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为给各种环境条件下模拟雷击放电试验中放电路径的观测提供经济可靠的观测方法,采用单反相机并借助于光学滤镜等其他现代电子设备,观测不同环境条件下大量的放电试验现象,总结了放电试验在户外试验场和室内实验室以及在白天和夜间不同光线环境下进行时的观测方法。结果表明,借助单反相机及其配件,采用6~10s的长时间曝光模式并合理设置ISO感光度和光圈大小及其他参数可实现对放电路径的观测,即在户外强光环境下,需借助于ND滤镜,相机ISO感光度需设置较小的值,且采用小光圈,而在弱光或黑暗的户外和室内条件下,相机ISO感光度和光圈均可适当增大。 相似文献
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基于Stackelberg-Markov非对等三方博弈模型的移动目标防御技术 总被引:1,自引:0,他引:1
易攻难守是当前网络安全面临的核心问题之一.移动目标防御技术对被保护系统的攻击面实施动态持续性变换,从而降低攻击者成功的概率.随着移动目标防御领域的研究进展,如何优化动态防御策略,实现成本和收益均衡的智能防御已经成为关键的研究点.移动目标防御的现有优化模型往往存在对目的性较强的实际攻守场景描述不当、无法预测参与者后续策略、缺乏对系统用户的考虑等问题.针对这些问题,本文创新性的将用户作为移动目标防御博弈中的第三方参与者,结合Stackelberg博弈和Markov模型来构建非对等三方博弈,以确定移动目标防御的最优策略.数学分析和仿真实验表明,本文提出的模型能够兼顾防御者和用户的成本和收益,避免过度的防御和不适宜的防御,有效的实现防御策略智能决策. 相似文献
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由于光学遥感穿透性差,光学图像常受到云层等天气因素干扰而影响其遥感应用。现有基于多时相或单幅图像修复的方法受地物变化及缺乏先验信息的影响,难以恢复云下真实地物信息。利用SAR图像不受云层、光照等因素干扰的特点,提出一种与SAR图像融合的光学图像去云方法。首先利用分形网络演化算法(FNEA)结合形状及光谱特性对云区进行检测,接着采用非下采样剪切波变换(NSST)对光学与SAR图像进行分解,最后对分解后系数结合云区检测结果进行融合,其中低频信息基于改进加权能量和进行融合,高频则结合方向信息熵及脉冲耦合神经网络(PCNN)模型进行融合。以高分一号、二号光学和高分三号SAR图像数据进行实验。结果表明,该方法相较其他5种算法在云区与参考图像有更高的相似性,可以更好地保持纹理及细节特征,在有效解决云层遮挡问题的同时实现图像增强,有利于后续图像分类、目标识别以及图像判别等遥感应用。 相似文献
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输电线路雷电屏蔽性能模拟试验研究是线路雷电防护研究的重要手段。根据实际观测的雷电梯级先导停滞时间,确定采用负极性20/2 500?s和负极性80/2 500?s两种操作冲击电压波形模拟雷电最后一击的放电过程,针对1 000 kV特高压线路SZ322型杆塔开展了模型比例为1:12.5的大尺寸雷电屏蔽性能模拟试验。试验结果表明:导线接地方式明显影响导线的放电被击概率;正极性偏置电压将增大导线的放电被击概率,负极性偏置电压将减小导线的放电被击概率;波头时间对放电路径影响不明显;导线被击概率随着线路保护角的增大而增大。所得结果为后续特高压线路雷电屏蔽性能试验的开展提供参考借鉴。 相似文献
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给水污泥(DWTR)是自来水厂产生的废弃物,通常以填埋形式处置,但其中大量具有无机阴离子吸附潜能的氢氧化铝未得到充分利用.本研究尝试建立基于给水污泥吸附耦合二次絮凝沉淀的Cr(Ⅵ)控制技术,并系统优化工艺条件,以增强工业废水处理中对Cr(Ⅵ)的去除效果,同步实现给水污泥的资源化利用.结果表明:DWTR对Cr(Ⅵ)的吸附符合二级动力学方程,化学吸附作用占主导地位,吸附容量为5.910 mg/g.利用响应面法(Box-Behnken模型)考察PAC和DWTR总投加量、PAC与DWTR的投加比例和工艺体系pH对DWTR-PAC复合强化混凝去除水中Cr(Ⅵ)的影响.验证了该模型下的最优方案,并设置多组对照实验加以验证,在与纯PAC体系、无吸附DWTR与PAC混合体系、纯DWTR体系等的对比中发现,当PAC的投加量为12.94 g/L、DWTR的投加量为21.05 g/L、溶液pH为5.95时,DWTR-PAC体系展现出明显优势,模型预测其对Cr(Ⅵ)的去除率为99.8%(实测为99.85%). 相似文献
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海上风力发电机组接地网结构、所处环境等与陆上风力发电机组有显著差异。为研究海上风电机组基础作为自然接地体的问题,分别建立了单桩基础、单柱三钢桩基础、高桩承台基础和导管架基础4种地网形式的计算模型,将模型的每一个导体进行分段,再通过复镜像法求解每一段导体的格林函数,最后通过叠加定理求解基础的接地阻抗,并综合分析了典型水位变化对接地阻抗的影响。结果表明,利用海上风力发电机基础作为自然接地体能够满足电气工程生产和安全的需要,可为海上风电机组接地设计提供参考。 相似文献
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为了减少电缆沟盲目施工与偷盗等因素造成的损失和影响,引入一种智能的线路监控技术。该技术基于分布式光纤传感技术,利用BP神经网络对光纤传感器的四种常见的扰动信号进行模式识别。通过将光纤传感器得到的时域扰动信号用特定的程序处理后转换成图像,再经特定的图像处理流程后形成模式识别的样本。利用这些样本训练BP神经网络,并将训练好的模型应用到实际的电缆沟安全监控系统中进行测试。测试结果表明,电缆沟的总体识别成功率为98.16%,该识别方法还可以应用于光纤周界安防系统等领域。 相似文献
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针对现有图像超分辨重建方法难以充分重建图像的细节信息且易出现重建的图像缺乏层次的问题,提出一种基于自注意力深度网络的图像超分辨重建方法。以深度神经网络为基础,通过提取低分辨率图像特征,建立低分辨率图像特征到高分辨率图像特征的非线性映射,重建高分辨率图像。在进行非线性映射时,引入自注意力机制,获取图像中全部像素间的依赖关系,利用图像的全局特征指导图像重建,增强图像层次。在训练深度神经网络时,使用图像像素级损失和感知损失作为损失函数,以强化网络对图像细节信息的重建能力。在3类数据集上的对比测试结果表明,所提方法能够提升图像超分辨重建结果的细节信息,且重建图像的视觉效果更好。 相似文献