搜索到970篇“ 分布式模拟“的相关文章
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- 朱凯鹏
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- 万嘉锐
- 一种MCU分布式模拟IP供电网络布线方法
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- 于经洋胡兵李世平韩文俊
- 一种井下充填系统分布式模拟量快速接入装置
- 本实用新型公开了一种井下充填系统分布式模拟量快速接入装置,包括防爆壳体、电源模块、控制板、模拟接入端子排和RS485总线接口,所述电源模块、控制板、模拟接入端子排和RS485总线接口设置在防爆壳体内,所述模拟接入端子排与...
- 金晓燕陈卫涛张宇翔
- 山区小流域洪水分布式模拟与危险性评估被引量:2
- 2023年
- 流域暴雨山洪过程时空异质性强,准确评估雨洪变化特性和洪水危险性对山洪灾害防治具有重要意义。以7个降雨特征指标和6个洪水特征指标刻画流域场次雨洪特性,采用中国山洪水文模型和洪水频率指标相结合,模拟和评估口前流域洪水过程及其危险性。结果表明:场次洪水洪峰模数、洪峰时间偏度、高脉冲历时占比、涨落洪速率与降雨总量、平均雨量、最大雨强、雨峰位置系数、基尼系数等降雨特征指标显著相关,三场致灾洪水过程的降雨均呈现量级大、强度大、历时短、暴雨中心偏中下游的特点;率定期和验证期的平均径流深相对误差均在9%以内,平均洪峰流量相对误差均在11%以内,平均峰现时间误差均在1.7 h以内,平均Nash-Sutcliffe系数为0.80和0.76;各场次洪水有0.0%~93.3%的河段流量达到一般危险及以上等级,三场致灾洪水过程的危险性等级最高,分别有80.0%、35.0%和1.7%的小流域河段流量达到高危险及以上等级。研究可为山区小流域暴雨洪水危险性评估、灾害响应和复盘等提供技术支撑。
- 王雪梅翟晓燕翟晓燕
- QAOA的线路优化及其分布式模拟平台的构建
- QAOA算法是近期最热门的量子算法之一,此算法提出后受到了广泛的关注和研究。该算法旨在解决组合优化问题,与经典优化算法相比,QAOA的加速效果明显,解决的组合优化问题也更为广泛。QAOA在遇到大规模问题的时候,可以处理经...
- 潘文杰
- 关键词:量子计算
- 分布式模拟显示噪声抑制电路
- 一种处理系统包括配置成从多个经空间共模处理的信号生成空间共模估计和多个反馈信号的放大器。处理系统包括配置成从电容性传感器电极获得结果信号的多个电荷积分器,结果信号中的每个包括空间共模分量和残余噪声分量。电荷积分器通过使用...
- 刘春波M·布利
- 基于SWAT模型的泾河流域月径流分布式模拟被引量:13
- 2020年
- 受气候变化和人类活动变化的影响,流域水循环和基于物理机制的分布式水文模型已成为研究热点。本文采用泰森多边形计算泾河流域2008—2015年每月面降水量,对中国大气同化数据集(CMADS)和传统气象站降水量变化趋势及其相关关系进行分析。构建基于SWAT的泾河流域分布式水文模型,并采用CMADS驱动SWAT模型,通过对流域内张家山(二)水文站2008—2015年月径流的率定和验证,评价CMADS+SWAT模式在泾河流域的适用性,并采用SUFI-2算法对模型参数进行敏感性分析和模型不确定性分析。结果表明:泾河流域CMADS数据集和气象站监测数据相关性较高,可采用CMADS数据集驱动SWAT模型。所构建的泾河流域径流模拟模型中12个参数敏感性较高,包括平均坡度(HRU_SLP)、土壤表层到底层的深度(SOL_Z())、主河道河床有效水力传导度(CH_K2)等。采用确定性系数(R 2)、纳什效率系数(NSE)、百分比偏差(PBIAS)和均方根差与标准偏差的比值(RSR)四个指标对模型结果进行评价,率定期和验证期的R^2和NSE均达到0.8以上,RSR均小于0.7,且PBIAS均介于±25%,表明CMADS+SWAT模式在泾河流域的模拟结果较好。对于整个模拟期,验证期的模拟效果优于率定期。模型率定期和验证期的p-因子均大于0.7,r-因子均接近于1,不确定性较小。研究结果可为泾河流域水资源开发利用与管理提供参考,同时CMADS+SWAT模式能够为我国气象观测资料匮乏地区的水资源管理、土地利用和非点源污染研究等提供基础支撑。
- 王尹萍姜仁贵解建仓解建仓赵勇
- 关键词:SWAT模型径流模拟泾河流域
- 一种串行分布式模拟量机载采集系统
- 本发明公开了本发明提出一种串行分布式模拟量机载采集系统,包括集成控制主机、总线控制器以及总线接口模块;集成控制主机由一台高性能工作站构成,通过交换机与总线控制器实现通讯;总线控制器实现对总线接口模块采集信息的汇聚和基本数...
- 雷爱强毛为冯灿李瑞杰陈咏梅张逸飞续龙
- 借助于分布式模拟硬件对发电站模拟的方法
- 本发明涉及一种借助于分布式模拟硬件对发电站模拟的方法,特别是用于测试目的,该分布式模拟硬件包括一个或者多个仿真单元(12‑16),每个仿真单元(12‑16)具有至少一个仿真部件(20‑28),以及具有过程模型(18)的模...
- D·克莱尔T·奥尔托夫C·施皮斯卡
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