考虑喷注流强分布的纵向稳定性建模与分析

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喷注器流强分布是除声学阻尼装置以外使液体火箭发动机稳定工作的重要措施,通过控制喷注流强分布使推进剂的燃烧尽量远离主要振型的波腹区,减少热声耦合振荡的能量源,从而达到抑制高频振荡的效果。因此,建立喷注流强分布与稳定性之间的综合分析模型,研究流强分布的不稳定性抑制特性具有重要实际意义。针对采用自击式喷嘴器、液滴蒸发作为燃烧速率控制过程的某自燃推进剂缩尺燃烧室高频纵向燃烧不稳定问题,近似采用蒸发速率峰值区代替集中燃烧释热区,引入燃烧室三维声学控制方程以考虑多喷嘴条件下燃烧响应空间分布,建立了针对喷注器流强分布条
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为解决航迹异步与系统误差并存情况下的多局部节点航迹关联问题,提出一种基于区间序列离散度的多局部节点异步抗差航迹关联算法。定义区间型数据集的离散信息度量,给出系统误差下航迹序列区间化方法,通过累次积分计算离散度,结合多维分配进行关联判定。针对多局部节点上报目标不完全一致现象,设置零号航迹管理关联质量。与传统算法相比,无需时域配准,可在系统误差下对异步航迹直接关联。仿真结果表明,算法能在局部节点上报目标不完全一致场景下实现有效关联,且正确关联率随局部节点数目的增加或目标密集程度的增大而提高。
二值卷积神经网络(BNN)占用存储空间小、计算效率高,然而由于网络前向的二值量化与反向梯度的不匹配问题,使其与同结构的全精度深度卷积神经网络(CNN)之间存在较大的性能差距,影响了其在资源受限平台上的部署。至今,研究者已提出了一系列网络设计与训练方法来降低卷积神经网络在二值化过程中的性能损失,以推动二值卷积神经网络在嵌入式便携设备发展中的应用。因此,本文对二值卷积神经网络进行综述,主要从提高网络表达能力与充分挖掘网络训练潜力两大方面,给出了当前二值卷积神经网络的发展脉络与研究现状。具体而言,提高网络表达能
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