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1.
博坤  孙思远  张永光 《探矿工程》2020,47(11):77-82
挤密钻头是潜孔锤冲击挤密钻进技术的关键所在,其结构形式直接影响着钻进效率、成孔质量和应用效果。应用非线性有限元理论,对动载荷作用下土体的弹塑性和压缩性的变化规律进行了分析。研究发现,常规钻头在冲击挤密钻进过程中产生的桩效应是导致钻进效率降低的主要原因。为了克服桩效应的影响,利用ANSYS/LSDYNA软件对阶梯式钻头和凸轮旋压钻头的钻进过程进行数值模拟分析,并通过实钻试验进行验证。数值模拟分析和试验结果均表明:凸轮旋压钻头能够有效避免钻进过程中土体回弹问题,降低桩效应对钻进效率的影响。试验结果与模拟结果相吻合,表明数值模拟的结果相对可靠。  相似文献   
2.
针对传统的最小生成树聚类算法存在使用全局不变阈值确定噪声边,聚类需要用户根据经验确定初始化聚类参数,如“边权值倍数容差”,“边长变化因子”等,聚类不能发现局部噪声的问题,本文提出了一种改进的最小生成树自适应空间点聚类算法。该算法在无需用户输入参数的前提下,克服主观因素的影响,根据最小生成树边长的数理统计特征定义裁剪因子。算法首先从宏观层面对最小生成树进行首轮删枝操作,消除全局环境下的噪声边,进而根据各子树的边长统计情况,自适应设定局部裁剪因子,进行第二轮删枝操作,消除局部环境下的噪声边。最后,采用1个模拟数据和1个实际应用验证算法的有效性,结果表明本文提出的改进算法在无需人为提供经验参数的环境下能够发现任意形状、不同密度的簇,能够准确的识别出空间点中的噪声数据,从而能够实现空间点数据背后隐藏信息的自动挖掘。  相似文献   
3.
传统卡尔曼滤波算法要求噪声模型符合高斯分布,在UWB室内定位中,由于载体本身的机制等干扰,观测噪声不仅仅是白噪声,也存在有色噪声的情况,而粒子滤波可以处理有色噪声的问题。本文通过增加似然分布自适应调整来改进粒子滤波用于目标跟踪的精度,同时研究在白噪声、有色噪声下似然分布自适应调整粒子滤波和拓展卡尔曼滤波在UWB中的优势与不同。试验结果表明:观测噪声为白噪声时,拓展卡尔曼滤波和粒子滤波均可以较好地实现对行人的定位跟踪;观测噪声为有色噪声时,自适应粒子滤波定位效果优于粒子滤波、拓展卡尔曼滤波。  相似文献   
4.
高分二号卫星影像提供了丰富的图像信息,高分二号影像数据的发布打破了我国高分辨率对地观测数据长期依赖进口的局面。但是图像在传输和保存过程中会有噪声干扰,如果感兴趣区域受到污染,则会导致该区域内的影像信息不能被充分利用。为了解决高分二号遥感影像去噪这一难题,本文采用自适应模糊阈值法去噪方式,该方法根据各个尺度下噪声方差建立的自适应模糊阈值函数非线性处理后,重新构造作为新的小波系数,经小波逆变换后得到去噪图像。通过与均值滤波器滤波、高斯平滑滤波、中值滤波器滤波、小波全局阈值去噪和Birge-Massart策略阈值法去噪比较,结果表明,自适应模糊阈值去噪法充分结合软硬阈值处理方式的优点,既保留图像细节又使图像更加平滑,图像整体信息完好,去噪效果更为理想。  相似文献   
5.
何婷 《测绘通报》2019,(4):71-74,83
针对GNSS多天线转发式欺骗干扰在实际应用中,当干扰机与目标机距离大于一定范围时,将引起目标机钟差突跳,从而易被目标机检测和识别的缺陷,提出了基于干扰机阵列的转发式欺骗干扰新方法。干扰机阵列按照正六边形网型布设,可实现目标区域的无缝覆盖,并且灵活易拓展。不论目标机位于区域的任何位置,均有一个最优干扰机能够对其实施有效干扰。为了确定相邻干扰机的最优间距,本文在干扰机阵列不同间距下对具有钟差突跳自适应检测能力的目标机的干扰有效性进行了仿真研究。结论表明,综合考虑各种约束因素,相邻干扰机最优间距为17 km,满足该条件的干扰机阵列在实施欺骗干扰过程中,不会造成目标机钟差突跳,有效解决了该干扰方式易被目标机识别的问题。  相似文献   
6.
敏感区诊断是适应性观测的关键问题,集合变换卡尔曼方法(EnsembleTransformKalmanFilter,ETKF)是目前主要的诊断方法之一。将集合变换卡尔曼方法应用于海洋环境适应性观测,根据ROMS海洋模式数据构建海表温度集合预报,以黑潮流域宫古海峡附近海域为验证区进行敏感区诊断计算,分析不同间隔时间条件下敏感区分布情况,结合模拟系统观测试验验证在敏感区进行适应性观测对预报质量的提升效果。结果表明,在诊断所得敏感区内添加观测能够提升预报质量;随时间间隔增大,敏感区向上游区域平移且预报质量提升效果减小;与在验证区整体添加观测相比,敏感区观测对预报质量提升效果基本相同并且观测成本明显减少。  相似文献   
7.
传统三维大地电磁各向异性模拟均是基于规则六面体网格,计算精度有限且较难拟合复杂地质条件.本文采用面向目标自适应非结构矢量有限元法,对三维大地电磁各向异性介质进行模拟.首先从电场双旋度方程出发,利用伽辽金方法建立变分方程;然后利用电流密度连续性条件构建适合大地电磁各向异性问题的加权后验误差估计方法,实现面向目标的网格自适应正演;最后通过典型算例分析各向异性对网格自适应和大地电磁响应的影响特征以及各向异性的识别方法.本文算法能够高精度地拟合起伏地表和任意各向异性介质,适用于分析复杂地电条件大地电磁响应特征,为提高大地电磁资料解释水平提供了理论基础.  相似文献   
8.
本文提出了一种适用于北极冰下水声通信的最小均方/四次方直接自适应均衡器(LMS/F-DAE)。它能处理基带复信号,与LMS相比,具有更好的均衡效果。考虑到均衡器的稀疏特性,在其代价函数中加入自适应范数(AN)作为约束。它能根据均衡器系数的大小自适应变化:对于小系数,此约束项存在以加快收敛速度;对于大系数,此约束项不存在以减小均衡误差。利用第九次中国北极科学考察得到的实验数据验证AN-LMS/F-DAE的性能。结果表明,与传统的LMS/F-DAE相比,AN-LMS/F-DAE能提升均衡器的稀疏性且均衡性能更优。  相似文献   
9.
3D city models, which are important items of content on the virtual globe, are characterized by complicated structures and large amounts of data. These factors make the visualization of 3D city models highly dependent upon the performance of computer hardware. Thus, achieving the efficient rendering of 3D city models using different hardware performance levels represents one of the key problems currently facing researchers. This paper proposes a time-critical adaptive visualization method that first estimates the possible rendering time for each model according to the data structure of the model in addition to the CPU/GPU performance of the computer. It then dynamically adjusts the rendering level for each model based on the results of an estimation of the rendering time to ensure that the final scene can be completed within a given time. To verify the effectiveness and flexibility of this method, it is applied using different computers. The results show that the adaptive visualization method presented in this paper not only can adapt to computers with different levels of performances but also demonstrates an obvious improvement in the time estimation precision, visual effects, and optimization speed relative to existing adaptive visualization methods.  相似文献   
10.
在智能交通系统中,准确和高效的短时交通流量预测是交通诱导、管理和控制的前提。由于交通流量动态变化中表现出的时变性和非平稳性特征,其预测难度较大,是交通领域中亟待解决的难题。为提高短时交通流量的预测精度,本文设计与实现了基于自适应时序剖分与KNN(A-TS-KNN)的短时交通流量预测算法。① 基于动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)动态剖分单日时序为不同的交通模式;② 在不同交通模式,采用互信息法求解每个预测时刻时间延迟的最大阈值,构造不同时间延迟的状态向量,生成交通流量历史数据库;③ 采用十次十折交叉验证的方法求解每个时刻不同时间延迟与不同K值的正交误差结果分布,提取误差最小的正交结果,得到自适应时间延迟与K值的参数组合;④ 采用K个最相似的近邻的距离倒数加权值作为预测结果。对比K近邻(K-nearest neighbors, KNN)、支持向量回归(Support vector regression,SVR)、长短期记忆神经网络(Long-short term memory neural network,LSTM)以及门控递归单元神经网络(Gate recurrent unit neural network,GRU)共4种主流预测模型,A-TS-KNN算法预测精度显著提升;将A-TS-KNN算法用于福州市城市路网中其他交叉路口的短时交通流量预测,结果表现出良好的泛化能力。  相似文献   
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