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介绍了研究传输控制协议 (TCP)拥塞控制问题的各种分析模型 ,指出了研究TCP拥塞控制的主要目标 .对当前国内外的研究动态给予了讨论 ,并对当前现有模型根据其流量范围和使用的分析工具进行了分类概括 .最后概要地阐述了在端到端和在网络中进行拥塞控制的相互关系 相似文献
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针对工业过程时变的特点,基于自适应滑动窗的主元分析算法由于能依据采集数据时时更新模型,因此能有效提高建模精度和诊断准确度。但是该算法的实现基于两个假设:(1)假定用于更新模型的数据是正常稳定过程中采集而得。(2)假定采集数据时序无关。由于算法没有辨识功能,极容易用携带故障信息的数据来更新系统模型,后果可想而知。据此本文提出计算相对变化量用于区分数据正常与否。实践证明大部分工业过程存在时序相关性,而滑动窗算法属于常规静态建模,因此应该考虑动态主元分析。综上,本文提出动态主元分析的关键参数——时滞参数z来计算和改进自适应滑动窗算法。最后经过仿真测试验证了辨识算法的有效性。 相似文献
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塔式起重机臂架周期性拓扑优化设计 总被引:1,自引:0,他引:1
为实现塔式起重机臂架桁架结构腹杆的布局优化,提出了基于连续体拓扑优化的桁架结构优化设计方法.首先去除起重臂腹杆,用腹板代替,同时为克服臂架细长难以进行拓扑优化的特点,将起重臂划分为若干个优化周期,建立臂架的周期性板梁优化模型;然后使用周期性SKO(soft kill option)方法对腹板进行连续体拓扑优化,优化中使用温度过滤函数消除棋盘格式现象,得到优化的腹板拓扑构型;最后使用有限单元8-邻域网格模型骨架提取算法得到腹板拓扑的中心骨架进而得到优化的腹杆布局.选取QTZ63塔式起重机最大幅度、最大起重量和最大应力3种典型工况作为优化工况,并考虑起升动载荷、风载荷及惯性载荷进行优化设计.基于3种典型工况,从强度、刚度、稳定性方面对原臂架和优化臂架进行了对比分析,验证了优化方法的有效性. 相似文献
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利用博弈学习思想,以多agent系统为平台,提出一种基于动态无限博弈的多agent合作机制模型,以多阶段邀请、考核模式形成无限次重复博弈结构体.提出信任基准测度评价控制agent博弈选取的盲目性,使其理性计划各阶段决策.通过博弈结果反馈信息,动态调整agent博弈主体的收益函数,控制各agent间的协同合作优先级,实现闭环调控.将多agent组合构成智能结构体的基本单元,利用九宫格实验对该基本单元进行试验测试,验证多工况下,基于多种信任基准条件agent单元体间的协同合作机制.实验表明,信任基准可有效调整agent间的信任等级,促进系统中agent合作频率的提高. 相似文献
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《金瓶梅》的作者问题,一向是《金瓶梅》研究中的一大难题,自从《金瓶梅》问世,即成为读者关注的热点。从早期的袁氏兄弟、董其昌、谢肇浙等人直到当代研究《金瓶梅》的专家学者,无不对此花费过大量精力。自从沈德符在三百八十多年前随便说了句“闻此为嘉靖间大名士手笔”,于是后人便循此在“嘉靖间大名士”中寻找,到解放前的三百三十多年间,共提出够资格的大小名士近十人,近年来由于名人效应增加,更猛增至五十多人。又有人据书中杂有部分吴语和马桶等南方器物,便断言作者为南方人,可又解释不了书中大量的北方话,特别是兰陵方言,真是愈理愈乱。恰如朱一玄先生所说:“各家文章都在说明某人 相似文献
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基于状态图和数据库技术的仓库管理软件算法 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍了自动化立体仓库中各种出入库方式的分类和分层结构模式,着重给出一种基于状态图和数据库表的出入库管理软件及其算法,其中包含了所有各种出入库操作方式,并给出了立体仓库货位货箱的一种数据库有用表示方法。经实际使用证明,所提出的软件算法是灵活有效的。 相似文献
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建立了柱后衍生-紫外检测-离子色谱法同时测定高纯硅微粉中痕量铁和氧化铁杂质含量的方法。方法选用具有阴阳离子交换基团的高选择性Thermo Scientific DionexTM IonPacTM CS5A色谱柱,选择与铁形成单一络合形态、中等络合能力的2,6-吡啶二羧酸(PDCA)为淋洗液,在线柱后添加普适性的4-2-吡啶偶氮苯二酚(PAR)金属显色剂,于530 nm波长下准确完成了二价和三价铁离子的分离测定。结果表明,本方法对二价铁离子和三价铁离子的检出限分别为0.013 mg/kg和0.006 mg/kg,线性相关系数r2均大于0.999,实际样品中二价铁和三价铁的加标回收率分别为79%~90%和92%~105%,具有较高的灵敏度、准确度和选择性。该方法可以准确测定高纯硅微粉中痕量二价铁和三价铁的含量,以此结果反馈高纯硅微粉产品中铁杂质含量的不同来源,为其生产工艺的持续优化和改进提供重要的参考数据。 相似文献
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基于改进堆叠式循环神经网络的轴承故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
提出基于改进堆叠式循环神经网络的轴承故障诊断模型.利用深层网络极强的非线性拟合能力以及循环神经网络特有的沿时间通道传播的特点,通过门控循环单元解决堆叠式循环神经网络梯度消失的问题,实现对轴承健康状况的分类识别.利用美国凯斯西储大学轴承数据集进行了轴承故障诊断试验,同时将支持向量机、粒子群优化的支持向量机、人工神经网络、卷积神经网络AlexNet以及循环神经网络作为对比以检验所提模型的分类性能.结果表明,提出的模型能够对轴承故障进行有效诊断,并且具有一定的可靠性与泛化能力. 相似文献
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