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《GPS原理与应用》课程教学资源(PPT讲稿)第七章 GPS测量的外业施
文档格式:PPT 文档大小:196KB 文档页数:13
第一节GPS控制网的技术设计 1、精度等级 精度的主要指标是基线长度中误差1b 《全球定位系统(GPS)测量规范)》2001分六个等级 《全球定位系统城市测量规程》1997分二等、三等、四等、一级和二 级等五个等级。 2、基准设计 (1)坐标系:WGS-84、北京54/80,地方独立坐标系 (2)位置基准、方位基准、尺度基准
差分干涉合成孔径雷达技术在广域滑坡动态辨识上的实验研究
文档格式:PDF 文档大小:1.33MB 文档页数:11
通过ALOS卫星PALSAR传感器获得的三景合成孔径雷达(SAR)数据,利用合成孔径雷达差分干涉(D-InSAR)技术对金沙江下游乌东德水电站库区内的滑坡活动进行了详细的研究,获得研究区域内地表高精度形变位移值.将其按滑动速率及位移大小进行分级显示,清晰地表明了研究区内不同区域的地面活动位移状态,辨识出研究区内可能发生滑动和发生滑动较大的区域,从而确定了滑坡活动的风险区.对库区内正处活动状态的L1R-6号滑坡进行了详细的研究.结果表明:D-InSAR技术与全球定位系统GPS在监测整体形变和运动趋势上基本一致.对D-InSAR结果存在的单点误差进行了分析,提出了D-InSAR与GPS相融合的栅格函数误差插值消减法,提高了D-InSAR技术的监测精度
转炉气相定碳的热模拟
文档格式:PDF 文档大小:426.67KB 文档页数:5
建立了转炉内钢液含碳量动态检测的数学模型,并在50kg感应炉上进行了热模拟试验。结果表明:利用质谱仪连续分析炉气成分迅速而准确;计算出的炉气流量精度较高;利用数学模型定碳误差为0.03%。产生误差的原因是炉子容量小,喷溅等对钢水损失影响大;在大生产条件下,因为炉量大,其它条件也较优越,预计气相定碳精度可大大提高
神经网络技术在淬火控冷中的应用
文档格式:PDF 文档大小:489.41KB 文档页数:4
热轧钢材的淬火冷却是改善钢材质量和性能的重要措施,淬火过程的核心就是控制钢板的冷却速度.针对传统的淬火控冷模型的固有缺陷,为了满足扩展钢种、规格及淬火温度高精度的要求,利用神经网络技术建立了神经网络淬火控冷温度预报模型,该模型与回归数学模型相结合,完成淬火控冷现场控制.应用结果证明,该综合模型极大地提高了钢板淬火冷却的控制精度,提高了产品的成材率
板带厚度控制系统中引起混沌的条件论证
文档格式:PDF 文档大小:456.58KB 文档页数:6
在分析轧机运动方程的基础上,通过对同宿轨道及Melnikov函数的讨论,分析厚度控制系统参数与出现Smale混沌之间的联系以及厚度控制系统出现混沌时对控制精度的影响.给出了板带轧机厚控系统出现Smale马蹄意义下混沌的条件,通过仿真验证了轧制过程中轧辊偏心干扰造成厚度控制系统混沌的新观点.仿真分析表明,在混沌出现时轧件的厚度偏差将发生较大偏移,可以通过混沌控制的途径提高产品精度
武汉船舶职业技术学院:《公差与测量》课程教学资源_实验指南
文档格式:DOC 文档大小:42KB 文档页数:4
一、测量技术概述 发展过程:随着社会的进步,通过提高机械加工精度来满足人们对机械产品使用性能越 来越高的要求,促使了与之相适应的测量技术的不断进步和发展,测量技术的发展又保证了 加工精度的提高,两者发展水平紧密相关
一种设定记忆长度的轧辊偏心在线检测算法
文档格式:PDF 文档大小:546.42KB 文档页数:5
轧制控制过程中轧辊偏心信号是影响带钢厚度精度的重要因素.针对该类问题,将基于设定记忆长度的在线反向传播算法用于对偏心信号的检测.通过与普通在线反向传播算法在检测性能上的对比表明:该方法具有学习收敛速度快,抗噪声能力强等特点,可有效使变幅、变相和变频的偏心信号引起的厚度波动减少95%左右,从而准确地补偿由偏心信号引起的厚度偏差,提高轧钢过程中的带钢厚度精度
武汉船舶职业技术学院:《公差与测量》课程教学资源_检测技术的基本概念学习问答4
文档格式:DOC 文档大小:195.5KB 文档页数:13
为了满足机械产品的功能要求,在正确合理地完成了可靠性、使用寿命、运动精度等方 面的设计以后,还须进行加工和装配过程的制造工艺设计,即确定加工方法、加工设备、工 艺参数、生产流程及检测手段。其中,特别重要的环节就是质量保证措施中的精度检验
质心原理在光纤光栅传感波长解调中的应用
文档格式:PDF 文档大小:452.33KB 文档页数:4
在光纤光栅传感悬臂梁调谐滤波技术中,峰值法进行波长检测误差大,精度低,测量结果不稳定.针对峰值法的不足提出了一种质心原理方法.该方法利用扫描的光强分布图形的质心检测光纤光栅的波长变化,与传统的峰值法相比可使检测精度提高70倍,大大降低了波长检测误差
基于协同进化机制的欠采样方法
文档格式:PDF 文档大小:664.98KB 文档页数:8
针对非平衡数据集分类中\少数类样本精度难以提高\这一瓶颈问题,提出了一种基于协同进化机制的欠采样方法.此方法将少数类样本与多数类样本划分为两类种群,采用种群协同进化原理,利用提出的动态交叉变异算子自适应协同进化过程,实现种群间自动调节和自动适应.仿真试验结果表明,此采样方法增强了局部随机搜索能力,改善了种群的分布特性,加强了算法的全局收敛能力,在不降低多数类样本分类性能的基础上有效提高了少数类样本的精度.与其他经典重采样方法相比,本文办法抗噪能力好,具有更强的鲁棒性
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