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991.
针对目前Ad Hoc网络多信道环境下MAC层存在的入侵终端问题,研究并提出了MAC层协议的改进方案.即在原有的动态信道分配MAC层协议基础上,增加了对入侵终端发生情况下信道重新分配机制和链路重新建立机制.使得Ad Hoc网络在入侵终端冲突发生的情况下,各节点得以迅速重新恢复通信.最后,对改进后协议的正确性和有效性进行仿真验证. 相似文献
992.
993.
为解决高海拔露天矿排土场边坡安全稳定性监测中存在的常规监测仪器布置以及人员值守的高投入和高风险等问题,本文以西藏某露天铜矿排土场边坡为研究对象,选取典型剖面,通过岩石室内物理力学试验获得坡体岩石物理力学参数,采用简化Bishop和Morgenstern-Price极限平衡法方法分别计算排土场不同滑坡模式下现状边坡各分区稳定性系数,针对高海拔地区的独特气候,利用InSAR监测高海拔排土场边坡形变信息,综合评价高海拔排土场边坡安全稳定性,为高海拔排土场边坡滑坡灾害风险预警与防控提供理论和技术支持。 相似文献
994.
为了研究粘性条件下含不同导叶数的液力透平内水力损失的分布情况,采用CFD方法以3种不同黏度工质对3种不同导叶数的泵作液力透平进行数值计算,分析工质黏度对含不同导叶数的液力透平水力损失分布的影响规律。结果表明:叶轮内的水力损失在透平总水力损失中所占比重超过50%,是透平内的主要水力损失;相同流量与工质下,叶轮内的水力损失随着导叶数的增加而减小,叶轮内的流动受导叶数影响显著,蜗壳、导叶等其他过流部分内的流动受导叶数影响较小;随着工质黏度的增加,相同导叶数透平各过流部分的水力损失基本呈增大趋势;在透平叶轮前添加合适叶片数的导叶能够改善叶轮内流动的状况,减小叶轮内水力损失。 相似文献
995.
本文提出了基于编码机制的网格数据复制思想,通过对副本数据进行线性分组编码,并将其分散保存到网格存储节点,可形成具有纠删能力的编码子副本组.针对目前热点研究的线性分组编码,探讨基于Cauchy Reed-Solo-mon Code、Tornado Code和Random Linear Code的编码数据复制方案,通过建模手段讨论三者的副本数据访问性能和副本数据可靠性,并与传统的完整数据复制和分块数据复制进行时比分析,证明所提出的编码数据复制有着较优的综合性能.具体实验数据进一步说明,编码副本的编码开销占整个数据复制开销的较小比例,表明编码数据复制是具有可行性的技术方案. 相似文献
996.
COSINE软件包是国家核电技术有限公司北京软件技术中心自主研发的堆芯设计和安全分析一体化软件包,安注箱是该软件包用于压水堆核电厂主回路分析的重要设备。本文介绍了基于NewtonRaphson算法建立的安注箱模型,该模型采用半隐式离散方法,程序的四个守恒方程采用有限体积法,其方程分别为:不凝气体质量守恒方程,液相质量守恒方程、气相动量守恒方程以及气相能量守恒方程。守恒方程考虑惯性力,壁面摩擦,局部阻力损失以及重力等因素影响。利用COSINE安注箱模型和参考程序RELAP5计算结果对比,两者计算结果误差较小,吻合较好;结果表明:COSINE安注箱模型能正确模拟安注箱,个别情况下COSINE安注箱模块更具稳定性和收敛性。 相似文献
997.
998.
999.
2-RRR+RRS球面并联机构的静刚度分析 总被引:2,自引:0,他引:2
基于计算杆件变形方法及小变形叠加原理,推导2-RRR RRS机构动平台的角位移、球心点线位移与机构各支链构件上的力的关系.依据静力学分析的结果,即支链构件上的力与动平台上的外载荷的关系,建立机构的动平台上球心点的位移与外载荷关系,进而得到机构的整体柔度、刚度矩阵.通过正交变换,得到了机构的6个主刚度指标及所在的主方向.分析与计算结果表明,主刚度在三个主方向上较大、另三个方向则较小,且差值巨大.零点附近刚度较小、离零点越远刚度越大.而刚度数量级(值)比3-RRs大、比3-RRR小,证明了过约束使机构刚度增大.为该机构的工程设计和应用提供理论基础. 相似文献
1000.
Transformer在大规模数据集上取得了优异效果,但由于使用多头注意力使得模型过于复杂,且在小规模数据集上效果不理想.对于多头注意力替换的研究在图像处理领域已取得一些成果,但在自然语言处理领域还少有研究.为此,首先提出一种去注意力的多层语义感知机(multi-layer semantics perceptron,MSP)方法,其核心创新是使用token序列转换函数替换编码器中的多头注意力,降低模型复杂度,获得更好的语义表达;然后,提出一种动态深度控制框架(dynamic depth control framework,DDCF),优化模型深度,降低模型复杂度;最后,在MSP方法和DDCF的基础上,提出动态多层语义感知机(dynamic multi-layer semantics perceptron,DMSP)模型,在多种文本数据集上的对比实验结果表明,DMSP既能提升模型分类精度,又能有效降低模型复杂度,与Transformer比较,在模型深度相同的情况下,DMSP模型分类精度大幅提升,同时模型的参数量大幅降低. 相似文献