【摘 要】
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气体润滑技术在超精密制造领域的应用所占比重逐渐增大,其各种节流形式的静压支承的承载力、刚度等静态特性研究也基本成熟。在保证其微纳米的精度等级并提升其静动态特性的研究过程中,静压支承无可避免地遇到了限制,这就是一定条件下产生的区别于以往微振动的自激振动,这种振动是一种非稳态的破坏性振动,其振动幅值较大甚至严重时会超过气膜本身的尺度导致抱轴和轴承损坏影响正常工作,并伴随持续的尖啸声,且不同结构、不同参
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气体润滑技术在超精密制造领域的应用所占比重逐渐增大,其各种节流形式的静压支承的承载力、刚度等静态特性研究也基本成熟。在保证其微纳米的精度等级并提升其静动态特性的研究过程中,静压支承无可避免地遇到了限制,这就是一定条件下产生的区别于以往微振动的自激振动,这种振动是一种非稳态的破坏性振动,其振动幅值较大甚至严重时会超过气膜本身的尺度导致抱轴和轴承损坏影响正常工作,并伴随持续的尖啸声,且不同结构、不同参数下的自激振动的幅值和频率都不固定。针对这一现象,国内外学者以产生和抑制为方向进行了相关研究,但至今都未
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本文基于计时器的时间测量基本原理并结合指标需求,实现一种基于时间-幅度转换法(Time-to-Amplitude Converter,TAC)的四通道高分辨率事件计时器。以可编程逻辑器件为处理模块,完成对前端四路通道的事件采集和提取。为增大计时器时间间隔的测量范围,提高测量的精度,把事件拆分为粗、细计数部分,数字电路的系统时钟作为门控信号对事件的粗计数部分计数,16位100Msps高速高分辨率AD
在处理遥感图像小样本分类问题时,传统的机器学习分类方法虽然可以有效解决小样本分类问题,但过度依赖遥感领域的先验知识及遥感图像可辨别特征高效提取的人工经验,通用性差,可拓展性弱。而深度学习中的卷积神经网络模型在图像分类任务中取得了不凡的成就,基于深度学习方法所获得的分类准确度也远远高于传统机器学习分类方法。但是深度学习分类方法只有在大量已标注图像上进行充分地训练,方能取得令人满意的分类效果,对样本数
辐射计是一种可以接收并检测物体发出的微弱电磁辐射的接收机,通过区别不同物体的电磁辐射功率大小实现对目标的识别。从20世纪60年代以来,这种高灵敏度接收机被广泛应用于天文、军事、环境监测、公共安全等领域。太赫兹辐射计由于其特殊的工作频段,具有高分辨率、小体积、穿透性强等特点,利用其对非金属的良好穿透能力,可实现对隐匿金属目标的检测,在被动成像和安全检查领域有特定优势。本文系统介绍了辐射计的理论,并针
随着遥感技术的发展,遥感影像在成像精度、成像周期等方面都在不断提升,为相关从业人员从遥感影像中获取地物信息提供了良好的数据支持。多时相遥感影像指的是在不同时间对同一区域拍摄的遥感影像,利用多时相遥感影像,可以分析成像区域的变化情况,为灾害检测、数据更新等研究提供相关支持。道路作为的地理信息系统中最重要的地物之一,自古至今都在经济发展、军事指挥、地理测绘、交通出行等许多领域都有着重要意义。近年来,智
植被物候年际变化是陆地生态系统对全球环境变化做出的动态响应。植被物候受到温度、降水、辐射和自身生理节律的调节,不仅对气候变化高度敏感,还影响着陆地生态系统的能量流动,并在全球碳、氮以及水循环的过程中起着重要的调节作用。在植被物候的研究中,对于春季物候的研究工作较为集中,而在全球尺度和区域范围内对秋季物候变化机制的针对性研究还较为缺乏。在全球环境变化的背景下,秋季物候不仅影响着植物生长季的动态变化而
随着20世纪50年代前后水声成像技术的出现,各国学者对于水下目标的研究脚步便从未停止,国外在这方面起步也是早于我国。但是早期的声呐图像全由人工读取,识别效果差。随着各类去噪技术、信号处理技术以及人工智能的发展,水下环境的研究也取得了越来越多的成绩。水下目标的研究一般不会直接输入未处理的时域信号,更多的是提取信号中的特征,将其输入系统来进行信号的识别。本文首先针对水下环境的特点,研究了水下目标的预处
随着国内经济的快速发展,越来越多的投资者涌入到金融投资市场。同时伴随着人工智能和互联网技术的兴起,逐渐催生了一种新兴的金融分析手段——量化分析。量化分析主要是通过对金融数据的研究来预测金融市场的波动方向,并获取超额收益。量化分析的出现为投资者提供了新的分析工具,其凭借纪律性、准确性、时效性和系统性等优点,逐步在投资者中普及。在金融市场中,证券数据往往是最具有代表性的,所以证券数据的研究结果可以反映