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基于可扩展单元线性图(Extensible elementary linear graph,EELG)的改进模型,通过增设两个运动特征定义弧,用来描述机械传动组件,以得到包含运动学与动力学信息的拓扑矩阵以及运动特征矢量,实现机械传动概念设计解与动态性能分析的集成.其中拓扑矩阵自动生成系统动力学方程并求解,完成定量分析,而运动特征矢量则是对传动功能进行定性分析.在该模型基础上,构建机械传动功能原理解知识库,通过智能化求解模型,产生满足设计需求的多个原理解,并且自动仿真原理解的动态性能,为设计者优化选取设计方案、配置组件的类型及设定关键参数提供依据. 相似文献
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伴随着我国民航事业的迅速发展,运输需求不断增加,通过规范跑道占用时间来提升跑道运行效率成为必然要求。采用了人工神经网络(ANN)、循环神经网络(RNN)、极度梯度提升树(XGBoost)、支持向量机(SVM)四种不同的机器学习方法构建跑道占用时间预测模型,并对建立的四种跑道占用时间预测模型预测结果进行对比分析。研究发现最适宜用来建立跑道占用时间预测模型的机器学习方法是人工神经网络,利用该方法建立的基于RNN的跑道占用时间预测模型预测效果最好,预测平均绝对误差仅为3.5130。该结论可以为未来研究跑道占用时间预测模型,规范跑道占用时间提供一定参考。 相似文献
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