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The interaction potential of a He-BH complex is investigated by the coupled-cluster single-double plus perturbative triples (CCSD (T)) method and an augmented correlation consistent polarized valence (aug-cc-pV)5Z basis set extended with a set of (3s3p2dlflg) midbond functions. Using the five two-dimensional model potentials, the first three-dimensional interaction potential energy surface is constructed by interpolating along (r-re) by using a fourth-order polynomial. The cross sections for the rovibrational relaxation of BH in cold and ultracold collisions with 3He atom are calculated based on the three-dimensional potential. The results show that the △v =-1 transition is more efficient than the △v=-2 transition, and that the process of relaxation takes place mainly between rotational energy levels with the same vibration state and the △j=-1 transition is the most efficient. The zero temperature quenching rate coefficient is finite as predicted by Wigner's law. The resonance is found to take place around 0.1-1 cm^-1 translational energy, which gives rise to a step in the rate coefficients for temperatures around 0.1-1 K. The final rotational distributions in the state v = 0 resulting from the quenching of state (v = 1,j = 0) at three energies corresponding to the three different regimes are also given. 相似文献
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针对序区间偏好信息的群决策方案排序问题,本文提出了一种新的分析方法.首先,给出了序区间的有关定义及其性质;然后,通过定义专家群体判断关于方案在排序位置的期望可能度和专家群体判断关于方案的数学期望值,给出了序区间偏好信息的群决策方案排序方法.最后,通过一个算例说明了本文提出的分析方法。 相似文献
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针对多无人机任务分配问题,给出了一种新方法。首先建立了无人机的能力函数,然后通过能力函数的雅可比矩阵,给出多无人机协同打击位置和无人机俯仰角的计算方法;进而建立了无人机毁伤代价指标函数、航程代价指标函数和价值收益指标函数,给出了多无人机协同打击任务的分配方法,最后进行了仿真验证。仿真结果表明:在多无人机协同打击任务分配中,考虑能力函数的分配方案与未考虑的方案相比,获得了更大的目标收益值,提高了多无人机协同打击能力。 相似文献
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参数估计对雷达的目标检测和识别有着重要的意义。该文提出了一种基于期望最大化(EM)算法的捷变频联合正交频分复用(FA-OFDM)雷达高速多目标参数估计方法。首先,将窄带正交频分复用(OFDM)信号与传统捷变频雷达相结合,在每个脉冲宽度内同时发射多个载频随机跳变的子载波。然后,对单个脉冲内所有子载波的回波进行脉冲压缩和稀疏重构处理,得到1维高分辨距离。进一步地,将多个目标在不同脉冲时刻的高分辨距离信息构成观测数据,建立混合高斯模型。采用EM算法对模型参数和多个目标的距离、速度进行估计,并同时拟合多条时间-距离直线。直线斜率对应目标速度,直线纵轴截距对应目标初始距离。最终,分别分析了信噪比(SNR)对检测概率以及目标速度对相对估计误差的影响。仿真实验验证了所提算法的有效性。 相似文献
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基于粒子群优化模糊小波网络的目标威胁评估 总被引:1,自引:0,他引:1
主要对不确定性环境下的空中目标威胁评估问题进行研究。首先通过模糊神经网络处理信息不确定问题,在获取威胁目标信息较少的环境下,使用小波神经网络增强网络自学习能力,并分析威胁因素,创建不确定性环境下的模糊小波神经网络(FWNN),实现对目标威胁的评估;然后针对初始参数的不确定性问题,采用粒子群优化算法和BP算法更新每个模糊规则后件部分的参数,以达到提高评估效果的目的。仿真结果表明,与模糊小波神经网络相比,该算法提高系统的稳定性,加快收敛速度,增强预测精度。 相似文献
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研究了网络攻击下具有不确定性多智能体系统动态事件触发一致性问题。传统的事件触发机制无法通过改变触发规则来有效地节约网络资源。通过引入动态事件触发机制,利用该机制的动态变量使设计的事件触发条件可以根据系统的运行状态进行动态调整,从而降低控制更新的频率。在时延控制输入、网络攻击及动态事件触发下,建立了闭环控制系统的数学模型。根据Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式理论,证明了动态事件触发控制下多智能体系统的一致性。最后,通过仿真验证了该方法的可行性和有效性。 相似文献
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低空突防能力问题是无人飞行器(UAV)飞行安全的核心问题之一。针对不同地形的低空安全突防曲面问题,提出一种处理算法。该算法首先将安全走廊的概念融入到飞行曲面设计中,将三维航迹划分为水平航迹和垂直航迹规划,考虑飞行器的最小离地高度等因素,设计出平滑安全的飞行曲面,提高了飞行器突破"台风眼"区域的安全性。然后根据不同地形的特征,利用聚类算法对其进行分类,再采用二维三次卷积算法,提出基于不同地形的低空突防安全曲面设计方法。仿真结果表明,该算法能够快速实现低空安全突防的需求,降低飞行代价。 相似文献