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多介质体散射的共轭梯度解法 总被引:1,自引:0,他引:1
讨论多个介质体的电磁散射体积分方程的共轭梯度迭代求解方法,给出了介质板上方具有介质目标时的电磁散射的数值结果。 相似文献
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壳装炸药殉爆实验和数值模拟 总被引:1,自引:0,他引:1
进行了壳装固黑铝炸药殉爆实验,通过观察残留炸药、壳体和见证板变形,判断被发炸药的爆炸情况,得到了炸药临界殉爆距离。建立了壳装炸药殉爆实验计算模型,采用非线性有限元计算方法,对壳装固黑铝炸药殉爆实验进行了数值模拟。计算中采用预设壳体单元破片方法描述主发炸药壳体破片的形成和破片对被发炸药的撞击起爆,炸药临界殉爆距离的计算结果与实验结果基本一致。主要是主发炸药中部的壳体破片撞击到被发炸药,被发炸药起爆位置也在装药中部。炸药壳体厚度主要影响破片速度和质量、被发炸药的防护性能,从而影响炸药临界殉爆距离。 更多还原 相似文献
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探索了一种新型低成本的基于激光光束反射原理的全光纤速度传感器,并组成了弹丸速度测量系统。AFOBR测速系统的工作原理如图l所示。半导体激光器发出的激光通过光纤引导照射在被测物体的表面并经物体表面反射,部分反射光反射回同一根光纤并传送到光电探测器上产生光电流,光电流的大小与反射光的强度基本成正比,而反射光强是光纤端面到物体表面距离和物体表面反射率的函数。当子弹到达测量区域时,子弹外径尺寸和弹体材料反射率变化引起光电探测器输出信号的变化,在不同的位置布置同样的光纤传感器,即可进行速度测量。 相似文献
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近年来随着我国新型国产高分影像的相继问世以及相关应用的逐步展开,不少研究涉及了不同国产高分影像多光谱数据之间的交互对比,但两种国产分辨率最高的GF-2 PMS2与ZY-3 MUX传感器多光谱数据之间的对比仍未见报道。为了使这两种国产主力高分辨率传感器的多光谱数据能够在实际应用中相互补充使用,发挥更大的作用,基于它们的3对同日过空影像,采用两种方法对其进行交互对比。第一种方法是对整个试验区采用逐像元光谱比较法进行对比,第二种是采用样区光谱均值比较法进行对比,即在试验影像上选择一系列的样区,然后以各样区的均值进行对比。通过对两种传感器同步影像对的表观反射率进行回归分析,获得各对应波段的回归散点图,查明它们之间的定量关系,并据此提出相互转换的关系方程。研究结果表明,两种对比方法得出的结果相一致,但使用样区光谱均值比较法进行交互对比的结果的准确性更高。GF-2 PMS2与ZY-3 MUX各对应波段具有很强的相关性,其线性回归方程的决定系数(R2)都大于0.9,但其值在蓝绿波段较高,在红光和近红外波段有所下降,表明两种传感器的表观反射率在蓝绿波段的一致性好于红光和近红外波段。总体上看,GF-2 PMS2的信号强于ZY-3 MUX,二者的信号差异在蓝、绿光波段较大,在红光和近红外波段较小,但却明显受到地物类型的影响。对于以裸土为主的影像,两种传感器之间的差异随着波长的增大而逐渐减小,而对于以植被为主的影像,二者之间的差异却随着波长的增大而逐渐增大。将纯植被与纯裸土的样区单独提取出来做进一步分析,结果表明,两种传感器的信号差异程度在红光波段主要受裸土影响,而在近红外波段则主要是受植被影响,且植被长势越旺盛,两种传感器的表观反射率差异越大。通过研究获得了两种传感器多光谱波段数据之间的相互转换方程,并对其进行验证,结果表明:经过转换后的GF-2 PMS2数据与ZY-3 MUX数据之间的差异大大减小,各波段均方根误差的均值降幅可达64.79%,平均相对偏差率也有明显的降低。这表明,所查明的两种传感器的定量关系是有效的,其对应波段的转换方程可以用于两种传感器数据的相互转换,经转换后的数据更有利于这两种传感器数据的协同使用。分析两种传感器数据的差异原因表明:二者数据的差异主要是由于它们的光谱响应函数的差异和空间分辨率的差异引起的。ZY-3 MUX的光谱响应函数曲线相对平缓,没有明显的起伏波动,而GF-2 PMS2则较不稳定,在四个波段呈现出程度不同的起伏变化,从而影响了二者表观反射率信号的一致性;而GF-2 PMS2具有的4 m空间分辨率明显高于ZY-3 MUX的6m空间分辨率,因此更容易捕捉到细小地物的光谱信息,这也使得二者信号出现不一致。 相似文献
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飞秒激光能够在极短时间内烧蚀炸药产生高温高压等离子体。可以利用飞秒激光对含能材料或含能元器件进行精密加工。深入认识飞秒激光烧蚀炸药过程中,炸药内部的热效应是发展飞秒激光加工炸药技术的基础。建立了单脉冲飞秒激光烧蚀炸药过程的流固耦合计算模型,考虑了在高温高压等离子体和炸药自热反应的共同作用下,炸药内部的热效应。对飞秒激光烧蚀TNT炸药过程进行了流体力学数值模拟。计算结果表明:TNT炸药中未烧蚀区域产生了热效应,峰值温度高于TNT炸药的点火温度,但由于炸药内热效应区域极小,高温持续时间极短,因此炸药内温度迅速下降,没有发生点火现象。 相似文献
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常用的梅尔倒谱系数结合高斯混合模型(MFCC+GMM)方法的鸟鸣声识别技术难适应噪声环境,模型难以收敛,且计算复杂度高。该文提出一种融合声纹信息的能量谱图的鸟类识别方法(VPS-BR),该方法利用鸟类鸣声在能量谱图上所表现的多维差异性,定量识别鸣声声纹特征。通过对分贝能量进行颜色映射得到能量谱图,提取其视觉特征所表达的声学特征,分析归纳得到鸟类特有鸣声模式。在特征提取步骤中,选用识别速度快的局部二值模式、识别鲁棒性高的方向梯度直方图两个参数表征鸟鸣声谱图的边缘声纹;在识别步骤中,用局部二值模式和方向梯度直方图两种特征分别与支持向量机、K最近邻和随机森林3种分类器算法进行两两组合构建识别模型测试。对15种原始带噪鸟类鸣声数据集进行交叉验证,VPS-BR模型的平均识别率比MFCC+GMM组合模型高出11.3%,方向梯度直方图特征与K最近邻分类器的组合模型识别率达90.5%,表现出较好的抗噪性能和识别性能。最后针对样本数据集缺乏问题,使用生成对抗网络进行图像增强,进一步将识别率提升1.48%。 相似文献
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