开对滑动窗口应用的面积、时钟频率和吞吐率的影响.实验结果表明内层循环展开相对于外层循环展开将带来更大的控制复杂度,增加了对芯片面积的需求,然而外层循环展开需要更多的存储资源保存重用数据;当片内存储模块个数增加到一定规模时,时钟频率将随着循环展开不断降低;不同维度的应用,吞吐率随循环展开提升程度不同. 相似文献
29.
含脱层单向铺设层合梁非线性后屈曲分析 总被引:1,自引:0,他引:1
采用四分区模型,将含脱层单向铺设复合材料层合板梁分为4个子梁,根据复合材料层合理论,考虑后屈曲路径上位于脱层界面上、下子梁之间的局部受力与变形机制,建立了子梁之间接触力与变形之间的非线性定量关系。在此基础上,结合可伸长梁的几何非线性理论,推导出了计及接触效应的各子梁的非线性后屈曲控制方程。设定简支板梁的边界条件以及脱层前沿处各子梁之间力和位移的连续性条件,通过对控制方程和定解条件归一化,采用小参数摄动法求解,并根据梁的平衡微分方程的特点,解析其通解与特解的构造,获得了含脱层单向铺设层合梁受轴向压力作用的临界屈曲荷载及后屈曲平衡路径的理论解。通过对含脱层单向铺设的复合材料层合梁进行数值分析,综合讨论了脱层长度和深度等对层合板梁的临界屈曲载荷及接触性能的影响,并将所得的理论解与ABAQUS有限元分析得到的结果进行对比,结果表明二者高度吻合。研究发现梁的屈曲模态包含宏观的整体失效模态和界面的微观屈曲模态。梁的屈曲荷载和接触性能都是其固有属性,前者受梁的几何参数和材料参数的影响较显著,而后者则主要受脱层的位置和大小影响。 相似文献
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针对汽轮机的振动信号容易受到较为复杂的随机噪声污染,提出了一种改进粒子滤波的振动信号降噪方法;首先建立采集振动信号的数学模型,将其作为粒子滤波的状态方程;然后利用小波分析提取采集振动信号的背景噪声,将其和状态信号一起作为观测信号,得到观测方程,把降噪问题转化成在状态空间模型下的滤波问题;由于采用序贯重要性采样的粒子滤波存在着样本退化问题,在重采样阶段采用了一种权值排序、优胜劣汰的重采样算法,就是对各粒子的归一化权值从小到大的排列顺序,并根据权值方差大小淘汰粒子,从而得到了改进的粒子滤波算法,在一定程度上解决了标准粒子滤波的退化问题;进而运用改进粒子滤波算法对振动信号进行降噪处理,降噪前信号和降噪后信号分别通过小波包分解系数求取频带能量,根据各个频带能量的变化提取故障特征向量浓缩了汽轮机振动故障的全部信息,对提取的故障特征向量应用诊断识别算法进行故障模式识别;通过对比降噪前信号和降噪后信号的故障诊断识别率,证明了改进粒子滤波在汽轮机故障诊断中的应用效果更佳。 相似文献