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基于神经网络的翼型反设计
应用背景最优形状设计是一种学习多层感知器的任务,应用神经网络对实际执行问题进行研究设计一个机翼,在这里的目标是电脑化的翼型设计过程和较少的时间设计机翼,在这个过程中,一个希望优化的解决方案的一些数学模型的标准它的领域,分享设计是非常重要的工业应用领域,一数学模型和物理约束的最佳形状设计所需的,为神经网络的变分公式为问题的解决提供了直接的方法。我们用传统的逆方法利用流域的保角映射方法,基于人工的逆设计方法进行了神经网络的计算,计算流体力学求解器(流利)首先是用来生成存储和服务的解决方案作为神经网络的输入。基于这些数据,使用一个合适的算法和神经网络的训练确定了优化的网络,并提出了一种翼型设计的技术方案。基于神经网络的逆设计。每个设计师都有自己的方式和他喜欢的工具进行。有些人喜欢使用反设计代码(比如Eppler代码)规定的流动参数,得到几何图形。气动设计大致可分为以下2类:1)直接数字优化方法2)逆方法。关键技术可以描述的翼型轮廓通过一系列的X和Y坐标。空气动力系数对应于一系列的翼型件存储在一个数据库中,随着翼型坐标,优化后的进给前馈神经网络是用来生成翼型坐标作为输出的通过气动系数作为输入,对目标和获得的翼型进行了比较,并从优化的神经网络中提取翼型外形匹配与存储在数据库中的翼型配置文件。
- 2022-03-29 02:10:21下载
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LZW压缩算法c++实现
应用背景本程序是一个使用C++实现的压缩算法,LZW算法,LZW压缩算法是Lempel-Ziv-Welch 3个人共同发明的,简称 LZW 的压缩算法,可以用任何一种语言来实现它.
LZW是GIF图片文件的压缩算法,而且zip压缩的思想也是基于LZW实现的,所以LZW对文本文件具有很好的压缩性能。
LZW压缩算法的基本原理:提取原始文本文件数据中的不同字符,基于这些字符创建一个编码表,然后用编码表中的字符的索引来替代原始文本文件数据中的相应字符,减少原始数据大小。看起来和调色板图象的实现原理差不多,但是应该注意到的是,我们这里的编码表不是事先创建好的,而是根据原始文件数据动态创建的,解码时还要从已编码的数据中还原出原来的编码表.
关键技术编码表中每一项的大小一般为12位,用来代表一个字符串。这样编码表有2**12=4096项,编码值是0~4095。通常情况下0~255是固定的,用
来代表单个字符0~255。而值256通常用来表示开始新的编码表,因为如果编码表的4096项都用完了,而待压缩文件还没有处理完,那么就需要生成新的
编码表继续压缩;257表示压缩结束,用来写到压缩文件尾。从258开始,每个值都代表一个字符串(至少2个字符)。
举个例子,有下面的字符串:ababcdefgefg。(a的ascii码是0x61=97)
压缩后的数据是:97 98 258 99 100 101 102 103 263 103。
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- 2022-03-11 09:38:15下载
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野人和传教士的算法
这是一个算法来解决问题的野蛮人和传道人,这是用Cpp 语言写的。
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Apriori 算法
在 java 应用程序,开发了这个程序。Apriori 算法用来找出频繁项集和支持和最低限度的信心
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应用背景源代码是基于加密设置,试图加密数据到云服务器提高数据安全属性分叉版密文政策。关键技术其关键技术在于密文策略算法借用ASE加密算法
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资源描述四元数互补滤波算法,已经在无人机项目中使用
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