用几何证明一个物理结论

在许多杂志和平时的教学中,我们都在用以下这个常用的结论:一圆柱形容器中盛有水,水面漂浮着一个小容器,将一个实心小塑料球(或铁球或其它物体)放入小容器中后,大容器中水面上升高度为h,则前后两次的排水体积差为Sh(S为大容器底面积).那么你知道这个结论为什么成立?你能给出它的证明吗?笔者询问了许多物理老师,但遗憾的是几乎没有一位老师能说出个所以然.本文将对此问题进行一些初浅探讨,试给这一常用结论一个数学的证明.首先我们先来看一种最简单的情形———小容器为圆柱形(或长方形).如图一,设大容器中水深为a,未放入小球时小容器底部离…     

时间尺度域匹配滤波器的设计与实现

根据地震褶积模型，设计并实现了应用于探地雷达回波信号检测的时间尺度域匹配滤波器，利用小波变换的时间定位性和尺度伸缩性，检测出雷达接收信号中单个反射子波的位置与强弱信息，利用已知的雷达发射子波模型还原回波信号，达到了滤除噪声、最佳接收的目的．通过用传统相关匹配滤波方法和本方法对探地雷达接收数据进行比较试验发现：当信噪比比较低时，传统方法已经不能准确地检测出雷达子波，而本方法仍能准确的检测出90％的雷达子波．这表明，本方法具有更好的子波检测和滤波性能．     

无人机巡检绝缘子智能检测算法及实现

针对电网巡检中人工识别绝缘子工作量大、缺陷检测实时性差的问题，提出基于Faster R-CNN的无人机目标快速检测算法，通过将绝缘子的样本进行特征提取，形成不同尺度的检测通道，并对缺陷绝缘子样本集进行匹配，完成绝缘子的快速识别和检测。将所提算法移植于无人机计算平台进行实际验证，结果表明：所提算法可在35ms内完成识别和检测绝缘子，正确率达90%,可满足电网运检智能化、自动化的要求。     

5G电力虚拟专网和数字孪生相结合的系统架构和构建

设计了一种5G电力虚拟专网和数字孪生相结合的系统架构，并考虑了终端数字孪生时同步的构建方法，提出了一种分层多智能强化学习算法。该算法决定分配给电力用户终端的资源和数字孪生体的放置，上层通过深度Q网络实现切片通信资源的分配，下层通过多智能体深度强化学习实现电力用户终端的数字孪生体放置。实验结果表明，所提出的分层多智能体算法在电力用户终端数字孪生体的同步强度上能获得较好的系统收益。