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针对目前高速旋转弹丸外弹道参数章动和进动测试的成本高以及后期处理数据较复杂等问题,提出了基于机械系统动力学自动分析(ADAMS)的弹载设备外弹道参数仿真的方法。该方法通过建立弹载设备外弹道运动模型,并利用动力学仿真软件ADAMS对模型进行分析,得到弹载设备外弹道的运动轨迹、加速度曲线,再现了弹载设备在外弹道环境下的运动规律。章动和进动的转速比影响着弹载设备在外弹道的运动轨迹,其中,弹载设备受章动影响较大。仿真实验结果表明,通过实验得出的弹载设备在外弹道的运动规律与理论结果一致,表明该方法可以实现对弹载设备外弹道参数的测试,降低了测试成本,避免了后期处理数据较复杂的问题。 相似文献
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沈大伟 《北京印刷学院学报》2011,19(6):66-68
为了提高数字图像处理中图像配准的精度和算法的健壮性,提出了一种基于改进的Hausdorff距离的图像配准方法。基于传统的Hausdorff距离的图像配准方法算法的稳定性比较差,得出的配准结果存在较大的差异性,而将LTS(least trimmed square)Hausdorff距离作为适度函数应用到算法当中后,有效地克服了传统算法所存在的问题。算法首先是对参考图像和待配准图像进行压缩、二值化和边缘检测预处理,然后用LTS Hausdorff距离结合遗传算法的步骤对待配准图像进行配准操作。对比实验证明,该算法比传统的算法能更有效地抵抗在配准过程中所产生的噪声和孤立点的影响,并且在保证一定配准精度的基础上提高了算法的效率。 相似文献
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随着全球老龄化和呼吸系统疾病增加,无创呼吸机使用场景逐渐从医院转向日常家庭,因此迫切需要呼吸机具备更强的自主适应能力,以针对不同病症进行个性化治疗.然而,目前呼吸机产品智能化程度较低,并主要受制于呼吸机对患者呼吸状态的识别能力与针对性调节呼吸机参数的自适应能力.针对以上现状,结合感知融合、深度学习等相关技术,设计并实现一套基于感知融合的无创呼吸机自适应算法.算法包括两个部分:基于深度学习的参数初始化算法和基于深度学习的逐步滴定算法.参数初始化算法根据患者历史呼吸数据,对呼吸机通气模式和参数进行初始化;逐步滴定算法在参数初始化的基础上,通过多种传感器实时检测患者状态参数变化,并根据状态参数对呼吸机进行调节,直至整个治疗环节结束.最后在仿真平台上对所提出的自适应算法进行不同呼吸症状、漏气情况的仿真实验,结果表明所提出算法在分类准确率与回归精度等多个指标上均优于现有同类型工作,有望加快呼吸机智能化进程,为患者提供个性化治疗的可能性. 相似文献
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提出一种步长因子μ(n)随时间变化的LMS算法,新算法有更快的收敛和跟踪速度,其收敛速度快于传统的LMS,并通过仿真验证了其性能。 相似文献
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