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基于D-optimality准则的多输入多输出雷达阵列设计
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作者 顾帅楠 郑娜娥 秦文利 《太赫兹科学与电子信息学报》 北大核心 2018年第3期423-430,共8页
为了最小化参数估计的均方误差,提出了基于D-optimality准则(DOBC)的多输入多输出雷达天线几何设计方法。严格推导了天线几何在DOBC准则下需要满足的约束条件;进行了敏感性分析,DOBC准则下的天线几何只与目标方位角之差有关,而与具体的... 为了最小化参数估计的均方误差,提出了基于D-optimality准则(DOBC)的多输入多输出雷达天线几何设计方法。严格推导了天线几何在DOBC准则下需要满足的约束条件;进行了敏感性分析,DOBC准则下的天线几何只与目标方位角之差有关,而与具体的方位角值无关;并推导了远场条件下参数估计的克拉美罗界(CRLB),DOBC准则可以看成一种修正的CRLB,其为最大似然估计算法提供了更严格的下界约束。仿真结果表明,与最小冗余阵列、均匀阵列相比,DOBC准则下的天线几何具有更优越的参数估计性能,且其不受阵列孔径的约束,可以通过扩大孔径,进一步提高分辨力。但随着孔径的提高,方向图的伪峰值会升高,在低信噪比条件下,会造成很大的参数估计误差,因此需要根据实际应用需求,选择合适的孔径大小。 展开更多
关键词 多输入多输出雷达 天线几何 d-optimality准则 敏感性 克拉美罗界
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基于D-optimal法优化香菇菌种培养基质配方的研究 被引量:3
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作者 任爱民 包玉政 +7 位作者 韩爱民 李通 刘明军 王晓巍 杨建杰 杨琴 杨仁录 付爱芳 《寒旱农业科学》 2024年第8期724-733,共10页
为了筛选和优化香菇原种及栽培种的培养基质配方,采用D-optimal设计方法,以麦粒和木屑不同配比为原料优化香菇原种培养基质,以木屑、玉米芯、麸皮不同配比为原料优化香菇栽培种培养基质,以香菇品种L808作为供试菌种,分别以其菌丝萌发期... 为了筛选和优化香菇原种及栽培种的培养基质配方,采用D-optimal设计方法,以麦粒和木屑不同配比为原料优化香菇原种培养基质,以木屑、玉米芯、麸皮不同配比为原料优化香菇栽培种培养基质,以香菇品种L808作为供试菌种,分别以其菌丝萌发期、菌丝长速、满袋期为评价指标,通过对各评价指标的测量,建立了各配比基质与香菇培养基质配方响应值之间的回归模型,从而科学的优化出香菇原种及栽培种栽培基质的配方。试验结果表明,香菇原种栽培基质最优配方为50%麦粒+50%木屑;香菇栽培种栽培基质最优配方为37.69%玉米芯+23.33%麸皮+38.98%木屑。在以上2个配方的栽培基质接种后,香菇菌丝的生长旺盛,萌发期短、满袋期短,且理化性质较优,说明优化得到的栽培基质配方具有较高的可行性,该设计方法也在优化培养料配比上是科学并且可行的。 展开更多
关键词 d-optimal法 香菇 原种 栽培种 培养基质 配方
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基于D-optimal试验设计的公共交通出行logit模型
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作者 李信 杨桥东 曾大堃 《山东交通学院学报》 CAS 2014年第1期33-38,共6页
以成都到龙泉片区的交通通道为研究对象,假设通道开通地铁的情况下,采用D-optimal试验设计意愿调查问卷,选择费用、时间等变量以及个人属性作为效用变量,建立公共交通出行的多项logit模型,结合意愿调查数据对模型进行求解,分析通道中公... 以成都到龙泉片区的交通通道为研究对象,假设通道开通地铁的情况下,采用D-optimal试验设计意愿调查问卷,选择费用、时间等变量以及个人属性作为效用变量,建立公共交通出行的多项logit模型,结合意愿调查数据对模型进行求解,分析通道中公共交通出行选择行为,并预测成都到龙泉片区主要交通方式的客流分担率。分析表明,地铁将承担通道中大部分的客流。 展开更多
关键词 公共交通出行 d-optimal试验设计 意愿调查 多项logit模型
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基于GT-Power DoE的柴油机进气系统多目标多参数优化 被引量:2
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作者 张博 张萍 +1 位作者 郭旭 王银 《海军工程大学学报》 CAS 北大核心 2020年第5期55-60,共6页
为进一步提升某船用柴油机的动力性、经济性和运行的可靠性,对柴油机的进气系统开展了多目标多参数的优化设计。基于柴油机工作过程及冷却系统耦合仿真模型,采用DoE中D-optimal抽样方法,以普通最小二乘法建立起多个变量因子的响应面模型... 为进一步提升某船用柴油机的动力性、经济性和运行的可靠性,对柴油机的进气系统开展了多目标多参数的优化设计。基于柴油机工作过程及冷却系统耦合仿真模型,采用DoE中D-optimal抽样方法,以普通最小二乘法建立起多个变量因子的响应面模型,并采用多目标优化方法进行非归一化求解,得到额定工况下进气系统结构参数及运行参数的优化解集和最优解。仿真结果表明:优化后整机的输出功率及扭矩分别提升了3.8 kW和14.3 N·m;涡前排温、峰值缸压以及燃油消耗率分别降低了40℃,2.5 bar和2.1 g/(kW·h)。 展开更多
关键词 DOE GT-POWER d-optimal 多目标多参数优化
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