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路由器体系结构及路由算法研究进展 总被引:1,自引:1,他引:0
对近年来高性能路由器所采用的主要的体系结构和路由算法研究成果进行了概括总结和分析,系统地阐述了路由器体系结构的关键问题,讨论了几种典型的路由算法并对它们的性能进行了比较,提出了进一步的研究方向. 相似文献
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Dynamic Responses of Long-Span Transmission Tower-Line System Subjected to Broken Wires 总被引:1,自引:0,他引:1
A macroscopic finite element modeling approach was proposed to calculate the vibration of a tower-line system subjected to broken wires with software ANSYS/LS-DYNA. In the finite element model, not only the nonlinearity of wires and suspension insulators are considered, but also the support towers are included. The incremental and iterative approaches are combined by applying the unbalanced loads incrementally during each iteration cycle. The approach was illustrated with an example of a Hanjiang-River long-span transmission line system subjected to a shield wire and a conductor failure, respectively. The analysis results showed that the proposed dynamic simulation approach can demonstrate the kinetic process of the tower-line system subjected to wire ruptures: The frequencies of line components were lower and densely distributed, but the frequencies of tower components were higher and sparsely distributed. Anyhow, the dynamic effects of wire ruptures on tower-line system could not be ignored in analysis of tower-line system subjected wire failures. 相似文献
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In view of the incremental learning problem of manifold learning algorithm, an adaptive neighborhood incremental principal component analysis (PCA) and locality preserving projection (LPP) manifold learning algorithm is presented, and the incremental learning principle of algorithm is introduced. For incremental sample data, the adjacency and covariance matrices are incrementally updated by the existing samples; then the dimensionality reduction results of the incremental samples are estimated by the dimensionality reduction results of the existing samples; finally, the dimensionality reduction results of the incremental and existing samples are updated by subspace iteration method. The adaptive neighborhood incremental PCA-LPP manifold learning algorithm is applied to processing of gearbox fault signals. The dimensionality reduction results by incremental learning have very small error, compared with those by batch learning. Spatial aggregation of the incremental samples is basically stable, and fault identification rate is increased. 相似文献
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