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1.
应用SolidWorks Flow Simulation对一款球阀半载及满载状态下的直口型和圆口型两种球体启闭件进行对比,共设计了四个CFD项目:(1)半载+直口型;(2)半载+直口型;(3)半载+圆口型;(4)满载+圆口型。通过流体动力学仿真分析,获得了不同状态下的流场压力云图及速度云图;通过流线轨迹可直接地观察到阀体内流体的运动状态;基于CFD分析结果,确定了适应实际需要的球阀的内部结构设计。此外,运用"粒子示踪"、"表面参数"及"粒子统计"命令还可预测出若流体中含有的固体杂质时,杂质被流体带出的概率情况,有助于工作人员在实际操作时,提前对流体杂质进行适当过滤。 相似文献
2.
首先针对个人航位推算系统中计步算法的阈值设定问题,提出了一种基于有限状态机的阈值自学习算法.通过该算法可以在较短的时间内(10s)获得自适应阈值,提高计步算法的准确性.然后在利用该阈值进行计步的同时,对连续步态进行分割,并以分割结果作为动态窗口进行主成分分析,可以获取目标运动的方向.此外,通过利用运动步态模型中加速度变化的规律可以有效解决180°模糊问题.实验分析结果表明,相比于固定窗口的 PCA 分析方法,基于动态窗口的 PCA 在数据处理量降低61.2%的情况下,其准确度提高了11.1%. 相似文献
3.
应用SolidWorks软件的Flow Simulation插件对一款典型的发动机滤板式滤清器核心部件进行CFD分析。通过流体动力学仿真分析,可以直观地得到滤清器内部空气的流线分布,获得内部流体速度场切片云图。通过粒子轨迹示踪法,模拟三种不同粒径的杂质在滤清器内部的运动过程,可预测该款滤板式滤清器对气流中不同粒径杂质过滤效果,以便于下一步对产品结构进行优化设计。 相似文献
5.
6.
德州扑克中,相比于采用均衡策略求解的方法,对手利用是针对存在弱点的对手以获取更大收益的更有效方法.然而在面对一个全新对手时,在线条件下如何高效利用对手仍然是一大难题.现有方法常采用离线训练在线适应的方式来避开这一问题,即利用学习、演化等方法,通过海量离线训练来获得具有对手适应性的模型,使其能在比赛中适应不同的对手,而不是在比赛中针对一个新对手在线主动地优化自身策略.对此,以在线主动策略优化实现有效对手利用为目的,基于时间维的粒子定义提出一种基于粒子群优化的策略优化方法,将在线策略优化的思路引入德州扑克这种具有强随机性的博弈问题中,开展对手利用并实现在线比赛收益最大化.针对适应度计算受随机运气影响以及部分对手针对性策略难以优化的问题,提出一种基于局部最优解替代、全局最优解替代的改进粒子群优化算法(BR-PSO).实验结果表明,对于标准PSO方法难以针对的对手,所提出的方法能有效获得对手的针对性策略以实现最大化对手利用,而且优化策略的收益能够媲美基于手牌预测AI的收益. 相似文献
7.
针对现有的计步算法无法适应用户行走状态、手机姿态多样性的问题,以及有效解决静止状态下的虚假步态周期的判别问题,提出基于峰值检测的自适应时间窗口计步算法.该算法通过检测加验证的方式进行计步,利用双重滤波对原始加速度进行预处理,根据峰、谷值时间差的自适应时间窗口消除伪峰值,再利用方差与标准差对检测到的峰值进行验证.实验结果... 相似文献
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9.
10.