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191.
主动式声纳列阵拖曳系统姿态数值计算 总被引:2,自引:1,他引:2
主动式声纳列阵拖曳系统是用于探测潜艇的新型声纳系统,为了准确探测潜艇的位置,必须首先预报声纳列阵的瓷态,本文通过对其三维力学模型的分析,得到该系统的运动微分方程,其中缆索的力学方程是基于Ablow和Milinazzo的模型,而对于拖体则运用六自由度空间运动方程模拟,结合边界条件,用有限差分法求解,通过对拖船的不同运动状态如匀速,变速和回转的计算,证明本文的方法对于预报声纳列阵的姿态是有效的。 相似文献
192.
In this paper, the characteristics of different forms of mild slope equations for non-linear wave are analyzed, and new non-linear theoretic models for wave propagation are presented, with non-linear terms added to the mild slope equations for non-stationary linear waves and dissipative effects considered. Numerical simulation models are developed of non-linear wave propagation for waters of mildly varying topography with complicated boundary, and the effects are studied of different non-linear corrections on calculation results of extended mild slope equations. Systematical numerical simulation tests show that the present models can effectively reflect non-linear effects. 相似文献
193.
194.
195.
196.
基于分区的局域神经网络时空建模方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
区域数据表现为两种尺度的空间特性:反映全局特征的空间依赖性和反映局域特征的空间波动性.空间波动性表现为空间数据在局部地区的聚集或高低交错现象.在研究区域数据时空预测性建模时,从降低数据的空间波动和不平稳性对模型预测能力的影响角度出发,提出了一种基于分区的局域神经网络时空非线性建模的思路.分区过程由基于空间邻接关系的K-means聚类算法完成.不同的分区方案通过相关性、波动性、紧凑性等指标进行评价和优选.在确定最优分区方案的基础上,对各子区分别采用两层前馈网络进行建模,模型的输入不仅要考虑本区内单元的作用,而且要考虑相邻子区的边界效应.各神经网络模型的时空预测能力通过平均相均差和动态相似率等指标进行衡量.最后,通过对法国94个县每周流感报告病例的时空建模分析表明,与全局神经网络模型相比,基于分区的局域神经网络模型具有更好的预测能力. 相似文献
197.
198.
199.
200.
The ionospheric eclipse factor method (IEFM) and its application to determining the ionospheric delay for GPS 总被引:4,自引:1,他引:3
A new method for modeling the ionospheric delay using global positioning system (GPS) data is proposed, called the ionospheric
eclipse factor method (IEFM). It is based on establishing a concept referred to as the ionospheric eclipse factor (IEF) λ
of the ionospheric pierce point (IPP) and the IEF’s influence factor (IFF) . The IEF can be used to make a relatively precise distinction between ionospheric daytime and nighttime, whereas the IFF
is advantageous for describing the IEF’s variations with day, month, season and year, associated with seasonal variations
of total electron content (TEC) of the ionosphere. By combining λ and with the local time t of IPP, the IEFM has the ability to precisely distinguish between ionospheric daytime and nighttime, as well as efficiently
combine them during different seasons or months over a year at the IPP. The IEFM-based ionospheric delay estimates are validated
by combining an absolute positioning mode with several ionospheric delay correction models or algorithms, using GPS data at
an international Global Navigation Satellite System (GNSS) service (IGS) station (WTZR). Our results indicate that the IEFM
may further improve ionospheric delay modeling using GPS data. 相似文献