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舰船磁特征磁矩量法的图形处理单元加速计算研究
,刘大明
兵工学报 , 2014, DOI: 10.3969/j.issn.1000-1093.2014.10.018
Abstract: ?磁矩量法(MMM)非常适合用于舰船等铁磁目标的磁场特征建模,因为这种方法不需要对空气等非铁磁区域进行网格划分,然而这种方法需要存储和处理稠密的满阵,计算时间很长,矩阵存储需要非常大的存储空间。联合采用MMM和多层自适应交叉近似(MLACA)法虽然可以显著缩减内存需求和计算时间,但对于求解精细划分网格的问题,计算时间还是太长。将具有强大并行计算能力的图形处理单元(GPU)用于加速具有天然良好并行特性的MLACA法,并给出了相应的并行计算格式,实现了舰船磁特征MMM的大规模并行加速计算。典型算例结果表明,GPU并行计算的加速比超过120倍,对于精细划分为100000薄壳单元的舰船壳体,其计算时间也仅有约4.3min.采用该方法的计算结果与商业有限元软件相比差别小于1%,为舰船磁场的大规模建模提供了一种快速、精确、简便的数值计算工具。
薄钢壳物体磁特征建模研究
,刘大明
兵工学报 , 2012,
Abstract: ?本文对薄钢壳物体磁特征建模技术进行了研究,给出了一种联合磁矩量法和多层自适应交叉近似法的新方法。该方法可用于处理复杂结构铁磁物体所要求的稠密网格划分。大幅度压缩了磁矩量法系数矩阵的计算量和内存需求。并采用一些典型范例对该方法进行了验证,确可实现薄钢壳物体磁特征的高精度、快速建模,具有较高的实用价值。本文对薄钢壳物体磁特征建模技术进行了研究,给出了一种联合磁矩量法和多层自适应交叉近似法的新方法。该方法可用于处理复杂结构铁磁物体所要求的稠密网格划分。大幅度压缩了磁矩量法系数矩阵的计算量和内存需求。并采用一些典型范例对该方法进行了验证,确可实现薄钢壳物体磁特征的高精度、快速建模,具有较高的实用价值。
薄钢壳回转体轴向磁化状态分析
,刘大明
哈尔滨工程大学学报 , 2010,
Abstract: 潜艇壳体、弹药壳体等薄钢壳回转体的半径和壁厚逐渐变化,且两端闭合,其轴向磁化状态的高精度建模非常困难.提出了一种锥环单元计算公式,精确划分这些轴对称薄钢壳回转体的实际结构只需要少量的锥环单元,采用一维积分方程法实现了其轴向磁化状态的高精度快速建模.空心薄壁钢球壳磁特征的验证计算表明,所提出的方法的计算值与解析值之间相对误差为1.2%.简易船模磁特征的验证计算表明,所提出的方法的计算值与实测值非常吻合.并且上述计算过程分别只划分了100个锥环单元,便于工程实践中的应用.
钢结构建筑物磁场特征定量评估
,刘大明??
哈尔滨工程大学学报 , 2014, DOI: 10.3969/j.issn.1006??7043.201305069??
Abstract: 为了研究钢结构建筑物的磁场特征, 基于相似性定律制作了典型钢结构建筑物的磁性物理缩比模型。并进行了磁场测量试验, 分离出了缩比模型的感应和永久磁性的磁场特征。基于缩比模型试验数据, 建立了基于磁矩量法的钢结构建筑物磁场特征数学模型, 并分析了其衰减特性。一座边长12 m的立方体钢结构建筑物磁场特征评估分析表明, 在建筑物一侧0~100 m的地面上, 其磁场特征幅值从6 400 nT迅速下降为0.005 nT, 在建筑物周围100 m之外的区域产生的磁场已可忽略不计。本研究采用物理模型和数值模拟相结合的手段, 实现了钢结构建筑物磁场特征的定量分析。 该技术适用于磁测量设施周边建筑物干扰磁场的精确评估, 具有较高实用价值。
轴向退磁线圈作用下潜艇壳体磁化状态分析
,何芳
哈尔滨工程大学学报 , 2015, DOI: 10.3969/j.issn.1006-7043.201401029
Abstract: 为了研究潜艇外部轴向退磁线圈对壳体的磁化作用, 将现代潜艇的耐压壳体和非耐压壳体等效为双层薄钢壳回转体, 采用一维积分方程法建立了潜艇壳体轴向非线性磁化数学模型。分析了潜艇壳体在轴向退磁线圈作用下的磁化状态, 计算得到了潜艇内部和外部磁场值。计算结果表明:潜艇壳体对退磁线圈磁场具有约20%~30%的衰减作用, 潜艇壳体内部磁场达到了铁磁材料矫顽力水平;潜艇外部近场(距离10 m)达到了铁磁材料矫顽力的约1/4, 能对其他铁磁物体磁性产生明显影响;潜艇外部远场(距离50 m)已衰减得较弱, 仅有地磁场水平的1/20左右, 对其他铁磁物体磁性不再产生明显影响。
舰载活动设备磁场建模分析研究
,刘大明,肖昌汉,虞伟乔,张安明
兵工学报 , 2009,
Abstract: ?舰载设备的磁性是现代反水雷舰艇磁场特征的主要来源,舰载固定设备产生的磁场可以通过舰载消磁线圈进行补偿,但是舰载活动设备,如舰载吊车等的位置和状态都是变化的,其所产生的磁场特征需要进行评估。以一座虚拟的舰载吊车为例,将其看作是由形状和厚度不一的铁磁薄钢板构成的,采用薄板情形的积分方程法分别计算了其在地磁场作用下处于收起状态和工作状态时的感应磁场分布。计算结果表明:舰载吊车产生的干扰磁场的峰值和变化值都是一个显著的磁场幅值,对全船感应磁特征的贡献足不可忽略的;并且这种磁场难以通过舰载消磁线圈进行补偿,建议采用低磁材料建造此类设备。
Research on the continuations of magnetic field of magnetic object based on integral equation method and singular value decomposition
基于积分方程法和奇异值分解的磁性目标磁场延拓技术研究

Guo Cheng-Bao,Xiao Chang-Han,Liu Da-Ming,
,肖昌汉,刘大明

物理学报 , 2008,
Abstract: The continuation of magnetic field of magnetic object is studied, and a novel method based on integral equation method and singular value decomposition is presented. In the implementation of the new method, the magnetic object's structure only needs to be coarsely partitioned as some elements by integral equation method, thus a linear system of equations can be obtained with the magnetic field measurements at a large plane below the magnetic object. The system of equations can be solved regularly by the truncated singular value decomposition technique and the modified singular value decomposition technique based on singular value decomposition, then the 3D magnetic fields reconstruction the upward and downward continuation of the magnetic object's magnetic field are realized. The precision and reliability of the new method are higher than the conventional ones; especially, the difficulty of the upward continuation in certain ranges is surmounted.
无不良符号的岭回归-岭回归K值的一种取法
梁飞,震阳
福州大学学报(自然科学版) , 1993,
Abstract: 本文以无不良符号为原则,利用二分法给出选择岭回归K值的一种方法.
参数优化的PCNN图像检索
Parameter Optimization in PCNN for Image Retrieval
 [PDF]

, 曾亮
Software Engineering and Applications (SEA) , 2015, DOI: 10.12677/SEA.2015.46015
Abstract:
脉冲耦合神经网络(PCNN)用于图像检索时需人工确定较多参数,参数确定的好坏严重影响检索效果,针对以上问题,提出一种基于进化学习的参数优化方法。通过引入粒子群算法(PSO),构建优化目标函数,提前对图像库中少量图像进行分类训练,对脉冲耦合神经网络的各参数进行优化并用于图像检索。实验表明,提出的算法能有效找到各参数的近似最优解。对图像库中未训练图像进行检索时也取得较好效果,在检索查准率、查全率及主观视觉效果方面本文方法均优于经验参数。
When PCNN was used for image retrieval, the manual parameters selection became the difficulties and whether the selected parameters are good or not determines the retrieval results mostly. A novel method based on evolutionary learning for optimizing the parameters of Pulse Coupled Neural Network (PCNN) was proposed to overcome these problems. Firstly we classified some images of the database and trained them in advance by introducing the Particle Swarm Optimization (PSO) and restructured the fitness function to optimize the parameters which were used in image retrieval. Experimental results show that the proposed method can achieve the optimal parameters adaptively, and the retrieval results perform well even in the untrained images. The retrieval results convince that the proposed method was better than experienced parameters on precision ratio, recall ratio and personal visual judgment.
一类具有混合时滞的神经网络指数稳定性分析
良栋,,何希勤,贺建军
大连理工大学学报 , 2014, DOI: 10.7511/dllgxb201402016
Abstract: 讨论了一类具有混合时滞(包含离散和分布时滞)的人工神经网络的指数稳定性问题.通过将时滞区间分为不等的两部分,并结合倒数凸方法,得到了系统指数稳定的新判据,判据以线性矩阵不等式的形式给出.最后用两个数值实例说明了所得结论的有效性与更小的保守性.
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