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以某航海教学实习船机舱为原型,建立机舱三舱段有限元模型,确定振动预报模型边界条件,选择发电柴油机组悬着位置作为力激励点,采用有限元/边界元法预测了机舱集控室和机修间声功率级,对比分析该两舷侧对称舱室场点声压级云图。计算各壁板对值班轮机员右耳位置声压的贡献度,验证以浮动地板为基础的浮动舱室设计可以有效降低舱室噪声。将此振动-声辐射耦合系统简化为箱形多腔结构,建立多腔结构及其单元腔室有限元模型,进行船舶机舱模型振动-声辐射实验,仿真结果与实验测量结果吻合较好,验证仿真方法的有效性。总结出船舶机舱舱段模型振声数值预报通用方法及流程,对指导船舶减振降噪有借鉴价值。 相似文献
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基于无线传感器网络的船舶识别方法 总被引:1,自引:1,他引:0
本文总结了基于无线传感器网络的船舶识别方法,并进行可行性分析,提出基于Zig Bee的无线传感网络身份自动识别技术。理论分析表明,基于WSN的船舶识别技术具有良好的兼容性、抗干扰性和安全性,对船舶产业的发展具有很好的促进作用。 相似文献
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466.
以滑移率区间[0,0.16]上附着系数曲线的封闭面积作为参数指标,在Burckhardt轮胎—路面模型的基础上设计了7种典型路面的识别区间,据此在制动时完成路面识别。使用制动单轮模型进行了仿真试验,结果表明:该方法只需一次判定即可完成识别,识别快速准确,能充分利用不同路面的附着条件,提高车辆的制动效能。 相似文献
467.
为提高汽油机瞬态空燃比的辨识精度,提出了混沌时序非线性组合辨识模型.采用2种单项辨识方法,包括最小二乘支持向量机(LS-SVM)及径向基函数(RBF)前向型神经网络,分别对瞬态空燃比时间序列进行建模与辨识.采用非线性组合方法利用BP神经网络对2种单项辨识方法的结果进行组合辨识,并与Elman神经网络模型及最小二乘辨识模型进行比较.结果表明:混沌时序非线性组合辨识模型的辨识精度优于Elman神经网络模型及最小二乘辨识模型,具有更强的非线性辨识能力,能提高瞬态空燃比的辨识精度,为空燃比反馈控制的成功实行提供了有力依据. 相似文献
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针对开源的中观交通分配软件 NEXTA-DTALite 中 OD 反推模型求解方法的不足,对 NEX-TA-DTALite 软件 OD 矩阵反推模型进行变换,构建新的目标函数,使用开源的线性规划软件 GLPK进行求解。利用开源数据格式文件 CSV 文件的通用读取和输出的特点,实现两个软件在数据交换方面达到无缝衔接。提出了利用 NEXTA-DTALite 和 GLPK 进行 OD 反推模型求解的算法步骤,解决了NEXTA 软件中利用 Excel 求解遇到的维数爆炸问题,同时提高了 NEXTA-DTALite 软件中 OD 反推模块的开源程度。 相似文献
470.