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12.5 kW霍尔推力器热设计措施的有效性分析研究
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作者 孙明明 孔繁庭 +2 位作者 杨俊泰 李沛 王尚民 《强激光与粒子束》 北大核心 2025年第9期91-101,共11页
为了对取消散热板后的12.5 kW霍尔推力器的热设计优化提供工程指引,计算了推力器热耗并校准了热模型,之后采用有限元仿真结合热平衡试验验证对12.5 kW霍尔推力器的不同热设计措施的有效性进行了分析。结果显示,在取消散热板后,推力器各... 为了对取消散热板后的12.5 kW霍尔推力器的热设计优化提供工程指引,计算了推力器热耗并校准了热模型,之后采用有限元仿真结合热平衡试验验证对12.5 kW霍尔推力器的不同热设计措施的有效性进行了分析。结果显示,在取消散热板后,推力器各部件平均温升达到50~150℃,在考虑推力器主要的热量传递路径后,提出6种热设计措施并分别进行仿真分析。分析结果表明,措施4和措施6,即阻断空心阴极与内线圈的辐射热交换以及提高导磁底座外磁屏和外线圈套筒的发射系数,对控制内线圈及导磁底座的温升具有显著影响。基于措施1即阻断内线圈和导磁底座之间的热传导,在二者间增加了厚度为5 mm隔热垫并开展了热平衡试验验证。结果显示,各部件的仿真值与实测值的比对误差均小于10%,而导磁底座和外壳处的温度比对误差最大,这是由于试验中仍存在轴向热传导所导致。比对结果验证了针对措施1所开展仿真分析的准确性,同时也间接证明了措施4组合措施6的降温效果有效性。 展开更多
关键词 霍尔推力器 热边界 热设计 热量传递
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基于Q-Learning反馈机制的无线传感网络通信节点自愈算法 被引量:9
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作者 杨惠 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第7期974-979,共6页
针对目前无线网络通信节点自愈能力差,以及自愈后网络流量出口带宽低的问题,提出基于Q-learning反馈机制的无线传感网络通信节点自愈算法。通过计算网路节点的RSSI值建立节点衰减模型,通过质心算法完成节点定位;应用Q-learning学习算法... 针对目前无线网络通信节点自愈能力差,以及自愈后网络流量出口带宽低的问题,提出基于Q-learning反馈机制的无线传感网络通信节点自愈算法。通过计算网路节点的RSSI值建立节点衰减模型,通过质心算法完成节点定位;应用Q-learning学习算法获取链路选取策略,完成节点传输过程路径时延、吞吐量以及丢包率的计算,建立网络节点模型提取链路反馈机制,利用Q-learning学习算法进行迭代计算,实现无线传感网络的通信节点自愈。仿真分析表明,运用该算法自愈网络通信节点时,当检测次数为100时,检测出的节点自愈数量为280个,节点拓扑移动距离平均值为175 m,网络流量出口带宽平均值为550 Mbyte/s,证明该算法的节点自愈能力高。 展开更多
关键词 无线传感网络 通信节点自愈 Q-learning学习算法 节点定位
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基于新改进的SVM不平衡数据集分类算法 被引量:2
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作者 刘悦婷 李晓霞 +1 位作者 李思璇 朱旭博 《石河子大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2018年第5期637-643,共7页
针对不平衡数据集数据分布不均匀及边界模糊的特点,提出一种新改进的SVM(IMSVM)不平衡数据集分类算法。该算法先计算每个样本在距离临界区域内的密度值,依据样本的密度值分别选出边界区域、靠近边界区域的与少数类数目相等的样本与少数... 针对不平衡数据集数据分布不均匀及边界模糊的特点,提出一种新改进的SVM(IMSVM)不平衡数据集分类算法。该算法先计算每个样本在距离临界区域内的密度值,依据样本的密度值分别选出边界区域、靠近边界区域的与少数类数目相等的样本与少数类完成SVM初始分类;再用所得的支持向量机和剩余的多数类样本对初始分类器迭代优化。人工数据集和UCI数据集的实验结果表明:与WSVM、ALSMOTE-SVM和基本SVM算法相比,对于不平衡性较高的Spectf Heart数据集;本文算法较其他算法的G-mean提高了5.59%,F-measure提高了6.43%,CPU运行时间降低了13%。上述结果表明:IMSVM算法分类效果良好,能有效改进SVM算法在分布不均匀及边界模糊数据集上的分类性能。 展开更多
关键词 支持向量机 不平衡数据集 样本密度 分布不均匀 边界区域
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利用自适应假近邻方法优化卷积神经网络的图像目标分类算法 被引量:2
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作者 黄珍 李志浩 +1 位作者 苑毅 阮文惠 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第10期3137-3141,共5页
为了能够在处理不同的数据类型或任务时得到良好的结果,设计了基于自适应假近邻方法的卷积神经网络(CNN)架构。将中心矩的思想应用在CNN的池化操作中,利用稀疏滤波算法实现训练过程的无监督化,并设置CNN算法的卷积掩模(卷积核)的大小和... 为了能够在处理不同的数据类型或任务时得到良好的结果,设计了基于自适应假近邻方法的卷积神经网络(CNN)架构。将中心矩的思想应用在CNN的池化操作中,利用稀疏滤波算法实现训练过程的无监督化,并设置CNN算法的卷积掩模(卷积核)的大小和每层卷积单位(CNN神经元)的数量;此外,该架构还利用自适应假近邻方法实现了简化建模和预测等任务。实验结果证实,提出的改进CNN架构的复杂度较低,它可以更快地接受训练并且不易产生过度拟合。 展开更多
关键词 卷积神经网络 假近邻 目标分类 矩池化 稀疏滤波
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蔬菜大棚运输系统设计
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作者 孔繁庭 郑朵朵 《农业与技术》 2022年第21期47-51,共5页
现今,由于对蔬菜的大量需求,蔬菜大棚逐渐普及,但是传统的蔬菜大棚运输仅靠人力,费时费力,搬运不当还会对蔬菜造成一定程度的损伤。随着科技的日益发达,人们对大棚蔬菜的运输提出了更科技化的要求。由此,基于单片机STC89C52芯片、蓝牙... 现今,由于对蔬菜的大量需求,蔬菜大棚逐渐普及,但是传统的蔬菜大棚运输仅靠人力,费时费力,搬运不当还会对蔬菜造成一定程度的损伤。随着科技的日益发达,人们对大棚蔬菜的运输提出了更科技化的要求。由此,基于单片机STC89C52芯片、蓝牙控制、直流电机等设计一套蔬菜大棚运输系统。具体为在蔬菜大棚里面安置铁轨,设计1款在轨道上可遥控的智能运输车。利用手机APP操纵运输车,使其能够智能化的运输蔬菜,以此来节省人力物力,高效运输蔬菜。 展开更多
关键词 STC89C52RC 蓝牙控制技术 直流电机
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