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本次模拟计算模型共划分为902个节点,941个单元,在本次有限元分析中,采用四节点四边形单元和三节点三角形单元,以钻探和探槽资料所得汛而具有更大的输出误差。表 1 不同的参数组合对虚拟传感器品质的影响参数序号发电机功率主汽温主气压一抽汽温一抽汽压高排温度高排压力真空调节级压力高压第一级金属温度三抽汽温三抽汽压阀门开度1阀门开度2参数个数平均相对误差( %)11111111111111114 0 .2 02 1111111110 111113 0 .1693 11111111110 10 112 0 .10 84111110 111110 1112 0 .13 7  注 :1表示对应的参数被选取 ,0表示对应的参数不取。2 遗传算法优选虚拟传感器的输入参数组合有很多 ,如果有n个相关参数 ,其组合数为 2 n- 1 ,1 4个相关参数就有 2 14 - 1 =1 6383个参数组合。在如此庞大的搜索空间中寻求最优解或准最优解 ,对于常规方法和现有的计算工具而言存在着诸多的困难 ,借助遗传算法的全局搜索能力是很自然的想法。遗传算法是模拟自然界生物进化过程的计算模型 ,是一种现代优化计算方法 ,其基本思想是 :首先通过编码操作将问题空间映射到编码空间(如 [0 ,1 ]) ,然后在编码空间内进行选择、交叉、变异 3种操作及其循环迭代操作 ,模拟生物遗传进化机制 ,搜索编码空间的最优解 ,最后逆映射到原问题空间 ,从而得到满足要求的原问题的最优解。选择操作模拟了个体之间和个体与环境之间的生存竞争 ,优良个体有更多的生存繁殖机会。在这种选择压力作用下 ,个体之间通过交叉、变异等遗传操作进行基因重组 ,期望得到更优秀的后代个体在这场竞争中胜出。遗传算法实现全局并行搜索 ,搜索空间大 ,并且在搜索过程中不断地向可能包含最优解的方向调整搜索空间 ,以便寻找到最优解或准最优解 ,它比其它搜索方法 ,如随机查找、梯度下降、模拟退火等简单且鲁棒性强。遗传算法的流程图如图 2所示 ,其实施一般遵循以下步骤 :图 2 遗传算法的流程图   ( 1 )随机产生初始种群 ,个体数目一定 ,每个个体表示为染色体的基因编码 ;( 2 )计算个体的适应度 ,并判断是否符合优化准则 ,若符合 ,输出最佳个体及其代表的最优解 ,并结束计算 ;否则转向第 ( 3)步 ;( 3)依据适应度选择再生个体 ,适应度高的个体被选中的概率高 ,适应度低的个体可能被淘汰 ;( 4 )按照一定的交叉概率和交叉方法 ,生成新的个体 ;(5 )按照一定的变异概率和变异方法 ,生成新的个体 ;( 6)由交叉和变异产生新一代的种群 ,返回到第 ( 2 )步。本文群体大小取 80 ,终止进化代数为 30 0 ,交叉概率为 0 .75 ,变异概率为 0 .0 2 ,利用遗传算法进行输入参数优选的结果如表 2所示。表 2 虚拟传感器输入参数优选结果参数序号发电机功率主汽温主气压一抽汽温一抽汽压高排温度高排压力真空调节级压力高压第一级金属温度三抽汽温三抽汽压阀门开度1阀门开度2参数个数平均相对误差( %)110 1111111110 0 0 10 0 .0 972 110 10 10 110 110 0 90 .10 73 11110 10 111110 0 10 0 .11541110 0 10 1111110 10 0 .14 55 111110 0 110 10 0 0 80 .15 26110 0 110 1110 0 0 180 .166  注 :1表示对应的参数被选取 ,0表示对应的参数不取。  由表 2可以看出 :优选的 6组输入参数都少于1 4个 ,但输出误差却比 1 4个输入参数的输出误差小。有些强相关参数如发电机功率、真空和调节级压力在优选的 6组参数组合中都被选中 ,说明它们与调节级后汽温的关联性比其他的参数要强。为验证本文方法的有效性 ,在上述 1 4个输入参数之外追加 3个经验认为相关性较弱的参数 :转速、1号低压加热器出水温度 (凝汽器后 )和主汽流量 ,利用上述方法对这 1 7个参数进行优选 ,结果发现 :追加的 3个参数全部被舍弃 ,优选结果与表 2完全相同 ,而且转速参数总是最先被舍去。分析指出 :由于学习和仿真的样本均处于升负荷过程 ,转速一直维持在 30 0 0转左右 ,与调节级汽温的变化基本不相关 ,此外 ,给水流经 1号加热器 ,通过复杂的锅炉汽水系统后才进入汽机 ,其温度的变化特征相对于调节级后汽温而言已非强相关 ;而主汽流量参数所代表的信息已经反映在 2个阀门开度信号上 ,也可列入弱相关参数之列。DDAG结构运算相当于一个表操作。在初始状态下 ,分类对象所有可能的类别按照一定顺序排列在表单中。分类时 ,每次对表单中的首尾 2个类别进行比较 ,并排除掉分类对象最不可能属于的类别 ,从而使表单中的类别数减少 1 ,依次类推 ,那么当经过 N - 1次排除之后 ,表单中唯一剩下的一类就是该分类对象所属的类别。在 DDAG算法训练中 ,只需对各个子分类器进行训练 ,通过最大化 DDAG结构中的二值子分类器的分类间隔 ,即可以使得分类的一般错误率降低。DAGSVM采用排除法进行分类 ,每经过一次子分类器的运算 ,都排除掉最不可能的类别 ,使得误分的可能性降低。DDAG结构与树状结构不同 ,它具有冗余性 ,同一类别的分类个体 ,分类路径可能不同。这种方法与一般的决策树方法相比 ,更易于计算 ,且学习效果也更好。3  DAQSVM在汽轮发电机组振动故障诊断中的应用3.1  DAGSVM构成图 2  5类 DA GSVM拓扑结构  汽轮发电机组典型的故障类型 [8] 分别是不平衡、碰磨、不对中、松动和油膜 (震荡 )故障共 5类。设计 5× ( 5 - 1 ) /2 =1 0个两类分类器 ,分别用于将其中任两类故障两两分开 ,按图 2方式构成DAGSVM拓扑结构。故障数据从模拟转子实验台获得 ,从中选取 5组已知类别的故障样本共 80个进行训练。信号以频谱分析为基准 ,采集数据经过归一化作为输入征兆 ,对样本进行 DAGSVM计算 ,取支持向量机核函数为径向基函数K( Xj,Xj) =exp - | Xi - Xj| 2σ2d其中 Xi,Xj为训练输入 ,σ为核函数宽度。3.2 σ值的选取  样本的输出响应区间取决于σ的选择 ,σ越小 ,响应区间越窄 ,得到的分类面经验风险会越小 ,但是结构风险越大 ;σ越大 ,响应区间越宽 ,得到的分类面结构风险越小 ,表现为函数曲线越光顺 ,但是经验风险会越大。所以选择合适的宽度参数需要在这两者之间进行权衡。σ的值可以在训练过程中根据样本确定 ,这里提出了基于错分样本数的变增量迭代算法。具体步骤为 :( 1 )取较小的初值 σ1进行训练得到初始分类面 ;( 2 )将样本重新送入训练网络 ,遍历全部样本 ,将输出结果与样本实际类别比较 ,构造分类结果矩阵 [rij],其中 rij( i,j=1 ,2 ,… ,c)表示将第 i类故障分到第 j类的个数 ,rij( i=1 j)为正确分类数 ,若存在 rij>0 ,( i≠j)则说明存在错分情况 ,rij( i,j=1 ,2 ,… ,c)即为错分样本数 ;( 3)取 σk+ 1=σk+ ( e/n) * σk,其中 e为错分样本总数 ,e=∑i,j=ci,j=1,i≠ jrij,n为样本总数 ,转至步骤 2 ,进行变增量迭代运算 ,再次对样本训练 ,直到分类精度达到系统要求为止。3.3 仿真结果训练结束后 ,再利用模拟转子实验台得到新的测试故障样本对 DAGSVM算法进行考试 ,测试样本数据示于表 3。表 3 测试故障样本数据序号 征兆A B C D E F G H I 故障类型10 .0 40 40 .0 0 2 3 0 .0 0 2 3 0 .0 10 80 .7764 0 .10 0 40 .0 2 790 .0 2 790 .0 113不平衡2 0 .0 3 70 0 .0 0 15 0 .0 0 0 90 .0 12 70 .7885 0 .0 8180 .0 3 490 .0 3 490 .0 0 77不平衡3 0 .0 5 12 0 .0 0 2 60 .0 0 2 2 0 .0 1840 .75 790 .0 93 80 .0 3 3 70 .0 3 3 70 .0 0 5 9不平衡40 .0 65 3 0 .0 7890 .0 7890 .43 65 0 .14 5 80 .0 3 740 .0 5 45 0 .0 185 0 .0 83 7碰 磨5 0 .0 1110 .0 0 2 70 .0 0 2 70 .0 163 0 .7493 0 .12 3 90 .0 43 2 0 .0 43 2 0 .0 0 72碰 磨60 .0 0 760 .0 0 3 70 .0 0 410 .0 0 72 0 .782 5 0 .0 6870 .0 5 60 0 .0 5 60 0 .0 13 8碰 磨70 .0 0 880 .0 0 2 70 .0 0 2 10 .0 3 0 3 0 .7112 0 .16980 .0 2 970 .0 2 970 .0 15 7碰 磨80 .0 0 3 3 0 .0 0 13 0 .0 0 12 0 .0 0 3 0 0 .85 92 0 .0 9910 .0 14 80 .0 14 80 .0 0 43不对中90 .0 0 45 0 .0 0 14 0 .0 0 14 0 .0 0 5 3 0 .5 12 40 .2 5 980 .10 0 70 .10 0 70 .0 13 8不对中10 0 .0 0 2 0 0 .0 0 160 .0 0 160 .0 0 14 0 .77670 .0 75 90 .0 60 90 .0 610 0 .0 188不对中110 .0 3 160 .0 14 5 0 .0 14 5 0 .0 75 40 .410 0 0 .12 2 60 .15 5 3 0 .15 5 10 .0 2 10松动12 0 .0 3 110 .0 2 5 70 .0 2 5 70 .14 190 .3 444 0 .1685 0 .12 2 5 0 .12 2 5 0 .0 176松动13 0 .0 3 960 .0 0 860 .0 0 860 .0 1990 .760 10 .0 5 13 0 .0 5 3 3 0 .0 5 3 3 0 .0 0 5 4松动14 0 .0 2 44 0 .0 0 85 0 .0 0 5 10 .0 1840 .80 0 0 0 .0 4660 .0 45 40 .0 45 40 .0 0 61松动15 0 .0 2 0 5 0 .3 2 42 0 .3 2 42 0 .162 40 .0 4740 .0 7990 .0 1860 .0 1860 .0 0 42油膜160 .0 5 75 0 .2 72 40 .2 72 40 .160 3 0 .2 12 90 .0 0 95 0 .0 0 740 .0 0 490 .0 0 2 8油膜170 .0 0 3 80 .3 9960 .3 9960 .0 5 690 .0 675 0 .0 2 790 .0 2 0 0 0 .0 2 0 0 0 .0 0 45油膜  频域征兆 :A:( 0 .0 1-0 .3 9) f1 ;B:( 0 .40 -0 .49) f1 ;C:0 .5 f1 ;D:( 0 .0 1-0 .3 9) f1 ;E:1f1 ;F:2 f1 ;G:( 3 -5 ) f1 ;H:oddf1 ;I:>5 f1 ;其中 f1 为转速工频。  最终的分类结果矩阵为3 0 0 0 00 4 0 0 00 0 3 0 00 0 0 4 00 0 0 0 3  仿真输出结果表明 :错分样本总数 e为 0 ,应用 DAGSVM算法可以正确且有效地诊断多类汽轮机故障。4 讨论与建议汽轮发电机组热力系统中的各个热力参数都不是孤立的 ,一般都会与其它参数互相关联。这种相关性反映了热力系统中各个设备、各个过程的客观规律。本文利用此规律 ,以调节级后汽温为例建立了虚拟传感器 ,并且阐述了基于遗传算法的输入参数优选 ,可以用于电站实时控制系统中对重要信号的在线校验。建模过程中没有针对建模对象提出特别的要求 ,因而具有广泛适用性 ,在机组性能分析等系统中也可以实现充分的利用。参数相关性强弱的判别没有既定的规则 ,参数的不同组合也会产生迥异的效果 ,并非输入参数选择的越多越好 ,也非所有的强相关参数组合在一起就是最佳选择。设计虚拟传感器时可以根据经验确定出候选的相关参数集 ,利用本文方法进行优选 ,得出最佳的参数组合基于遗传算法的虚拟传感器输入参数的优选@赵瑜$武汉大学动力与机械工程学院!武汉430072新华控制工程有限公司,上海200245 @周宇阳$新华控制工程有限公司!上海200245 @胡念苏$武汉大学动力与机械工程学院!武汉430072汽轮发电机组;;神经网络;;虚拟传感器;;输入参数优化;;遗传算法为了解决在汽轮发电机组实时监测系统中采集参数偏移和失效的问题,提出以神经网络为仿真手段建立虚拟传感器的技术并以汽轮机调节级后汽温为例,讨论了其品质因输入参数组合不同而异的特性,进而引入遗传算法进行优选,以确定最优的输入参数组合。图2表2参3[1]闻 新,等.MATL AB神经网络应用设计[M].科学出版社,2000. [2]周 明,孙树栋.遗传算法原理及应用[M].国防工业出版社,1999. [3]王小平,曹立明.遗传算法——理论、应用与软件实现[M].西安交通大学出版社,2002.
源自:   《》
1972 年在周总理发出“要把体育运队I命令完成且内核捕获到硬件设备的中断请求时能被中断控制器所调用的结束功能。SCSI中间层将抽象层要求的SCSI服务汇总起来。因此OPIOM可以像系统做常规I O一样访问磁盘。中间层能够通过提升算法重组SCSI请求以减少磁头运动。在一个请求完成时 ,中间层检查错误码 ,并尝试修复错误 ,调用相应的结束功能。由于这种反馈机制 ,使OPIOM能够以完全异步的方式处理SCSI请求本地文件系统 文件描述符是由具体的用户应用而不是磁盘上的物理块数决定的 ,因此OPIOM必须将文件描述符转换成物理块数。Linux支持的文件系统称为虚拟文件系统VFS。VFS提供了映射功能将逻辑块和物理块、文件中的位置和磁盘物理位置一一映射起来。OPIOM支持所有Linux下的VFS。同时还有文件碎片问题。在文件创建和删除时会在磁盘上产生碎片。这时候需要采用一种叫做OPIOMslot的操作 ,将一个全局性的OPIOM请求分解为相应的一个或者多个SCSI请求。内存地址转换 由于LinuxSCSI栈的设计而使OPIOM的实现存在一个主要难点 :SCSI请求包含的目标缓存地址被分配在内核空间 ,底层SCSI驱动器将地址转换为物理地址使DAM引擎能够访问这些地址 ,该过程被称为virttophys()。但是OPIOM的目标缓存在Myrinet接口卡上 ,并未分配在内存空间中。如果OPIOM传递的地址参数是Myrinet存储器的PCI地址 ,过程virttophys()返回的将是一个错误的地址映射到内存中。按照这个结果进行DMA操作必然发生冲突 ,因此必须将过程virttophys()进行修改以避免错误的地址转换。Linux内核将内存物理地址加上偏移常量PAGEOFFSET映射为虚拟地址 ,而BIOS将PCI地址映射在内存虚拟地址的末尾。因此Myrinet存储器的虚拟地址在内存虚拟地址的PCI区域。在这一环境中只有一种情况需要减去偏移常量PAGEOFFSET ,因此将过程virttophys()扩展为 :if(address<PAGEOFFSET)return(address +PAGEOFFSET);elsereturn(x&~PAGEOFFSET);采用这种方法可以修改任何Linux的底层SCSI驱动器。因此可以透明地通过异步方式将数据从磁盘传送到任意的PCI设备上。这里不需要再对Linux 2 .4 .x的内核作其它修改 ,而OPIOM模块可以动态加载到SCSI栈上。2 .2 .2 Myrinet一旦数据处于Myrinet存储器中 ,要将其传送到另外的节点 ,Myrinet接口需要具有两个功能 :1)需要有足够的嵌入式存储器 ,并且能够通过PCI总线对这些存储器进行存取 ;2 )能够将数据从Myrinet存储器发送到网络上。第二个功能称为sendbuffer-in -place[9] ,已经通过对GMfirmwareforMyrinet实现。sendbuffer -in -place类似于采用DMA方式将数据从内存拷贝到Myrinet存储器。GM数据包长度为 4KB ,和包头包尾一起连续存放在Myrinet存储器中 ,在一次DMA操作中发送到网络上。在这个过程中只能将包头和数据发送到同一个节点 ,发送过程也不能停止。一个简单的解决方法就是将数据从OPIOM的Myrinet存储器拷贝到GM固件的逻辑缓存中。而下一代的GM将支持多包头和数据 ,上述问题也就不存在了。而额外拷贝的开销决定于Myrinet接口卡处理器Lanai的速度。Lanai9的工作频率 133MHz,拷贝双字节宽度的数据速度为 2 6 6Mbps。在等待Myrinet中断信号的时候 ,GM能够进入睡眠状态。在该进程处于睡眠状态时 ,进程从进程调度表中删除 ,而不使用CPU。这一性质对于簇并行计算的环境相当重要 ,因为并行文件系统的计算结点也要进行I O操作。3 实验及结论3.1 实验实验平台采用点对点的网络 ,一台服务器对一台客户机 ,操作系统均为Linux 2 .4 .17,其内核包含修改的函数virttophys()。Myrinet网卡为PCI6 4B (Lanai 9133MHz) ,包含 8MB嵌入式存储器 ;Myrinet网络通讯接口为GM 1.3.1,包含sendbuffer-in -place功能。服务器和客户机的配置如下 :服务器 DellPowerEdge 2 30 0 ,PentiumII4 5 0MHz ,2 5 6MB ,PCI 32bits 33MHz。存储子系统包括 :AdaptecAIC - 7890Ultra2SCSI,SCSI总线上所挂硬盘为SeagateST345 73LCUltra2 -LVD72 0 0rpm。客户机 PIII5 0 0MHz ,5 12MB ,PCI 32bits 33MHz。实验分为三步首先验证OPIOM对存储子系统性能的改进 ,其次验证远程读取的性能改进 ,最后验证其在并行视频服务应用中的初步结果。存储子系统测试结果 :在文件读取的结果显示 ,SCSIUltra2总线的数据吞吐量理论峰值为 80Mbps而常规I O在 6 4Mbps达到饱和 ,OPIOM最大值为 72Mbps。两者线性度相似 ,但CPU负载OPIOM却低得多。常规I O在达到饱和时为88% ,而OPIOM为 3%。远程读取测试结果 :由于PCI总线常规I O单向传输速度为 6 0Mbps,但扣除仲裁开销 ,常规I O最多只能达到4 5Mbps;而OPIOM对这种极限不敏感 ,可以达到 72Mbps。同时CPU负载小于 3%。这时候由于瓶颈来自SCSI总线 ,所以常规I O的CPU使用率比前面存储子系统测试时低 ,达到饱和时约为 5 5 %左右。图 4 视频服务器模型中的网络时延和数据流量的关系视频服务器模型测试如图 4 ,OPIOM的测试曲线线性度很好 ,且随着数据流量的增大 ,网络时延增长并不快 (117~5 11ms) ,而常规I O的曲线线性度较差 ,网络时延随着数据流量的增大显得不稳定 (2 0 3~ 14 75ms)。3.2 结论由于簇计算的研究热点从网络通讯和计算领域转移到存储子系统上来 ,本文提出了OPIOM的设计。根据实验结果 ,OPIOM在传输速度和CPU负载等方面都有了很大的改进。然而 ,由于采用的是SCSI存储器 ,价格比较昂贵 ,后续研究将把OPIOM应用于IDE硬盘上OPIOM:基于Myrinet的脱机I/O@刘寄$重庆大学ICT研究中心!重庆400044 @米援军$重庆大学ICT研究中心!重庆400044 @徐问之$重庆大学ICT研究中心!重庆400044Myrinet;;SCSI;;存储;;磁盘IO;;Linux;;簇随着硬件技术和网络技术的发展 ,在簇计算系统中出现了存储子系统和计算、网络通讯子系统性能不匹配的问题。文中提出的设计以最小代价将通讯网络和存储网络结合起来。这一设计在Myrinet上通过脱机I O实现 :在将数据传递到远端节点以前 ,先将从SCSI磁盘异步读出送入Myrinet接口的嵌入式存储器 ,体现了高效和低成本的特性[1] FCIA.FiberChannel[EB OL].http: www.fiberchannel.com,2002-12-03. [2] FinisarM.High-performancesolutionusesFC,VIA,andMPI[Z].NCSA,November1998. [3] SternH.ManagingNFSandNIS[M].O Reilly&AssociatesInc.,1991. [4] CorbettPF,etal.ParallelfilesystemsfortheIBMSPcomputers[J].IBMSyst.J.,1995,34(2):222-248. [5] CarnsPH,IIIWBL,RossRB,etal.PVFS:aparallelfilesystemforLinuxclusters[A].Proceedingsofthe2000ExtremeLinuxWorkshop[C],2000. [6] BonhommeA,GeoffrayP.Highperformancevideoserverusingmyrinet[A].ProceedingsoftheFirstMyrinetUserGroupConference(MUG2000)[C].Lyon,France,2000. [7] ISI.Group.IntelligentIO[EB OL].http: www.i2osig.org,2001-12. [8] GibsonGA,MeterRV.Networkattachedstoragearchi-tecture[J].Commun.ACM,2000,43(11):37-45. [9] GlennBrownM.TheGMAPI[EB OL].http: www.myri.comGM doc gmtoc.html,1998-12. [10] 陈代杰.多处理机及智能多机系统[M].重庆:重庆大学出版社,1988. [11] (美)BreyBB.Intel系列微处理器结构、编程和接口技术大全[M].陈谊,等译.北京:机械工业出版社,1998.
源自:   《》
目前在处理钢桥面板与钢纤维混凝土2部分的计算模型时常采用2种方法,即一种方法是将钢桥面板离散为板单元,根据经验适当考虑钢纤维混凝土参加受力作用的影响,显然这种方法计算精度取决于计算工作者的经验;另一种方法是将钢桥面板与钢纤维混凝土两部分统一组成复合板单元来分析其力学行为,这种计算方法从理论上讲是可行的,但直接用常规的有限元程序进行计算就显得比较困难。
源自: 钢箱钢纤维混凝土准结合梁桥的空间受力分析  《河南科学》2004年05期
二年来,我们先后开展了“iec国际电工委员会确定电气绝缘材料老化性的耐温概貌的统计方法计算、绝缘材料常规老化计算、多元回归计算、仿型线圈寿命计算(共17种方案)、同步电机计算、海南试验站汽车模拟试验路面设计(谱分析)大程序计算、截尾回归分析计算等。
源自: 我所研制的GD—5型电子计算机及其使用情况  《电机电器技术》1980年02期
显然本文方法计算次数均在口 次以下,而常规方法均要进行256次计算,计算量比常规方法计算量大大减少。
源自: 基于遗传优化的阈值选取方法  《信号处理》2002年04期
按公式的分布规律 ,可计算出它的可靠度为 99 7% ,显而易见 ,用常规方法 ,考虑安全系数计算出的腐蚀疲劳剩余寿命 ,其可靠度已低于 99 999% ,而且在实际工况中 ,各参数的变动比较大 ,即使对含缺陷结构选取合适的安全系数也不一定能保证它安全和可靠 ,而随机腐蚀疲劳剩余寿命的计算方法计算在任意可靠度下的剩余寿命 ,因此这种随机剩余寿命的计算方法具有一定的工程运用价值和意义。
源自: 在役压力容器含缺陷结构腐蚀疲劳剩余寿命预测的随机...  《压力容器》2002年02期
按公式的分布规律,可计算出它的可靠度为99.7%,显而易见,用常规方法,考虑安全系数计算出的腐蚀疲劳剩余寿命,其可靠度已低于99.999%,而且在实际工况中,各参数的变动比较大,即使对含缺陷结构选取合适的安全系数也不一定能保证它安全和可靠,而随机腐蚀疲劳剩余寿命的计算方法计算在任意可靠度下的剩余寿命,因此这种随机剩余寿命的计算方法具有定的工程运用价值和意义。
源自: 电站氢气压力容器安全性能评定研究  《重庆大学硕士学位论文》2004
研究结果表明,连续型潮流计算方法是求解潮流方程鞍型分叉点最为可靠的方法,它在 2 个方面克服了常规潮流计算方法的不足: 通过参数化潮流方程的建立,获得了扩展的潮流方程,克服了常规潮流方程在鞍型分叉点的病态; 高效的预测-校正环节的建立,提高了解曲线的计算效率及计算结果的可靠性。
源自: 基于P-Q解耦的连续潮流法ATC计算  《湖南大学硕士学位论文》2005
舱室组装和安装所需劳动量的计算有三种不同的方法,即常规法(围壁分段组装),分层法(大型围壁分段组装成总段)和模块法,后者为芬兰瓦特西拉船厂所采用的方法,采用这三种计算方法表明,第三种方法劳动量较少,要比常规法降低劳动量22%。
源自: 采用舱室模块组装上层建筑的结构与工艺方案  《造船技术》1985年07期
通过比较大气浑浊度系数的各种计算方法,得出了适合青藏高原地区的大气浑油度系数的计算方法.据此利用1982年8月至1983年7月该地区部分观测站的太阳直按辐射资料计算了大气浑浊度系数,分析了它的变化特征.同时利用常规气象要素拟合得出了计算大气浑浊度系数的经验公式,计算和分析了青藏高原地区大气浑浊度系数的时间和空间分布。
源自: 气候学  《中国地理与资源文摘》1994年02期
 
 
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