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601.
于鲲  丛明煜  戴文聪 《光学学报》2020,(21):191-204
对含固体粒子的气固两相尾焰红外辐射特性进行了仿真建模,并采用光线跟踪方法计算了尾焰辐射强度和辐射抑制率。设计了飞行状态尾焰流场的仿真环境和空基红外相机成像的仿真场景,通过固体粒子辐射抑制机理确定了粒子直径、粒子流量和粒子复折射率是影响辐射抑制率的主要因素。仿真计算结果表明:减小粒子直径、增大粒子流量能增强固体粒子的辐射抑制能力;增大粒子的吸收截面能增强固体粒子在气体吸收谱段的辐射抑制能力,同时降低其在非气体吸收谱段的辐射抑制能力;在某些情况下,固体粒子会增加尾焰辐射强度并改变光谱辐射特性。  相似文献   
602.
对砌体结构、混凝土结构和钢结构3类主要建筑结构进行分析,找出设计中因素与经济损失之间的联系,推导出了保险金额参考式。再根据参考式计算出保险费与建筑设计费的比值,得出应缴纳的保险费占可收入的设计费的百分比。从理论分析和现实可行性2个方面为建筑工程设计责任保险评估、推广建筑工程设计责任保险提供参考。  相似文献   
603.
马林聪  杨帆 《甘肃科技》2021,(8):97-101
为响应国家推广的"全民阅读"活动,各图书馆机构开展对用户阅读行为数据的进一步组织和利用,分别制定了各自的元数据方案,由于信息化管理系统的差异,各图书馆自建的元数据方案缺少统一规范和标准,在资源互操作和关联方面相当薄弱.针对读者阅读行为数据资源的特点,本文结合阅读数据描述元数据功能和原则,复用已有元数据标准,并在其基础上...  相似文献   
604.
枪支射击的检测与识别有助于实现枪支和子弹的精准管控,从而防止枪支滥用、提高公共安全。区别于传统利用加速度传感器的枪击识别需要进行特征提取的方法,本文针对不同类型的枪击加速度信号,首次采用深度学习的方法进行研究,提出了一种新的兼顾精度和轻量化的EfficientNetTime时间序列分类模型。该架构核心由MBConvTime,Fused-MBConvTime模块组成,能够自动提取枪击加速度信号特征,对不同输入时间尺度更具鲁棒性。在识别精确率方面达到97.42%超越传统枪击识别算法,并在公开枪击数据集上与SVM、决策树、随机森林三种传统机器学习模型和FCN、Resnet、Inceptiontime、Xceptiontime四种时间序列深度学习模型对比。实验结果表明EfficientNetTime模型更加高效,识别精确率也更高。  相似文献   
605.
影响消防安全的因素众多,针对各因素之间存在模糊不确定性的特点,提出一种基于模糊综合评价的消防安全评估方法;采用层次分析法相对客观合理地确定评价指标的权重,建立消防安全评估的模糊综合评价模型;进而根据评价结果,提出加强我国消防安全工作的具体对策。  相似文献   
606.
基于粗集理论和扩张矩阵理论 ,提出了一种利用遗传算法求解最小约简的方法。通过对算法的分析提出了改进性意见 ,并用 JAVA语言实现了该算法。实验结果表明 ,该算法是高效的。  相似文献   
607.
建立了程序升温-称量法测定1AW溶液中总氧化物含量的分析方法。利用热重分析方法和拉曼光谱分析方法对1AW溶液中关键核素的分解行为进行系统性研究,最终优选出1AW溶液的煅烧温度,并筛选样品盒材质和优化两步法升温程序的温度参数。该方法取样体积为20~70μL,样品加热时长约130 min,总氧化物含量的测量相对标准偏差为5.1%(n=6),氧化锆测定结果的相对误差为-3.7%~3.7%,精密度、准确度满足工艺分析需求。  相似文献   
608.
光伏阵列一般由大量组件构成,受环境影响易出现局部阴影,导致P-V曲线出现多峰现象。传统的最大功率点追踪(Maximum power point tracking,MPPT)控制策略如扰动观察法容易陷入局部最优, 从而降低光伏系统的发电效率。为了解决该问题, 本文提出了一种融合正弦余弦算法和自适应策略的布谷鸟优化算法(Cuckoo Search Algorithm Fusing Sine Cosine Algorithm And Adaptive Strategy ,AFCS),并将其应用于光伏全局MPPT控制中,用于改善MPPT过程中的收敛速度与追踪精度。最后设置多种光照情况并用花朵授粉算法和粒子群算法进行对比,经过MATLAB/Simulink仿真验证,该算法拥有较快的收敛速度和较高的追踪精度, 在各个光照条件下均能快速追踪到光伏阵列最大功率点, 可以有效提高光伏系统的发电效率。  相似文献   
609.
为了准确表征和预测光伏(PV)组件在不同工况下的电流电压(I-V)特性,提出一种利用改进Elman神经网络的光伏I-V曲线黑盒建模新方法.首先,通过皮尔森相关系数分析影响I-V曲线的环境因素;其次,使用基于电压电流的双线性插值法对实测I-V曲线进行重采样,以提高I-V曲线上数据点分布的均匀性;再次,使用基于辐照度温度的网格采样法对I-V曲线数据集进行下采样,降低数据冗余度,并利用量子粒子群(QPSO)算法优化Elman神经网络的初始权值和阈值,从而构造QPSO-Elman预测模型.最后,根据实测I-V曲线数据集进行实验验证和测试,并与多层感知机、未改进的Elman网络、支持向量机等算法进行对比.实验结果表明,所提出的建模预测方法精度更高,稳定性和泛化能力更好.  相似文献   
610.
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