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高空核爆电磁脉冲(HEMP)对数据采集与监视控制系统(SCADA)的损害研究越来越成为当今社会关注的焦点,也是给风力发电行业造成经济损失的威胁之一。雷电电磁脉冲(LEMP)和高空核爆电磁脉冲(HEMP)同属高能电磁脉冲范畴。为了有效保护风电场SCADA不受LEMP和HEMP的损害,根据HEMP与LEMP对SCADA的损害机理,通过对波形参数的比较,采用多元四端网络技术研发了专门用于风电场SCADA保护的HEMP/LEMP高能吸收器,经注入不同波形参数的瞬态脉冲测试,效果显著。 相似文献
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分析了马赛克战概念中的分布式作战思想,参考其单元组织模式与赋能方式构建了基于 DFCM 的有人/无人决策架构,提出了一种有限干预式有人/无人决策技术。该方案结合了无人自主决策与有人平台有限度的干预,能够动态地调整决策结果,并使无人集群的决策倾向更加符合当前的实际需求,赋予其环境适应能力,为有人/无人智能协同决策提供了一种技术思路 相似文献
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一般情况下,地震波分量中的水平分量和竖向分量是造成框架结构破坏的重要因素。本文中以框架结构为研究对象,将空间框架结构简化为平面框架结构,基于平面杆系模型并忽略平面框架体系的水平杆件——梁的轴向变形,建立体系水平和竖向耦合振动的运动微分方程,并对结构进行了水平和竖向地震波耦合激励下的弹性动力时程计算。与体系单维输入竖向地震波之弹性动力响应进行对比后,发现耦合激励下框架边柱竖向响应变大而中柱竖向响应变小,在结构抗震设计中宜适当考虑地震的耦合影响。 相似文献
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三峡水库在不同水位调控期支流回水区末端水深变化幅度较大,加之复杂水动力变化产生的生境异质性,塑造出有别于浅水湖泊的水华暴发特征.本研究基于库区4条支流——香溪河、澎溪河、大宁河及草堂河部署的自动监测数据,利用小波变换(WT)和长短期记忆网络(LSTM)构建藻类时序变化预测模型,并探讨神经网络层数、每层隐藏神经元数、时间步长数等关键参数的最优组合.结果表明:WT-LSTM模型可有效预测在线获取的叶绿素a浓度变化,模型在4条支流的均方根误差(RMSE)为0.049～0.221μg/L,平均相对误差(MRE)为0.43%～1.12%;预测结果揭示深度神经网络方法可有效地提取在线藻类时序数据特征,而相较于深度置信网络(DBN),LSTM在4条支流叶绿素a预测的平均RMSE和MRE分别降低了9.20%和3.06%;在线监测数据的小波降噪并未影响叶绿素a的变化趋势,且WT-LSTM模型对叶绿素a预测效果显著提升于WT-DBN,平均RMSE和MRE分别降低了51.72%和59.24%;通过设置不同时间步长的预测实验,证实24 h内模型精度会随着预测步长的增加而降低,但模型平均相对误差可保持在13%以内,且对区间内叶绿素a极大值的预测精度要优于其平均值.本研究为水华预测上耦合在线监测与深度学习提供了研究范例,通过4个站点数据的交叉验证实验,亦证实具有统计学关联性的不同空间数据合并后可延展时序模型的学习样本,增强模型在实际应用中的稳健性. 相似文献
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水下无人集群的作战运用与相关技术研究方兴未艾，水下无人集群协同态势生成是水下无人集群作战的基础，是水下无人集群协同决策和协同打击的重要前提。此外，水下无人集群作战效果的评估也需要通过对战场态势的再认知来评价。从水下无人集群的作战使用出发梳理了水下无人集群态势生成的需求， 分析了在态势生成过程中态势要素表示、目标识别、态势推理以及群体认知等方面面临的主要困难，最后针对性地提出了技术路线和实现路径，为后续更深入和广泛的研究提供了思路。 相似文献
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无人潜航器是水下智能化作战技术的重要突破口，然而目前其自主能力不足，无法支持水下无人自主作战。针对该问题，提出了一种基于有限状态机和行为树的无人潜航器交战行为分层建模方法，面向无人潜航器打击目标任务，设计行为模型框架与交战行为模型。该模型结合了有限状态机和行为树的优点，具有高解耦性、结构精简、易于修改与复用的特点，能够支撑无人航行器交战行为的定制化开发，并进一步根据任务剖面形成任务清单，支持无人航行器智能化作战。 相似文献
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