子樣
- 某型裝備實(shí)裝檢驗(yàn)子樣數(shù)設(shè)計(jì)與評(píng)估?
1 引言裝備試驗(yàn)子樣數(shù)設(shè)計(jì)是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，涉及到裝備從研制到狀態(tài)鑒定、列裝定型、交付使用等全壽命周期，研制方與使用方風(fēng)險(xiǎn)，試驗(yàn)的組織、實(shí)施、周期、費(fèi)用等多個(gè)方面，需要綜合考慮各方面因素，結(jié)合具體任務(wù)目的和指標(biāo)參數(shù)，采用科學(xué)方法開展［1］。在貼近實(shí)戰(zhàn)條件下的裝備實(shí)裝檢驗(yàn)中，參試裝備子樣數(shù)的確定，直接關(guān)系到試驗(yàn)結(jié)果評(píng)估和分析，是檢驗(yàn)任務(wù)能否達(dá)成預(yù)期目的的關(guān)鍵。2 試驗(yàn)子樣數(shù)設(shè)計(jì)的基本原則裝備試驗(yàn)子樣數(shù)是指滿足指標(biāo)評(píng)定的試驗(yàn)子樣數(shù)量，其設(shè)計(jì)的基本原則是：1
艦船電子工程 2023年4期2023-08-04
- 一種新的求解圓錐誤差補(bǔ)償系數(shù)的算法?
獻(xiàn)［2］提出了三子樣算法，文獻(xiàn)［4］提出了在各種子樣下求解圓錐誤差補(bǔ)償系數(shù)的一般算法公式［4］，在此基礎(chǔ)上，文獻(xiàn)［11］針對(duì)盲目增加子樣數(shù)和提高采樣頻率會(huì)引起更大圓錐誤差的問(wèn)題，提出了一種利用前兩個(gè)周期陀螺輸出角增量信息的重疊三子樣補(bǔ)償算法；文獻(xiàn)［12］通過(guò)采用一種新的補(bǔ)償模型來(lái)減小圓錐誤差的常值漂移問(wèn)題；文獻(xiàn)［13］將在圓錐運(yùn)動(dòng)條件下常見的4種不同的姿態(tài)算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)仿真與誤差建模。文中考慮到經(jīng)典的圓錐運(yùn)動(dòng)求解誤差補(bǔ)償系數(shù)時(shí)沒(méi)有考慮到補(bǔ)償效應(yīng)相同項(xiàng)合并的問(wèn)
艦船電子工程 2022年3期2022-12-01
- 序貫Lq似然比型檢驗(yàn)及其應(yīng)用
抽樣時(shí)不預(yù)先指定子樣的容量，而是要求給出一組停止采樣的規(guī)則。每新抽取一個(gè)子樣后立即考察一下，按給定的停止采樣規(guī)則來(lái)決定是停止采樣還是繼續(xù)采樣，如果采樣一旦停止，就按此時(shí)所給出的n個(gè)觀察作為一個(gè)固定子樣容量的問(wèn)題進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷——參數(shù)估計(jì)或假設(shè)檢驗(yàn)。應(yīng)用序貫方法進(jìn)行的檢驗(yàn)，稱為序貫檢驗(yàn)。序貫分析奠基人瓦爾德(A.Wald)提出的“序貫概率比檢驗(yàn)”(參見文獻(xiàn)[1])至今仍然是序貫分析中很重要的領(lǐng)域，成果豐碩，如：文獻(xiàn)[2]系統(tǒng)地討論了序貫分析的檢驗(yàn)和置信區(qū)間等問(wèn)
- 基于地面激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的森林樹木分布模式提取研究
界將其劃分為若干子樣方，以樣方內(nèi)樹木數(shù)量的方差與均值之比作為判斷樹木分布模式的指標(biāo)，并研究樣方大小對(duì)確定樹木分布模式的影響，最后對(duì)隨機(jī)分布和聚集分布進(jìn)行模擬，用同樣的方法對(duì)其分布模式進(jìn)行驗(yàn)證。1 研究區(qū)本文的實(shí)驗(yàn)區(qū)域位于河北省圍場(chǎng)滿族蒙古族自治縣塞罕壩國(guó)家森林公園，海拔1010～1939.6 m，占地面積約為140萬(wàn)畝，森林覆蓋率高達(dá)80%，且多為人工林，主要樹種包括落葉松、樟子松、云杉、白樺等。本文共布設(shè)了2個(gè)典型落葉松樣地，樣地森林資產(chǎn)參數(shù)見表1。表1
智能計(jì)算機(jī)與應(yīng)用 2022年10期2022-11-05
- 旋轉(zhuǎn)式多比例分樣方法對(duì)作物籽粒分樣效果的研究
得1種縮分比例的子樣，若需要獲得更小縮分比例的子樣，則需進(jìn)行多次分樣操作；其次，分樣時(shí)樣品經(jīng)過(guò)較多的封閉管路，容易殘留顆粒度較小的樣品，不易清理，容易導(dǎo)致樣品混雜。針對(duì)以上問(wèn)題，北京慧明雨實(shí)驗(yàn)科技有限公司研發(fā)了實(shí)用新型專利產(chǎn)品旋轉(zhuǎn)扇盒分樣器(專利號(hào)：ZL202020336759.8)[10]。該設(shè)備應(yīng)用若干個(gè)扇盒，一次分樣最多可獲得10份子樣，縮分比例包括1/2、1/4、1/8和1/16可任意選擇。該裝置分樣完畢后可進(jìn)行內(nèi)部清掃，操作方便快捷。有關(guān)旋轉(zhuǎn)式多
- 計(jì)算機(jī)模擬取樣確定標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)的最小取樣量
品中取任何一部分子樣，對(duì)于被檢測(cè)的項(xiàng)目它都能代表原來(lái)的樣品。然而樣品的不均勻性是樣品的特性之一，它不能被消除，只能減小。因此絕對(duì)均勻的樣品是不存在的，只有均勻程度不同的樣品。因此，確定標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)均勻程度，是標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)認(rèn)證的基本步驟之一。標(biāo)準(zhǔn)樣品工作導(dǎo)則[1]中要求在標(biāo)準(zhǔn)樣品定值過(guò)程中，同時(shí)要求進(jìn)行均勻性試驗(yàn)。并建議[2]標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)證書給使用者提供使用該標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)的最小取樣量，并要提醒使用者“只有滿足該最小樣本量要求，特性值及其不確定度才有保證?！痹缙诘牡刭|(zhì)標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)
中國(guó)無(wú)機(jī)分析化學(xué) 2022年3期2022-07-05
- 并聯(lián)異構(gòu)式采樣機(jī)偏倚試驗(yàn)研究
間隔，采樣頭所采子樣經(jīng)破碎、縮分后，留樣進(jìn)入樣品收集器，棄樣由斗提機(jī)輸送至膠帶機(jī)。其中：Y型是“兩頭一機(jī)”式采樣機(jī)，含2個(gè)分別架設(shè)在2條平行的輸送膠帶機(jī)中部的采樣頭，試驗(yàn)時(shí)以采樣頭IA與所聯(lián)結(jié)的破碎、縮分單元I作為整系統(tǒng)進(jìn)行試驗(yàn)，以采樣頭IB作為分系統(tǒng)進(jìn)行試驗(yàn)；S型是“一頭兩機(jī)”式采樣機(jī)，含有2套破碎、縮分單元，試驗(yàn)時(shí)以采樣頭II與所聯(lián)結(jié)的破碎、縮分單元IIA作為整系統(tǒng)進(jìn)行試驗(yàn)，以破碎、縮分單元IIB作為分系統(tǒng)進(jìn)行試驗(yàn)。圖1 Y型采樣機(jī)作業(yè)流程圖2 S型采
煤炭加工與綜合利用 2022年3期2022-06-08
- 一種改進(jìn)的旋轉(zhuǎn)矢量姿態(tài)更新算法*
用下面給出1～4子樣圓錐誤差系數(shù)，結(jié)果見表1。表1 1～4子樣圓錐誤差系數(shù)通過(guò)比較式（28）和式（32）可以看出同子樣數(shù)的改進(jìn)算法精度高于常規(guī)算法，更加實(shí)用。以N=2時(shí)的算法為例，分別對(duì)傳統(tǒng)算法和改進(jìn)算法進(jìn)行模擬仿真，取a=1°，h=0.02s，算法誤差與圓錐頻率之間的關(guān)系如圖1所示。圖1 算法誤差與圓錐運(yùn)動(dòng)頻率的關(guān)系由上圖可以看出，兩類算法誤差都隨著圓錐運(yùn)動(dòng)的頻率增大而增大，但是在頻率相同的情況下，改進(jìn)算法的算法誤差與傳統(tǒng)算法相比有明顯的降低。6 結(jié)語(yǔ)文
艦船電子工程 2022年4期2022-05-11
- 基于多區(qū)間參數(shù)修正的角速率姿態(tài)算法
致傳統(tǒng)的角增量多子樣旋轉(zhuǎn)矢量算法不能直接對(duì)其應(yīng)用。若簡(jiǎn)單地對(duì)角速率進(jìn)行多項(xiàng)式擬合-積分得到角增量信息,再代入傳統(tǒng)算法進(jìn)行姿態(tài)更新,則會(huì)使傳統(tǒng)算法的性能大大降低。針對(duì)上述問(wèn)題,國(guó)內(nèi)外多名學(xué)者先后提出了角速率表示的角速度多項(xiàng)式擬合方法和基于角速率的圓錐誤差補(bǔ)償結(jié)構(gòu),并在圓錐運(yùn)動(dòng)環(huán)境下優(yōu)化出了補(bǔ)償系數(shù);這類算法在原理上大致相同,都是將角速率子樣直接與角增量(通過(guò)對(duì)角速率擬合-積分提取)或者不同時(shí)刻的角速率進(jìn)行不同形式的叉乘運(yùn)算來(lái)構(gòu)造補(bǔ)償結(jié)構(gòu),然后在錐運(yùn)動(dòng)環(huán)境下進(jìn)
系統(tǒng)工程與電子技術(shù) 2022年5期2022-05-07
- 水下慣性導(dǎo)航系統(tǒng)姿態(tài)算法的適用性分析
求解方法為經(jīng)典多子樣算法和多子樣優(yōu)化算法，但經(jīng)典多子樣算法只考慮了Bortz方程[6]的二階項(xiàng)，存在原理誤差，會(huì)出現(xiàn)高子樣算法精度低于低子樣算法精度的現(xiàn)象[3-4]；多子樣優(yōu)化算法只適用于小角度錐角和低動(dòng)態(tài)載體的姿態(tài)求解[7-8]。宋敏[9]提出適用于大機(jī)動(dòng)環(huán)境下載體姿態(tài)求解的擴(kuò)展圓錐誤差補(bǔ)償算法，但只考慮了Bortz方程的二階項(xiàng)，仍存在原理誤差；嚴(yán)恭敏等[4]基于四元數(shù)微分方程給出了姿態(tài)更新的迭代算法，算法在推導(dǎo)過(guò)程中未作任何假設(shè)，有效避免了原理誤差。本
大地測(cè)量與地球動(dòng)力學(xué) 2022年3期2022-03-09
- 原棉異性纖維定量分析研究
——第一部分：原棉異性纖維取樣代表性分析
38包，每包兩個(gè)子樣，每個(gè)子樣1kg，76個(gè)子樣），每個(gè)子樣單獨(dú)進(jìn)行異性纖維挑揀，獲得76個(gè)子樣的異性纖維含量；在此基礎(chǔ)上，通過(guò)數(shù)據(jù)分割，分別獲得取樣方法②（每5包取1包，38包，每包1kg，38個(gè)子樣）和取樣方法③（每10包取1包，19包，每包2kg，38個(gè)子樣）的測(cè)試數(shù)據(jù)。與此同時(shí)，每批原棉（186包/批）抽取2整包，進(jìn)行整包異性纖維挑揀，作為該批原棉異性纖維含量參考值。表4所示為不同取樣方法，6批次新疆機(jī)采棉異性纖維含量匯總，從中可知不同取樣方法（①
中國(guó)纖檢 2022年1期2022-03-07
- 散糧全自動(dòng)制樣系統(tǒng)
然后收回得到初級(jí)子樣。初級(jí)子樣流入分樣罐，分樣罐主要實(shí)現(xiàn)分流作用，小部分初級(jí)子樣作為標(biāo)準(zhǔn)樣品流出落入暫存容器內(nèi)，其余初級(jí)子樣沿著分樣罐的回流溜管回流至生產(chǎn)線。暫存容器內(nèi)的糧食由工人進(jìn)行打包封裝、收集存放，并在卸船作業(yè)結(jié)束后統(tǒng)一搬運(yùn)至專門的制樣房。在制樣房?jī)?nèi)工人按標(biāo)準(zhǔn)步驟完成分樣、勻料、余料分裝等操作，至此才算完成了完整的取制樣過(guò)程。為了控制每1 000 t糧食的取樣量在8 kg左右，取樣周期一般控制在7.5 min，計(jì)劃每次取樣1 kg，1 h共取樣8次，
現(xiàn)代食品 2021年22期2021-12-14
- 針對(duì)葉片阻尼臺(tái)斷裂故障的試驗(yàn)方法
中分別抽取的兩個(gè)子樣。根據(jù)兩個(gè)子樣來(lái)檢驗(yàn)兩個(gè)母體的平均值是否相同,如果相同,那么就疲勞壽命而言,可以認(rèn)為這兩個(gè)子樣來(lái)自平均值相同的兩個(gè)母體;反之,認(rèn)為兩個(gè)子樣來(lái)自平均值不相同的兩個(gè)母體,試驗(yàn)結(jié)果存在條件誤差。母體中隨機(jī)抽取一個(gè)樣本數(shù)為n的子樣,即取得n個(gè)疲勞壽命觀測(cè)數(shù)據(jù),這n個(gè)數(shù)據(jù)的平均值即為子樣平均值。根據(jù)表2中數(shù)據(jù),正常葉片子樣平均值為7.477 1,燒傷葉片子樣平均值為7.230 1。根據(jù)數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)原理,用各個(gè)偏差二次方的總和除以自由度,即子樣方差來(lái)
機(jī)械制造 2021年8期2021-08-23
- 煤炭采制質(zhì)量規(guī)范化管理實(shí)踐探究
位各采取1個(gè)初級(jí)子樣，然后將各初級(jí)子樣合并成1個(gè)總樣(初級(jí)子樣也可先經(jīng)破碎、縮分后再合并)，再進(jìn)行破碎、縮分、干燥等制樣程序，目的是獲得1個(gè)能代表整批煤組成和特性的試驗(yàn)煤樣。2 采制質(zhì)量規(guī)范化管理實(shí)踐參照國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)要求，煤炭采制質(zhì)量規(guī)范化管理可從采樣環(huán)節(jié)、制樣環(huán)節(jié)、過(guò)程監(jiān)督、人員培養(yǎng)、設(shè)備和科研投入等方面開展。2.1 采樣環(huán)節(jié)采樣是從大量煤中采取具有代表性的一部分煤的過(guò)程，分為移動(dòng)煤流采樣和靜止煤采樣。移動(dòng)煤流采樣可在皮帶上的煤流中或煤流落流中進(jìn)行；靜止煤采
煤質(zhì)技術(shù) 2021年4期2021-08-23
- 2種單煤混合粉磨對(duì)煤粉礦物分布影響規(guī)律研究
業(yè)分析方法》對(duì)各子樣進(jìn)行工業(yè)分析。1.4 顯微觀察將不同密度煤粉制成光片，用德國(guó)萊卡公司MPV-sp顯微鏡，以546 nm波長(zhǎng)觀察煤的有機(jī)和無(wú)機(jī)顯微組分。1.5 化學(xué)組成分析采用X射線熒光光譜儀(XRF)分析煤粉樣品煤灰化學(xué)組成，所用儀器為德國(guó)Bruker公司生產(chǎn)的S8-TIGER型X射線熒光光譜分析儀，測(cè)定條件為Rh靶，加速電壓為40 kV，電流67 mA。2 結(jié)果和分析2.1 混煤煤粉的密度組成煤粉顆?？煞譃榧冇袡C(jī)顆粒、有機(jī)-無(wú)機(jī)交織體和獨(dú)立存在的礦物
潔凈煤技術(shù) 2021年3期2021-07-03
- 單軸旋轉(zhuǎn)捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)圓錐誤差分析與仿真
速率/角增量的多子樣旋轉(zhuǎn)矢量算法補(bǔ)償不可交換性誤差。由于單軸RINS的圓錐運(yùn)動(dòng)特性發(fā)生改變，其補(bǔ)償形式也將會(huì)不同，因此需要研究姿態(tài)算法和轉(zhuǎn)位方案對(duì)圓錐誤差補(bǔ)償?shù)挠绊憽?.1 轉(zhuǎn)動(dòng)不可交換性誤差分析雖然光纖陀螺的輸出信號(hào)是角速率形式，但考慮到采樣量化電路，故實(shí)際使用的光纖陀螺大都是在高速率采樣的基礎(chǔ)上再作平均和降頻處理，其輸出信息更像是角增量。文獻(xiàn)[2]指出若將角速率形式信號(hào)轉(zhuǎn)換成角增量進(jìn)而構(gòu)造等效旋轉(zhuǎn)矢量，則在此轉(zhuǎn)換過(guò)程中會(huì)引入較大噪聲，為此設(shè)計(jì)了基于角速
中國(guó)慣性技術(shù)學(xué)報(bào) 2021年1期2021-05-27
- 安徽兩淮地區(qū)煤泥采制樣技術(shù)研究與應(yīng)用*
尖頭鏟，難以保證子樣質(zhì)量均勻，同時(shí)因煤泥黏性較大，易粘附采樣鏟，參照商品煤采樣標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，采樣單元煤泥量較大，難以使煤泥子樣點(diǎn)位分布均勻，深部子樣難以有效采取，采取的煤泥試樣質(zhì)量過(guò)大，易出現(xiàn)質(zhì)量偏差，且勞動(dòng)強(qiáng)度也較大。同時(shí)因在縮取出全水及分析試樣的過(guò)程中無(wú)統(tǒng)一操作方法，易造成水分流失過(guò)大和縮分不均勻的情況，導(dǎo)致試樣代表性差。若要從一個(gè)采樣單元中取得有代表性的煤泥樣，就要確定合理的采樣工具與方法，使采樣工作標(biāo)準(zhǔn)化，同時(shí)還要注意在制樣過(guò)程盡量減少試樣的損失與污染，
能源化工 2021年1期2021-04-19
- 煤泥采制樣安徽省地方標(biāo)準(zhǔn)的研發(fā)與解析
了對(duì)煤泥堆采樣的子樣布點(diǎn)研究，從煤泥自身特性出發(fā)對(duì)煤泥子樣的分布進(jìn)行了理論創(chuàng)新，對(duì)開展煤泥采樣方法研究具有重要意義。黃海峰等[1]對(duì)煤泥采樣技術(shù)進(jìn)行創(chuàng)新實(shí)踐研究，分析了煤泥水分及顆粒特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了新的采制樣工具，對(duì)開展采制樣技術(shù)研究也具有較高的借鑒價(jià)值。目前關(guān)于煤泥采制樣的技術(shù)研究多停留在理論階段，較為零散，且標(biāo)準(zhǔn)化研究嚴(yán)重滯后，近年來(lái)在生產(chǎn)實(shí)踐過(guò)程中，一些新的、適用于煤泥特點(diǎn)的樣品采取和制備方法及其設(shè)備初現(xiàn)端倪[10-19]，因此應(yīng)結(jié)合文獻(xiàn)中的新技術(shù)、裝備
煤質(zhì)技術(shù) 2021年1期2021-03-11
- 一種求解等效旋轉(zhuǎn)矢量高階誤差補(bǔ)償系數(shù)的新方法
使用陀螺角增量多子樣采樣計(jì)算等效旋轉(zhuǎn)矢量，補(bǔ)償轉(zhuǎn)動(dòng)不可交換誤差，再使用等效旋轉(zhuǎn)矢量計(jì)算姿態(tài)更新四元數(shù)。等效旋轉(zhuǎn)矢量多子樣算法的理論基礎(chǔ)是Bortz 方程[1]，傳統(tǒng)基于泰勒級(jí)數(shù)展開或基于圓錐運(yùn)動(dòng)環(huán)境下優(yōu)化的多子樣算法推導(dǎo)，都忽略了Bortz方程中三階以上項(xiàng)的影響，雖然理論上在一個(gè)姿態(tài)更新周期內(nèi)子樣數(shù)越多精度越高，但是，實(shí)際算法精度往往達(dá)不到宣稱的理想效果，特別是在大角度機(jī)動(dòng)或大錐角圓錐運(yùn)動(dòng)環(huán)境下，有時(shí)采用高子樣算法的精度反而不如低子樣算法的精度。目前，提高
中國(guó)慣性技術(shù)學(xué)報(bào) 2020年3期2020-10-17
- 燃煤發(fā)電廠采樣機(jī)精密度性能檢驗(yàn)
一采樣單元取正常子樣數(shù)兩倍的子樣，并將其合并成雙份試樣，每份由多個(gè)子樣構(gòu)成 。這樣每個(gè)子樣都由多個(gè)子樣構(gòu)成，不斷進(jìn)行合并操作，直到從同類型煤中的多批次中進(jìn)行等于或大于十份試樣的采取。然后用灰分對(duì)所采取的試樣進(jìn)行測(cè)定分析，最后計(jì)算雙份試樣的精密度與標(biāo)準(zhǔn)差。例行字樣數(shù)雙份采樣方法的主要內(nèi)容是當(dāng)采樣條件不允許從一采樣單元采取2倍子樣數(shù)或需要在例行采樣下測(cè)定精密度時(shí)，從每一個(gè)采樣單元采取與例行子樣數(shù)相等的子樣，按要求合并成雙份試樣，每份試樣由多個(gè)子樣構(gòu)成。3 進(jìn)行
電力與能源系統(tǒng)學(xué)報(bào)·上旬刊 2020年3期2020-09-02
- 多子樣捷聯(lián)慣導(dǎo)算法誤差的仿真分析?
利用陀螺輸出的多子樣采樣角增量構(gòu)造等效旋轉(zhuǎn)矢量，消除轉(zhuǎn)動(dòng)的不可交換性誤差，再利用等效旋轉(zhuǎn)矢量計(jì)算旋轉(zhuǎn)四元數(shù)，完成姿態(tài)更新過(guò)程。其理論基礎(chǔ)是Bortz方程［3］，Miller提出了三子樣優(yōu)化算法［4］，Lee提出了四子樣算法［5］，文獻(xiàn)［6～8］分析了圓錐運(yùn)動(dòng)環(huán)境下旋轉(zhuǎn)矢量多子樣算法的漂移，并做了對(duì)比分析。文獻(xiàn)［9］推導(dǎo)了劃船補(bǔ)償優(yōu)化算法。文獻(xiàn)［10～11］分別通過(guò)設(shè)計(jì)不同的運(yùn)動(dòng)情況，分析了靜基座和動(dòng)基座情況下捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)的誤差特性，但沒(méi)有涉及多子樣算法之間
艦船電子工程 2020年6期2020-08-06
- 加標(biāo)回收率的辯證定論
品取兩份，即兩個(gè)子樣，其中一份加入定量的待測(cè)成分標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)；兩份子樣同時(shí)按相同的分析步驟分析，加標(biāo)子樣所得的結(jié)果減去未加標(biāo)子樣所得的結(jié)果，其差值同加入標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)的理論值之比即為樣品加標(biāo)回收率。2 辯證推理2.1 加標(biāo)回收率的定義及目的加標(biāo)回收，就是通過(guò)加入一定量的標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)，按樣品同樣的步驟進(jìn)行分析，計(jì)算回收率，用以確定檢驗(yàn)分析過(guò)程的正確性[3]。2.2 原定義的不足根據(jù)原定義，舉例推算如下：未加標(biāo)子樣測(cè)定結(jié)果為10mmol，加標(biāo)子樣中加入的標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)的量為10m
商品與質(zhì)量 2020年16期2020-07-29
- 商品煤質(zhì)量檢測(cè)關(guān)鍵點(diǎn)分析
過(guò)煤的結(jié)構(gòu)可知，子樣數(shù)目、子樣點(diǎn)位以及子樣最小質(zhì)量是影響煤樣代表性的主要根源，所以應(yīng)合理制定方案過(guò)程。1.1 確定子樣數(shù)目和子樣點(diǎn)位布置在進(jìn)行采樣時(shí)，作為人為可控因素的子樣數(shù)目以及采樣點(diǎn)位布置，其主要以國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)為主。1.1.1 確定子樣數(shù)目一般情況來(lái)說(shuō)，煤品質(zhì)的分布決定著子樣數(shù)目，可以通過(guò)單種子樣標(biāo)準(zhǔn)差對(duì)煤的品質(zhì)分布進(jìn)行衡量。從同一批煤中選取不同部位進(jìn)行采樣，并制樣與化驗(yàn)各個(gè)子樣，最終得出各子樣干基灰分析結(jié)果，則單個(gè)子樣的標(biāo)準(zhǔn)差為：式中：S——子樣標(biāo)準(zhǔn)差；
化工管理 2020年17期2020-07-17
- 煤泥堆采樣的子樣布點(diǎn)建模及其應(yīng)用
附、工作強(qiáng)度大、子樣量難以控制等問(wèn)題，造成采樣誤差大[2-6]。所以混煤采樣的標(biāo)準(zhǔn)GB/T 475—2008雖可以為煤泥采樣所借鑒，但其與煤泥采樣的真實(shí)場(chǎng)景是偏離的，針對(duì)煤泥的采樣方法研究勢(shì)在必行。由于國(guó)內(nèi)煤泥非固態(tài)、非漿體的利用特點(diǎn)[7]，所以煤泥采樣大多以堆存取樣為主，國(guó)內(nèi)曾有對(duì)煤堆存采樣的研究，如涂華等對(duì)煤堆上采樣時(shí)子樣點(diǎn)布置進(jìn)行了研究[8]，通過(guò)對(duì)典型的圓錐形、楔形、長(zhǎng)方臺(tái)型進(jìn)行體積計(jì)算，得出了頂、腰、底的子樣點(diǎn)比例，但煤泥濕聚成團(tuán)、水分大、組成顆
煤質(zhì)技術(shù) 2020年3期2020-06-24
- 基于高階多項(xiàng)式迭代的捷聯(lián)姿態(tài)更新優(yōu)化方法
提出了一種新的四子樣姿態(tài)算法，提高了姿態(tài)解算的精度。文獻(xiàn)[9]利用切比雪夫多項(xiàng)式擬合角速度矢量，通過(guò)迭代求得羅德里格參數(shù)微分方程的精確解。文獻(xiàn)[10]提出了基于多項(xiàng)式迭代的旋轉(zhuǎn)矢量微分方程數(shù)值算法（RVPI），通過(guò)角速度擬合多項(xiàng)式迭代求解Bortz 方程，避免Bortz方程求解中的近似誤差，取得了較好效果。上述姿態(tài)更新算法基本上都是基于角速度多項(xiàng)式運(yùn)動(dòng)模型直接或間接補(bǔ)償不可交換誤差，提高算法精度，然而角速度擬合精度仍是制約這些算法精度的重要因素。目前，增加
中國(guó)慣性技術(shù)學(xué)報(bào) 2020年6期2020-04-06
- 基于X 射線微米CT 掃描技術(shù)的煤巖孔裂隙多尺度精細(xì)表征
——以沁水盆地南部馬必東區(qū)塊為例
驗(yàn)樣品包括母樣和子樣，母樣為直接采集的取心樣品（圖1a），子樣取自母樣，經(jīng)人工鉆取并打磨成高度約為0.08 cm、直徑約為0.13 cm的圓柱形煤樣（圖1b），其主要參數(shù)如表1所示。母樣為CT粗掃的煤巖，子樣為CT精掃的煤巖，其掃描方式均為步進(jìn)式掃描，每次旋轉(zhuǎn)0.25°，曝光時(shí)間為1 500 ms，其參數(shù)參見表2。圖1 實(shí)驗(yàn)樣品照片F(xiàn)ig.1 Experimental samples photos表1 實(shí)驗(yàn)樣品的基本參數(shù)Table1 Basic param
油氣地質(zhì)與采收率 2019年5期2019-10-08
- 探討現(xiàn)階段我國(guó)商品煤質(zhì)量檢測(cè)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)控要點(diǎn)
控要點(diǎn)首先是控制子樣質(zhì)量。子樣質(zhì)量應(yīng)該依照國(guó)標(biāo)子樣最小質(zhì)量的相關(guān)規(guī)定來(lái)確定。但在實(shí)際操作過(guò)程中,不能一味追求子樣質(zhì)量的單一符合性,即采出的子樣質(zhì)量大于或等于最小子樣質(zhì)量,還要兼顧子樣質(zhì)量的穩(wěn)定性。單個(gè)子樣質(zhì)量過(guò)大,相應(yīng)代表著該品質(zhì)煤在整批煤中所占的比例較大,但不能較真實(shí)地體現(xiàn)該品質(zhì)煤在整批煤中的比例和品質(zhì)影響程度,從而影響煤樣代表性。另外,子樣質(zhì)量大到一定程度時(shí),將失去提高采樣精密度的作用,加大人工縮分工作量和縮分誤差的風(fēng)險(xiǎn)。子樣質(zhì)量的控制主要受采樣工具和
探索科學(xué)(學(xué)術(shù)版) 2019年11期2019-07-12
- 淺談減少煤樣采集誤差的方法
：采樣；精密度；子樣；總樣；標(biāo)稱最大粒度DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2019.09.0691 定期對(duì)化驗(yàn)人員進(jìn)行思想文化教育和崗位技能培訓(xùn)煤質(zhì)分析人員的工作責(zé)任心不強(qiáng)，操作不嚴(yán)謹(jǐn)是煤質(zhì)分析出現(xiàn)誤差的主要原因之—，提高操作人員的職業(yè)道德素質(zhì)和職業(yè)技能對(duì)減少誤差有重要意義。分析人員理解采樣的重要性，加強(qiáng)理論知識(shí)學(xué)習(xí)，強(qiáng)化理論指導(dǎo)，增強(qiáng)業(yè)務(wù)技能培訓(xùn)，強(qiáng)化采樣人員的工作質(zhì)量，嚴(yán)格執(zhí)行GB475-2008《商品煤樣采取方法》，能有效控
山東工業(yè)技術(shù) 2019年9期2019-05-29
- PCZ型采樣裝置在斜溝煤礦選煤廠的應(yīng)用
輸送帶上直接采集子樣。該系統(tǒng)由初級(jí)采樣機(jī)、初級(jí)給料機(jī)、破碎機(jī)、二次(級(jí))給料機(jī)、縮分器、樣品收集器和余煤回送裝置等設(shè)備組成，見圖1. 采樣裝置具有采樣、破碎、縮分和余煤回送等功能。全密封設(shè)計(jì)，無(wú)物料損失和水分損失；采樣裝置的運(yùn)行不受表面含水量小于15%濕煤的影響；采樣裝置在運(yùn)行過(guò)程中沒(méi)有堵煤現(xiàn)象；整個(gè)系統(tǒng)具有報(bào)警保護(hù)功能；采樣周期可根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)任意設(shè)定，并能滿足無(wú)人值守要求。圖1 采樣系統(tǒng)運(yùn)行流程圖2 設(shè)備主要特點(diǎn)2.1 煤流信號(hào)感應(yīng)該采樣裝置設(shè)有煤流信號(hào)檢測(cè)
山西焦煤科技 2019年12期2019-03-24
- 質(zhì)量控制圖在汽車零部件機(jī)加工中的運(yùn)用探討
作人員也需要先對(duì)子樣的大小進(jìn)行明確。在工作期間，若測(cè)量加工需要很長(zhǎng)的時(shí)間，又或者所需的加工費(fèi)過(guò)多，那么工作人員便可選用一個(gè)子樣。除此之外，對(duì)于單個(gè)子樣而言，單值—極差控制圖較為適用，而且因?yàn)樵搱D可以從多角度對(duì)子樣進(jìn)行分析，因此采用該圖進(jìn)行計(jì)量的誤差也極小。此外，對(duì)于很多的計(jì)量參數(shù)而言，其子樣都為多個(gè)，而要想有效對(duì)其進(jìn)行計(jì)算，那么工作人員可以采用中心位置法進(jìn)行。在此期間，運(yùn)用極差以及中位數(shù)控制圖，通過(guò)用中位數(shù)代替平均數(shù)，它在很大程度上也可將手工作圖的計(jì)算量進(jìn)
廣西農(nóng)業(yè)機(jī)械化 2019年6期2019-03-18
- 基于Hermite插值的制導(dǎo)炮彈姿態(tài)旋轉(zhuǎn)矢量?jī)?yōu)化方法
法，算法精度隨著子樣數(shù)的增加而提升，但算法比較復(fù)雜；文獻(xiàn)[6]提出單步長(zhǎng)Newton后插法，但沒(méi)有給出具體的角增量提取方案以及理論算法漂移；文獻(xiàn)[7]給出了一種改進(jìn)的三子樣旋轉(zhuǎn)矢量法，采用Lagrange插值法對(duì)角增量進(jìn)行提取，可通過(guò)增加數(shù)值積分節(jié)點(diǎn)的方法來(lái)提高算法精度，但增加了算法復(fù)雜度；文獻(xiàn)[8]提出了一種三次插值多項(xiàng)式的數(shù)值積分方法進(jìn)行角增量提取，但沒(méi)有進(jìn)一步對(duì)算法漂移進(jìn)行深入研究。因此，針對(duì)實(shí)際制導(dǎo)炮彈的角增量提取，如何降低算法復(fù)雜度、提高算法精度
兵工學(xué)報(bào) 2018年10期2018-11-07
- 談?wù)勊嗌a(chǎn)檢驗(yàn)取樣代表性問(wèn)題
品的可靠性。3.子樣與綜合樣在某一空間位置點(diǎn)上和某一時(shí)間刻度點(diǎn)上所取得的樣統(tǒng)稱為子樣。前者針對(duì)靜止堆放的物料取樣而言，故又稱為點(diǎn)位樣；后者則是針對(duì)輸送或流動(dòng)中的物料取樣而言，故又稱為瞬時(shí)樣。將若干個(gè)子樣即不同空間位置的點(diǎn)位樣或不同時(shí)間刻度的瞬時(shí)樣合并在一起就是綜合樣（又稱混合樣）。由此可見，子樣所代表和反映的是具體“點(diǎn)”（也可以看成是個(gè)體）的狀況，而綜合樣則是代表和反映總體的狀況。4.數(shù)據(jù)離散性與標(biāo)準(zhǔn)偏差數(shù)據(jù)離散性是指一組若干個(gè)表示相同意義的數(shù)據(jù)之間彼此遠(yuǎn)
中國(guó)水泥 2018年8期2018-08-16
- 應(yīng)用三階抽樣技術(shù)和四點(diǎn)群團(tuán)樣地方法對(duì)森林資源調(diào)查最優(yōu)樣圓尺寸的確定1)
——以北京市延慶區(qū)為例
四點(diǎn)群團(tuán)樣地中，子樣圓(r=7.32 m)的樣木調(diào)查相當(dāng)于我國(guó)一類調(diào)查中的每木檢尺，調(diào)查因子相近，其他樣圓僅調(diào)查大樹或幼樹等因子，因此，將研究重心放在子樣圓的尺寸上。本研究以北京市延慶區(qū)為研究區(qū)，將三階抽樣技術(shù)和四點(diǎn)群團(tuán)樣地應(yīng)用到研究區(qū)，通過(guò)設(shè)計(jì)二階抽樣中不同半徑大小的樣地進(jìn)行單位面積蓄積量測(cè)算，并將限制調(diào)查精度下的最小樣地的尺寸(即子樣圓半徑)確定為最優(yōu)方案。本研究利用延慶縣實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù)和二類調(diào)查數(shù)據(jù)，得到不同方案的總體方差、變動(dòng)系數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)誤差、絕對(duì)誤差
東北林業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào) 2018年7期2018-07-20
- 基于驗(yàn)前信息的改進(jìn)Bootstrap導(dǎo)彈命中精度評(píng)定方法?
確定性，利用再生子樣對(duì)未知參數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷，其關(guān)鍵在于獲得可信程度高的再生子樣。Bootstrap自助法是一種對(duì)中等數(shù)量規(guī)模的樣本進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷的較優(yōu)方法，在小子樣和特小子樣條件下再生子樣可信度不高［1］。新時(shí)期條件下，導(dǎo)彈更新?lián)Q代速度加快、單枚造價(jià)高昂。針對(duì)導(dǎo)彈命中精度進(jìn)行的評(píng)定試驗(yàn)，現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)次數(shù)和觀測(cè)數(shù)據(jù)少，直接運(yùn)用Bootstrap法，產(chǎn)生的再生子樣重復(fù)率高，其統(tǒng)計(jì)推斷結(jié)果偏差較大。同時(shí)，在導(dǎo)彈生產(chǎn)定型階段存在著大量的驗(yàn)前信息。如何利用驗(yàn)前信息去擴(kuò)充現(xiàn)
艦船電子工程 2017年12期2018-01-04
- 基于畢卡迭代的捷聯(lián)姿態(tài)更新精確數(shù)值解法
使用陀螺角增量多子樣采樣計(jì)算等效旋轉(zhuǎn)矢量，補(bǔ)償轉(zhuǎn)動(dòng)不可交換誤差，再使用等效旋轉(zhuǎn)矢量計(jì)算姿態(tài)更新四元數(shù)，四元數(shù)表示簡(jiǎn)潔而且無(wú)奇異。等效旋轉(zhuǎn)矢量多子樣算法的理論基礎(chǔ)是如下給出的Bortz方程[2]：(1)式中：φ(t)，ω(t)和Δθ(t)分別表示等效旋轉(zhuǎn)矢量、角速度和角增量,上標(biāo)×表示反對(duì)稱陣。傳統(tǒng)基于泰勒級(jí)數(shù)展開的多子樣算法推導(dǎo)，忽略了Bortz方程右端三階項(xiàng)的影響，并將二階項(xiàng)中的等效旋轉(zhuǎn)矢量近似為角增量[3-5]。傳統(tǒng)基于圓錐運(yùn)動(dòng)環(huán)境下的優(yōu)化多子樣算法，
宇航學(xué)報(bào) 2017年12期2018-01-04
- 小子樣試驗(yàn)條件下的序貫概率圓精度檢驗(yàn)方法
710025）小子樣試驗(yàn)條件下的序貫概率圓精度檢驗(yàn)方法鄭小兵1，孫 翱1，雷 剛2，王寶和1，劉文超1（1.大連91550部隊(duì)，大連 116023；2.西安高新技術(shù)研究所，西安 710025）小子樣試驗(yàn)條件下的精度評(píng)定問(wèn)題是遠(yuǎn)程飛行器靶場(chǎng)試驗(yàn)的關(guān)鍵問(wèn)題之一，屬于未知參數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)問(wèn)題。通過(guò)分析裝備飛行試驗(yàn)雙方風(fēng)險(xiǎn)管控和試驗(yàn)成本，提出了基于序貫的命中精度概率圓鑒定方法。通過(guò)落點(diǎn)概率密度分布函數(shù)推導(dǎo)出概率圓計(jì)算公式，設(shè)計(jì)了假設(shè)條件下的概率圓計(jì)算流程和仿真算例，
中國(guó)慣性技術(shù)學(xué)報(bào) 2017年5期2017-12-02
- 基于EC法的風(fēng)浪聯(lián)合作用主塔-基礎(chǔ)體系極限荷載效應(yīng)
σs為尺度參數(shù)。子樣1、子樣2的邊緣分布參數(shù)擬合結(jié)果見表2。表2 邊緣分布函數(shù)的參數(shù)擬合值Tab.2 Fitted values of marginal CDF從表1中選擇最優(yōu)Copula來(lái)構(gòu)造子樣1、子樣2的聯(lián)合分布函數(shù)。采用極大似然法估計(jì)Copula函數(shù)的參數(shù)，采用AIC準(zhǔn)則和BIC準(zhǔn)則選擇最優(yōu)Copula，結(jié)果見表3和表4。對(duì)于子樣1、子樣2，兩種準(zhǔn)則的評(píng)價(jià)結(jié)果一致，即Gaussian Copula為最優(yōu)Copula，參數(shù)θ的擬合值分別為0.745
振動(dòng)與沖擊 2017年19期2017-11-06
- 捷聯(lián)慣導(dǎo)中求解圓錐誤差系數(shù)的通用算法
量微分方程求解多子樣優(yōu)化圓錐誤差補(bǔ)償系數(shù)的推導(dǎo)過(guò)程比較繁瑣的問(wèn)題，提出了一種新的計(jì)算任意子樣數(shù)優(yōu)化圓錐誤差補(bǔ)償系數(shù)的數(shù)值算法。在圓錐角運(yùn)動(dòng)條件下，新算法對(duì)角速度和角增量三角函數(shù)作泰勒級(jí)數(shù)展開，再根據(jù)圓錐誤差積分和不同子樣角增量叉乘計(jì)算過(guò)程中的多項(xiàng)式系數(shù)向量叉乘特點(diǎn)，將叉乘運(yùn)算轉(zhuǎn)化為多項(xiàng)式系數(shù)的卷積運(yùn)算，新算法易于軟件編程實(shí)現(xiàn)。最后，通過(guò)仿真計(jì)算給出了所有共計(jì)21種1～6子樣優(yōu)化圓錐誤差補(bǔ)償系數(shù)及相應(yīng)的算法漂移。捷聯(lián)姿態(tài)更新算法；優(yōu)化圓錐誤差補(bǔ)償算法；等效旋
導(dǎo)航定位學(xué)報(bào) 2017年3期2017-09-12
- 一種求解姿態(tài)不可交換誤差補(bǔ)償系數(shù)的通用方法
角增量多項(xiàng)式與多子樣角增量采樣之間的線性關(guān)系，根據(jù)等效旋轉(zhuǎn)矢量微分方程中不可交換誤差多項(xiàng)式的向量叉乘特點(diǎn)，將叉乘轉(zhuǎn)化為多項(xiàng)式系數(shù)的卷積運(yùn)算，推導(dǎo)給出了計(jì)算任意子樣數(shù)不可交換誤差補(bǔ)償系數(shù)的數(shù)值方法，新方法易于軟件編程實(shí)現(xiàn)。最后，通過(guò)仿真計(jì)算給出了2～6子樣誤差補(bǔ)償系數(shù)，其中2～4子樣結(jié)果與已有文獻(xiàn)完全相同，而5、6子樣為首次給出。捷聯(lián)姿態(tài)更新算法；等效旋轉(zhuǎn)矢量；不可交換誤差；數(shù)值解0 引 言目前，捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)的姿態(tài)更新算法中普遍采取的思路是[1-2]：根據(jù)不
宇航學(xué)報(bào) 2017年7期2017-08-11
- 腐植酸原料樣品的采集、分析、制備和貯存（征求意見稿）
料/煤樣。3.5子樣 increment采樣器具操作一次或截取一次煤流全橫截段所采取的一份原料/煤樣。3.6初級(jí)子樣 primary increment采樣第1階段、于破碎和縮分前采取的子樣。3.7分樣 sub-sample由均勻分布于整個(gè)采樣單元的若干初級(jí)子樣組成的原料/煤樣。3.8總樣 gross sample從一個(gè)采樣單元取出的全部子樣合并成的原料/煤樣。3.9縮分后原料樣 divided sample為減少試樣量而將原料/煤樣縮分后保留的一部分。3
腐植酸 2016年4期2016-10-21
- 三時(shí)間間隔圓錐補(bǔ)償姿態(tài)更新算法性能分析
了一系列相應(yīng)的多子樣等效旋轉(zhuǎn)矢量算法。Ignagni在其總結(jié)性文獻(xiàn)[5]中，綜合了Jiang[6]和Lee[2]的部分算法，得出了三時(shí)間間隔下的另一組計(jì)算公式。上述姿態(tài)更新方法[1-6]均采用三時(shí)間間隔結(jié)構(gòu)，各有其優(yōu)缺點(diǎn)。其中，Ignagni 和Park 等人都只計(jì)算了算法漂移，沒(méi)有進(jìn)行仿真驗(yàn)證。而Lee 和Wu 雖然進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)，但沒(méi)有涉及大時(shí)間間隔中應(yīng)該包含多少個(gè)中時(shí)間間隔這一關(guān)鍵問(wèn)題，僅僅簡(jiǎn)單地直接令大時(shí)間間隔等于中時(shí)間間隔。為了考察三時(shí)間間隔結(jié)構(gòu)
計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用 2015年19期2015-04-16
- 擺鏡平臺(tái)壽命的Bootstrap估計(jì)*
平臺(tái)壽命試驗(yàn)為單子樣壽命試驗(yàn)，先驗(yàn)概率信息很少，采用Bayes方法進(jìn)行壽命估計(jì)有一定的困難。Bootstrap方法是一種非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法，它對(duì)未知分布不做任何假設(shè)，僅利用計(jì)算機(jī)對(duì)原始樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行再抽樣模擬未知分布，通過(guò)再生抽樣將小樣本問(wèn)題轉(zhuǎn)化成大樣本問(wèn)題。Bootstrap方法要求子樣數(shù)要大于等于5。采用半經(jīng)驗(yàn)虛擬增廣子樣和Bootstrap相結(jié)合的方法進(jìn)行擺鏡平臺(tái)壽命的區(qū)間估計(jì)。在擺鏡平臺(tái)壽命服從威布爾(Weibull)分布的假定下，通過(guò)以往類似產(chǎn)品壽命試
天文研究與技術(shù) 2015年1期2015-03-24
- 影響粘膠短纖維回潮率因素及超標(biāo)回潮率處理方法
以點(diǎn)代面的,一個(gè)子樣不合格要有多個(gè)包返回干燥工序;導(dǎo)致一線工人超負(fù)荷工作,浪費(fèi)了人力和物力。也影響整批回潮率指標(biāo)(因所報(bào)數(shù)據(jù)為平均值)。由于上述做法有許多不利因素,為此進(jìn)行了大量實(shí)驗(yàn)。以產(chǎn)量90包為例(實(shí)際生產(chǎn)中遠(yuǎn)超此數(shù)量)進(jìn)行測(cè)試。取樣包數(shù)依據(jù)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行。當(dāng)批取子樣12包,其中每個(gè)子樣代表7包。經(jīng)測(cè)試7個(gè)子樣中有3 個(gè)子樣回潮超標(biāo),則每個(gè)子樣所代表的7包就得全部返包。將需返包處理的超標(biāo)回潮包進(jìn)行烘驗(yàn)測(cè)試結(jié)果如表2。表2中可見需返包處理的成品包經(jīng)測(cè)試后符
中國(guó)科技縱橫 2014年8期2014-12-08
- 皮帶中部自動(dòng)采樣機(jī)在西曲礦選煤廠的設(shè)計(jì)和應(yīng)用
可保證采樣時(shí)間、子樣數(shù)目、子樣重量等，又可確保橫截煤流全斷面的采取，使煤樣有代表性，并可減輕職工勞動(dòng)強(qiáng)度，解決人為因素等影響，提高產(chǎn)品質(zhì)量檢驗(yàn)的準(zhǔn)確度，為指導(dǎo)選煤生產(chǎn)、保證產(chǎn)品質(zhì)量、發(fā)揮煤質(zhì)技術(shù)檢查提供依據(jù)。3 皮帶中部自動(dòng)采樣機(jī)的設(shè)計(jì).3.1 自動(dòng)采樣機(jī)的結(jié)構(gòu)部①三相異步電動(dòng)機(jī)1臺(tái)：Y100L1—4、2.2 kW、380 V、1 430 r/min。②減速器 1臺(tái)：XWEK63、減速比1∶187，2.2 kW。③ZCY—II型自動(dòng)采樣控制儀：由先進(jìn)的單片
山西煤炭 2014年1期2014-10-22
- An approach to improving maneuver performanceof coning algorithm
統(tǒng)結(jié)構(gòu)中增加一個(gè)子樣獲得.在給出經(jīng)典圓錐運(yùn)動(dòng)定義的基礎(chǔ)上,推導(dǎo)了基于新的圓錐補(bǔ)償結(jié)構(gòu)的圓錐補(bǔ)償殘余誤差通式,并采用頻率泰勒方法設(shè)計(jì)了新的圓錐補(bǔ)償結(jié)構(gòu)系數(shù),從而獲得一類新的圓錐補(bǔ)償算法.定義了2種圓錐算法誤差模型,分別用于圓錐環(huán)境和機(jī)動(dòng)環(huán)境下的圓錐算法性能評(píng)估.仿真結(jié)果表明:新的四子樣圓錐算法的機(jī)動(dòng)精度比傳統(tǒng)四子樣圓錐算法的機(jī)動(dòng)精度提高約1倍;與傳統(tǒng)的壓縮圓錐算法相比,新的圓錐算法在保持圓錐性能的同時(shí)具有更好的機(jī)動(dòng)性能.圓錐算法;圓錐補(bǔ)償結(jié)構(gòu);機(jī)動(dòng)性能;圓錐
Journal of Southeast University(English Edition) 2014年4期2014-09-06
- 多子樣服從同一線性模型的檢驗(yàn)*
個(gè)樣本點(diǎn)所組成的子樣，即Lj?W,j1,j2,…,jnj為自然數(shù)1，2，…，n中的nj個(gè)數(shù).易知，W中共包含2n個(gè)子樣.現(xiàn)考慮以下情形：若W中存在m個(gè)子樣L1,L2,…,Lm，且滿足p+1≤nj≤n-1,j=1,2,…,m,即在這m個(gè)子樣下建立的經(jīng)驗(yàn)回歸方程和參數(shù)β的LSE為(3)這k個(gè)經(jīng)驗(yàn)回歸方程與總數(shù)據(jù)下的回歸方程(2)具有較大的差別，且擬合效果明顯優(yōu)于式(2).以一元線性回歸為例，圖1給出了兩組數(shù)據(jù)的散點(diǎn)圖及擬合直線.圖1 子樣下的經(jīng)驗(yàn)回歸方程與總體
- 核分析技術(shù)研究一種水系沉積物的多元素取樣行為
2、50和50次子樣，進(jìn)行多元素取樣行為研究。各批子樣分別置于中國(guó)原子能科學(xué)研究院101重水反應(yīng)堆垂直孔道(熱中子注量率3×1013cm-2·s-1，熱中子與超熱中子的注量率之比f(wàn)約15)進(jìn)行照射，照射時(shí)間分別為1.5、7、20、50 h。2) 10-4g取樣量水平下PIXE分析采用北京師范大學(xué)GIC4117串列加速器的常規(guī)PIXE分析系統(tǒng)進(jìn)行PIXE分析。樣品置于真空靶室內(nèi)，質(zhì)子能量為2.5 MeV，束斑直徑為3 mm。從20個(gè)隨機(jī)分裝瓶中取樣，每瓶各取
原子能科學(xué)技術(shù) 2014年8期2014-08-08
- 淺談煤泥的采制樣方法
樣過(guò)程是一個(gè)確定子樣數(shù)量和質(zhì)量，同時(shí)合理科學(xué)布置子樣點(diǎn)的過(guò)程。正確的確定子樣數(shù)量與質(zhì)量是順利完成煤泥采樣工作的前提，在確定煤泥子樣數(shù)目和質(zhì)量的情況下，努力優(yōu)化子樣點(diǎn)的布置以達(dá)到采樣工作的完整性和可靠性。1.1 子樣數(shù)目的確定采樣單元煤泥子樣數(shù)的確定要求既能充分代表煤樣的平均質(zhì)量，又需要具有較強(qiáng)的可操作性，本人長(zhǎng)期參加貿(mào)易煤泥的采制樣實(shí)踐，在結(jié)合混煤標(biāo)準(zhǔn)GB475－2008的情況下，通常按照質(zhì)量基方式用以下方法確定煤泥子樣數(shù)目：1）對(duì)于煤泥量1000t及以下
江西煤炭科技 2014年2期2014-07-09
- 反艦導(dǎo)彈靶場(chǎng)試驗(yàn)精度評(píng)定方法*
001）為了對(duì)小子樣條件下反艦導(dǎo)彈靶場(chǎng)試驗(yàn)精度作出合理的評(píng)定，研究了自助法和隨機(jī)加權(quán)法的原理。針對(duì)自助法和隨機(jī)加權(quán)法存在的不足，研究了一種改進(jìn)的方法，仿真結(jié)果表明新方法獲得了更加穩(wěn)健、精確的評(píng)定。最后，給出一些有益的工程應(yīng)用建議。小子樣，靶場(chǎng)試驗(yàn)，精度評(píng)定，自助法，隨機(jī)加權(quán)法引言推斷統(tǒng)計(jì)的目的是依據(jù)子樣分布推測(cè)出對(duì)應(yīng)總體的特征，即由子樣的估計(jì)量推測(cè)出總體參數(shù)分布［1］。隨著高科技的迅猛發(fā)展，逐漸形成一種模擬抽樣統(tǒng)計(jì)推斷的方法，自助法（Bootstrap）和
火力與指揮控制 2014年10期2014-06-15
- 小子樣條件下導(dǎo)彈靶場(chǎng)試驗(yàn)綜合評(píng)定方法*
264001）小子樣條件下導(dǎo)彈靶場(chǎng)試驗(yàn)綜合評(píng)定方法*孫 錦，李國(guó)林，許 誠(chéng)（海軍航空工程學(xué)院，山東 煙臺(tái) 264001）針對(duì)導(dǎo)彈靶場(chǎng)試驗(yàn)中的小子樣問(wèn)題，分析了自助法和隨機(jī)加權(quán)法，并對(duì)自助法中再生子樣較為集中的不足進(jìn)行了改進(jìn)。通過(guò)仿真比較得出，改進(jìn)后的自助法具有更好的評(píng)定特性。小子樣，靶場(chǎng)試驗(yàn)，自助法，隨機(jī)加權(quán)法引言試驗(yàn)鑒定與定型是導(dǎo)彈武器系統(tǒng)研制中重要的一環(huán)，利用導(dǎo)彈武器系統(tǒng)在鑒定與定型試驗(yàn)（包括地面試驗(yàn)、仿真試驗(yàn)、飛行試驗(yàn)）中獲取內(nèi)部參數(shù)和飛行彈道等必要
火力與指揮控制 2014年9期2014-06-12
- 先驗(yàn)信息可信度在成敗型試驗(yàn)中的應(yīng)用
ayes評(píng)估的小子樣理論，Bayes小子樣試驗(yàn)鑒定方法[2]。Bayes顯著特點(diǎn)是運(yùn)用了多種驗(yàn)前信息，特別是大量的仿真信息[3]。由于大量的驗(yàn)前信息的應(yīng)用，現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)信息就有被驗(yàn)前信息“淹沒(méi)”的危險(xiǎn)，從而削弱了現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)信息在武器系統(tǒng)評(píng)估中的地位，造成鑒定結(jié)果主要由驗(yàn)前信息決定的現(xiàn)象。因此，在應(yīng)用Bayes方法評(píng)估武器性能時(shí)，即使驗(yàn)前信息和現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)信息通過(guò)了相容性檢驗(yàn)，也不免讓人們對(duì)Bayes方法心生疑慮[4]。在成敗型試驗(yàn)中，如果驗(yàn)前信息本身就是主觀設(shè)定或者
電子設(shè)計(jì)工程 2014年5期2014-01-16
- 煤炭采樣精密度核對(duì)試驗(yàn)方法的應(yīng)用
煤的變異性（初級(jí)子樣方差、采樣單元方差）、制樣和化驗(yàn)方差、采樣單元數(shù)、子樣數(shù)和試樣量有關(guān)。在試樣量一定情況下，對(duì)于連續(xù)采樣，其計(jì)算公式為：式（1）中：PL為批煤采樣精密度，%；VI為初級(jí)子樣方差，無(wú)量綱；VPT為制樣和化驗(yàn)方差，無(wú)量綱；m為采樣單元數(shù)，個(gè)；n為每個(gè)采樣單元的子樣數(shù)，個(gè)。式（1）說(shuō)明了采樣精密度的影響因素。核對(duì)試驗(yàn)時(shí)，采樣精密度是在確定一部分影響因素后通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)差計(jì)算得到。兩者在本質(zhì)上是一樣的。在制定采樣方案時(shí)，獲得采樣精密度的方法是根據(jù)煤炭品
電力工程技術(shù) 2013年2期2013-07-03
- 淺談提高入廠煤人工采樣精密度的方案及改進(jìn)
精密度、計(jì)算最少子樣數(shù)目、最小子樣質(zhì)量、子樣點(diǎn)的分布以及正確選用采樣工具等。1.1.1 采樣單元的劃分采樣單元是指從一批(班、組)煤中采取一個(gè)總體的煤量，一批煤可以是一個(gè)采樣單元，也可是多個(gè)采樣單元。采樣單元的劃分方法如下:(1)精煤和特種工業(yè)用煤，按品種、分用戶以1 000 t(±100 t，下同)為一采樣單元，其他煤按品種、不分用戶以1 000 t為一采樣單元。(2)進(jìn)出口煤按品種、分國(guó)別以交貨量或一天的實(shí)際運(yùn)量為一采樣單元。(3)運(yùn)量超過(guò)1 000
應(yīng)用能源技術(shù) 2012年3期2012-07-28
- 硬件增強(qiáng)角速率圓錐優(yōu)化算法的姿態(tài)解算精度分析及改進(jìn)
于角增量信號(hào)的多子樣算法結(jié)構(gòu)，適用于輸出信號(hào)為角增量的陀螺儀.考慮到某些新型陀螺儀的輸出為角速率信號(hào)，如果直接采用公式提取角增量，并不能體現(xiàn)多子樣圓錐優(yōu)化算法原有的優(yōu)越性［3］.一種解決的辦法是通過(guò)硬件積分器得到角增量信號(hào).在此基礎(chǔ)上，有學(xué)者提出了基于角增量加角速率信號(hào)(稱為硬件增強(qiáng)角速率)［4-7］的算法結(jié)構(gòu).另一種方法是采用基于純角速率信號(hào)［8-9］的算法結(jié)構(gòu).從優(yōu)化過(guò)程中的殘留誤差來(lái)看，這2 類算法具有同樣優(yōu)越的性能，但是鮮有文獻(xiàn)對(duì)這些算法的姿態(tài)解算
- 基于變尺度差商比序列統(tǒng)計(jì)量的小子樣靜態(tài)一致性檢驗(yàn)
比序列統(tǒng)計(jì)量的小子樣靜態(tài)一致性檢驗(yàn)郝晉峰1，郭 輝2，李經(jīng)中1，王 琦3，徐 成4（1.軍械工程學(xué)院六系，河北石家莊 050003；2.河北科技大學(xué)外國(guó)語(yǔ)學(xué)院，河北石家莊 050018；3.66440部隊(duì)，河北石家莊 050081；4.78636部隊(duì)，四川什邡 618419）針對(duì)小子樣條件下靜態(tài)一致性檢驗(yàn)問(wèn)題，介紹了利用次序統(tǒng)計(jì)量相關(guān)理論進(jìn)行一致性檢驗(yàn)的部分方法，在對(duì)此類方法的檢驗(yàn)過(guò)程進(jìn)行深入探討的基礎(chǔ)上，借鑒已有的部分研究結(jié)論，對(duì)利用變尺度差商比序列統(tǒng)計(jì)
河北科技大學(xué)學(xué)報(bào) 2011年5期2011-12-26
- 基于貝葉斯原理的小子樣試驗(yàn)導(dǎo)航誤差評(píng)定方法
估方法主要是以大子樣試驗(yàn)為前提,但是,大子樣試驗(yàn)是以昂貴的研制和試驗(yàn)費(fèi)用以及試驗(yàn)周期長(zhǎng)為代價(jià)的。如何通過(guò)小子樣的試驗(yàn)來(lái)評(píng)估航行器導(dǎo)航誤差(CEP)就成為了實(shí)踐中急于研究解決的課題。小子樣誤差評(píng)定問(wèn)題究其實(shí)質(zhì)就是:在驗(yàn)前樣本信息的基礎(chǔ)上,如何利用標(biāo)準(zhǔn)試驗(yàn)現(xiàn)場(chǎng)少量的樣本信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì),評(píng)估無(wú)人航行器的導(dǎo)航誤差。而貝葉斯定理是利用驗(yàn)前樣本信息,通過(guò)有限樣本來(lái)獲取關(guān)注信息的普遍方法。1984年9月美軍就采用貝葉斯小子樣理論對(duì)“潘興Ⅱ”導(dǎo)航的精度進(jìn)行了評(píng)估[1],而以
探測(cè)與控制學(xué)報(bào) 2011年4期2011-08-21
- 海浪能量譜密度函數(shù)計(jì)算方法
時(shí)，所擁有的過(guò)程子樣的容量常常是受到限制或有限的.所以，尋求更多的計(jì)算方法，有效地利用小子樣信息或者盡量挖掘有限容量子樣的有益信息，以獲得有足夠置信度的譜函數(shù)是工程上需要的.本文以歐洲北海North Alywn平臺(tái)對(duì)于一次風(fēng)暴的觀測(cè)記錄為樣本，以FFT算法，對(duì)JONSWAP譜展式的譜峰升高因子和峰頻控制因子進(jìn)行了修正［3-4］;分別建立了譜分析的最大熵變換(MET)算法，小波變換(WT)算法［5］和自舉變換(BT)算法［6］，并同F(xiàn)FT算法給出的結(jié)果進(jìn)行了
哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報(bào) 2011年10期2011-06-05
- 三種估計(jì)疲勞極限方法的比較
試驗(yàn)方法主要有大子樣升降法和小子樣升降法。大子樣升降法測(cè)定結(jié)果精度較高，但花費(fèi)試樣較多，一般大于30個(gè)，這一試驗(yàn)方法已寫入了英、日、法等國(guó)的試驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)。小子樣升降法測(cè)定結(jié)果精確度稍差，但花費(fèi)試樣較少，約 13個(gè)～20個(gè)，在我國(guó)得到了廣泛應(yīng)用。疲勞極限的早期理解是，材料不發(fā)生疲勞損傷（無(wú)限疲勞壽命）的臨界疲勞強(qiáng)度；后來(lái)被理解為一定疲勞壽命（如 107循環(huán)數(shù)）下的中值疲勞強(qiáng)度估計(jì)值。因材料的疲勞極限隨加載方式和應(yīng)力比的不同而異，通常以對(duì)稱循環(huán)（即應(yīng)力比R=－1）
科學(xué)之友 2010年2期2010-08-24
- 某型發(fā)動(dòng)機(jī)盤LCF試驗(yàn)設(shè)計(jì)方案可靠性分析
數(shù)m、置信度α、子樣數(shù)n的條件下，可以得到每種部件所需的試驗(yàn)時(shí)數(shù)式中：μ為特征壽命系數(shù)2參數(shù)威布爾分布的可靠度R（T）表達(dá)式為式中：m為形狀參數(shù)；T為某一壽命。由上式可知特征壽命為在研制過(guò)程中，研制單位可根據(jù)研制進(jìn)度快慢和試件成本高低，來(lái)確定合適的試驗(yàn)時(shí)間和試驗(yàn)子樣數(shù)。3 某型發(fā)動(dòng)機(jī)盤試驗(yàn)設(shè)計(jì)方案分析某型發(fā)動(dòng)機(jī)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定：發(fā)動(dòng)機(jī)部件低循環(huán)疲勞試驗(yàn)應(yīng)按照規(guī)定的低循環(huán)疲勞壽命值2倍的取值進(jìn)行。根據(jù)該要求，計(jì)算并制定了某型發(fā)動(dòng)機(jī)盤試驗(yàn)設(shè)計(jì)方案中的時(shí)數(shù)，見表1。表1
航空發(fā)動(dòng)機(jī) 2010年3期2010-03-15