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为获得毫秒(ms)级正弦波损伤变量预测模型,对岩样在不破坏情况下进行了不同波形不同频率的轴向力加卸载试验。提出了不同步时间段的定义,进而获得不同峰值荷载下不考虑不同步时间条件下的动态泊松比分别与即时荷载、即时横向长度、即时轴向高度之间的线性关系,从而得到线性关系中系数与峰值荷载间的拟合公式,即可联立不同已知条件,通过少量几个加载力峰值下的试验数据,对任意峰值荷载下动态泊松比与相关参数间的线性关系进行预测。以此为基础研究得到,在误差允许的范围内,采用动态泊松比与即时横向长度的线性关系,推导出体积应变、损伤变量的计算公式和方法,可以很好地对加卸载过程中岩样的体积应变、损伤的变化做出ms级的精确预测,也为在已知少量循环试验下获得岩石动态参数,即可对ms级的损伤进行精确预测的模型提供了方法。 相似文献
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针对大量在空中无秩序飞行的无人机有可能会闯入飞机场等禁飞区的情况,为了避免发生空中交通安全事故,提出了一种无人机禁飞区预警算法。首先,该算法经过坐标变换将描述无人机位置点的GPS坐标转换成对应的平面坐标;接着,采用改进的最小二乘曲线拟合算法预测出无人机的飞行轨迹;然后,通过计算预测的飞行轨迹曲线在当前点的切线是否会与描述禁飞区的电子围栏相交,来判断无人机是否会进入禁飞区。同时,所有的无人机都会安装上飞行数据记录模块,来实时地为该算法提供无人机的飞行状态信息。最后,通过MATLAB仿真实验验证了该预警算法的可行性和有效性,表明该算法可以对禁飞区周围的无人机进行预警。 相似文献
93.
Zhou Weixian Department of Aeronautical Manufacturing Engineering Northwestern Polytechnical University Xi′an 《中国有色金属学会会刊》1997,(1)
DEPENDENCEOFPREDICTIONMODELOFFORMINGLIMITSTRAINSONFORMINGMETHODANDMECHANICALPROPERTIESOFSHEETMETALS①ZhouWeixianDepartmentofAe... 相似文献
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Modelling students' behaviours has reached a status that can only be overcome by improving the ability of predicting the results on teamwork. Indeed, teamwork is an important piece on the learning process, but understanding their mechanisms and predicting the results achieved is far from being solved by traditional classifiers. In this paper, we address the problem of predicting teamwork results, and propose a recommender system that suggests new teams, in the context of a given curricular unit. Any student, who is looking for a team, may use the system; in particular, he may ask for the best team to join, either considering all available colleagues or just the set of his previous teammates. Our system makes use of social network analysis and classification methods as the algorithmic core of the decision‐making process. System evaluation is presented through a set of experimental results, which report the performance of social network analysis and classification algorithms over real datasets. 相似文献
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The prediction of the production rate of the hematite ore beneficiation process is important to plant-wide optimization. This paper presents a data-based multi-model approach to predict the production rate with multiple operating modes. The inputs of the predictive model are the performance indices of each unit process, and the output is the global production index (the production rate) of the hematite ore beneficiation process. The multiple models are developed by integrating the fuzzy clustering algorithm and machine learning algorithm. A global model, Takagi–Sugeno–Kang fuzzy model, and multiple neural network model were compared using the data obtained from a practical industrial process, and the effectiveness of the proposed algorithm was proven. 相似文献
99.
通常数字降噪耳机采用的自适应滤波器,一般基于LMS、NLMS等算法,但是由于A/D转换存在一定的延迟,导致实际降噪效果降低,故降噪耳机上的主动降噪系统需要对噪声进行预测.通过线性预测算法和改进滤波器,对已经采样的噪声信号进行算法分析,预测下一时刻的噪声信号,在Matlab中实现对飞机引擎噪声进行预测,并将降噪效果与LMS自适应滤波器的降噪效果进行比较.仿真结果表明,在处理低频噪声时,预测滤波器效果要优于LMS自适应滤波器. 相似文献
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