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1.
利用结晶紫作为显色剂,乙酸丁酯萃取比色法(或目示比色法)测定金矿浸出液(贵液、贫液)中的金,可在1h内完成整个测定过程,该方法色阶明显,操作简便、快速,线性范围:0.0~4.0 mg/L.分析结果与原子吸收法的分析结果相符.可满足金矿贵、贫液中金的分析要求.该方法测定范围0.05~10.0 mg/L.  相似文献   
2.
在经过长期运行后大口径射电望远镜俯仰轴会出现微小扭曲, 滚动轴承作为承载俯仰轴的核心部件, 也会因长期承受交变载荷增加疲劳风险, 导致轴承寿命以及望远镜指向精度的下降, 极大影响望远镜的性能. 以俯仰轴承为研究对象, 开展故障辨识方法研究, 可为望远镜天线的高性能运行提供重要支撑. 为实现在有限数据和复杂工作条件下准确地辨识俯仰轴承故障, 提出了一种小样本条件下基于元学习的故障辨识方法(Few-shot Meta-learning Fault Identification, FMFI). 首先将不同工况下的原始信号转换为时频图像数据, 之后按照元学习协议将数据样本随机采样到不同的学习任务中. 在有限样本的条件下, FMFI可以通过训练任务中的样本信息获取通用的先验知识, 在未知的测试任务下实现准确快速的故障辨识. 选取了与望远镜俯仰轴承工况具有相似性的变负载轴承数据集进行实验, 实验结果表明, FMFI方法具有很高的准确性和可靠性, 为大口径射电望远镜俯仰轴承的主动运维和高质量服役提供了有力的技术支持.  相似文献   
3.
随着射电望远镜口径增大、观测频率提高, 对其指向精度的要求也越来越高. 然而, 望远镜服役于野外台站, 台址风扰对天线指向精度的影响在高频段观测时已不能忽略. 由于风扰的时变性, 现有的抗风方法无法保障大口径高指向精度望远镜在高频段的有效观测时长. 因此, 提出了一种基于风障精确布置改善台址风环境的方法. 通过数值模拟构建了风障仿真模型, 并将仿真结果与风洞实测数据比较, 两种孔隙率风障的平均误差分别为3.7%和6.1%, 保证了风障模型的可靠性. 以新疆奇台射电望远镜(QiTai radio Telescope, QTT)台址为例, 基于QTT台址斜坡地形构建了计算域模型, 开展单风障不同高度、不同孔隙率的系列风场仿真试验, 得到了风障参量与下游挡风效果的关系. 基于单风障合理高度和最优孔隙率设置南北风障, 仿真结果表明在确定高度下最优孔隙率可以组合, 孔隙率0.1-0.1组合的风障挡风效果最优, 南方向来风在天线区域可以有效降低75%以上的风速.  相似文献   
4.
射电望远镜天线结构设计和观测任务的正常进行都需要台址风场信息.随着望远镜性能要求的提高,天线结构设计越来越复杂,风载荷对天线观测时造成的指向影响也越发明显,如何在设计时保证结构刚度和强度,在观测时提高有效观测时间,都需要准确的风场数据.由于传统台址测风塔布置方法无法对测风塔拟设点的可靠性做出定量化评估,因此提出一种基于数值模拟优化测风塔位置的方法.数值模拟基于规范参数设置边界条件,与实测数据比较,整体趋势吻合,满足精度需求.对试验台址设置了4个测风塔位置,经分析P2点与天线位置的风速均方根误差值(root-mean-square error, RMSE)最小,测得的数据更能表征天线区域的风场特性.  相似文献   
5.
射电望远镜天线伺服控制系统中的非线性特性, 对系统动力学特性辨识有着显著的影响, 会提高辨识难度, 增加辨识模型的复杂程度. 系统非线性特性的测量与补偿也会增加系统辨识工作量. 针对上述问题, 提出了一种基于非线性采样数据的线性重构方法, 用于动力学特性建模. 通过提取原采样数据的相位与幅值, 对受到噪声与非线性畸变影响的系统采样数据进行线性重构, 降低待辨识模型的复杂度. 搭建了半实物实验平台, 以平台实际采样为基础, 重构线性数据, 利用奇异值法与自回归神经网络评估并辨识平台动力学模型. 实验结果表明, 建模数据奇异值拐点从100阶下降至40阶, 仅用10个神经网络节点200次训练即实现了模型辨识.  相似文献   
6.
针对大口径、高性能射电望远镜天线受到的随机及时变风扰的问题, 利用自回归滑动平均模型预测望远镜周围风速, 提前计算风致结构变形量, 同时为望远镜伺服控制系统提供足够执行时间来降低风扰影响. 基于新疆奇台110m口径全向可动射电望远镜(QiTai Telescope, QTT)台址风场数据特征, 通过赤池信息准则和贝叶斯信息准则辨识模型阶次, 利用最大似然法估计模型参数, 分析模型残差特性以检验自回归滑动平均模型的有效性. 通过计算不同季度预测数据与测试数据偏差得到预测模型的精度, 夏季平均绝对误差为0.133mcdots-1, 秋季平均绝对误差为0.162mcdots-1, 冬季平均绝对误差为0.287mcdots-1. 整体来看, 基于QTT台址不同季度风速数据建立的自回归滑动平均模型预测误差较小, 满足射电望远镜风扰控制系统的需求, 能为大口径射电望远镜风扰控制提供必要数据支撑.  相似文献   
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