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1)  catastrophic mechanism
迁飞参数
2)  transport parameters
迁移参数
1.
Estimating solute transport parameters with boundary layer method is a reliable and simple method, but how to determine the position of the boundary layer is the key factor to limit its the application.
应用边界层方法确定溶质迁移参数是一种简单可靠的方法,但如何确定边界层的位置是限制边界层方法应用的关键因素。
3)  flight data
飞参数据
1.
Feature selection method of flight data based on neural network;
基于神经网络的飞参数据特征选择方法
2.
This paper summarizes the internal and external current researches on the application of the flight data,and on this base,discusses the development trends of the research in our country.
本文总结了国内外对飞参数据的应用研究现状,在此基础上,探讨了今后我国该领域研究的发展趋势。
3.
Pretreated fault data obtained from flight data was put respectively into the generalized regression neural network subsystem and the back-propagation neural network subsystem for fault diagnosis.
由4个子系统有机结合起来建立了神经网络融合诊断系统,对从飞参数据中得到的气路故障数据进行预处理之后,分别输入广义回归神经网络子系统和BP神经网络子系统进行诊断,然后研究了一种新的信息融合算法对两者的诊断结果进行融合,使诊断结果的故障特征更加明显,提高了诊断的准确性。
4)  aircraft parameter
飞机参数
5)  flight data
飞行参数
1.
Design of flight data processing software for helicopters;
直升机飞行参数综合处理软件设计研究
2.
In this paper,a time sequence data flow oriented flight data processing concept is proposed that reads out UAV performances in real time and monitors the airborne equipment failure propagation process in UAV systems,using a flight data processing technique.
飞行参数处理能够有效地评价无人机在飞行过程中的行为,将其与故障注入技术相集成能够合成测试无人机系统可靠性的完整技术。
3.
This method has been successfully applied in aeroengine flight data processing.
以多维发动机飞行参数为应用对象,数据预处理提取特征后,按隶属度获得特征向量后输入SOFM网络,用收缩聚类算法(SCM)实现对输出的自动聚类检测,完成对发动机状态有效分析。
6)  flight parameter
飞参数据
1.
Based on the large numbers of flight parameters of x preponderant aeroengine,selecting the linear small devia- tion state variable model,using linear recognition method,this paper obtains the model parameters in certain state of flight envelop region particle.
文中基于某型优势发动机的大量飞参数据,选取线性小偏差状态变量模型,采用线性辨识方法,首先得到某飞行包线区域质心点处的某状态下模型参数,然后应用飞行包线的划分方法和相关结论,将算法推广到全飞行区域。
2.
Through calculating service temperature by flight parameter and based on the flight training program,infield and outfield test-fly program,and compares the result with actual-measurement.
包括用飞行训练大纲和内厂、外场试飞大纲作为飞行剖面编制的依据;以飞参数据作为温度载荷的原始输入;采用大气状态下的实测结果进行温度校正计算等。
补充资料:候鸟迁飞之谜

候鸟是一种随季节变异而改变栖息场所的鸟,像燕子、杜鹃、鹤、莺等等。

  候鸟的迁飞,一般每年都有两次:一次在秋季,离开它的生殖地区向南迁飞以越冬;另一次在春季,由越冬地迁回原生殖地。

  候鸟为什么要随季节变化而更换自己栖息的地方呢?

  生物学家告诉我们:鸟类的迁飞,是由于长期的生活条件的变更而引起的。迁飞是鸟类对季节变化所形成的一种适应能力:天冷了,草木枯萎了,鸟类的食物——昆虫、鱼虾、水草也稀少了,不迁飞,就难以继续生存。所以,每当天气转冷以后,敏感的候鸟就会自发成群结队地向着温暖的、曾经生活过的南方飞迁!

  那么,它们又为什么不在南方永久定居下来,反而每年都要这样忙忙碌碌地往返奔波呢?

  这是因为,夏季的时候,太阳直射在北回归带,北半球的中、高纬度地带的日照时间长,有利于鸟类的繁殖;如果继续留在南方(低纬度地区),反而不利。

  另外,有些科学家认为,鸟类的这种行为的形成,有它一定的历史根源。远在几百万年以前,地球上有过冰河时期,那时候,北方“流”来的冰块,覆盖了北半球的广大地区。在那些地方生活的鸟类,由于食物的稀少而被迫迁到南方温暖的地区。当地球上的气候慢慢回暖,而冰河也逐渐向北方消退以后,有许多鸟类由于对“故乡”的留恋”,在夏季又飞回北方繁殖。冬季,它们仍然飞到南方去住上一段时期。这样长期的来回飞迁,便渐渐地形成一种“春去秋回”的迁徙习性。

  但是,有人提出了不同的看法,认为鸟儿在古代地球气温升高时也迁飞。又该怎样解释呢?

  较普遍的意见是:也许,这是鸟类借助严酷的飞迁锻炼来淘汰低能的劣鸟、择优繁衍的一种本能驱使所致。

  据报道,不少专家认为,驱赶鸟类远征的触发因素是光照。白昼的长短影响到鸟的脑下垂体和松果腺体,使之分泌出“催行的激素”,鸟儿因此日益狂躁不安。到了某个特定的时刻,大家突然都感到“该动身了”,于是便自发的集合起来,进行远途飞迁。

  许多观察表明:大批候鸟的迁飞,是遵循着一定路线的。这种路线年年不变。即使是有某种程度的变更,但最终还是能够飞到原来曾经生活过的目的地,找到自己去年所筑的老巢,绝对不会发生差错。燕子就是一例。

  难道在鸟类的身上具有某种特殊的“导航装置”吗?人们对它进行了多次的反复观察和研究。最初,人们认为:鸟类飞行路线的选择,在很大程度上是取决于食物的性质的。以后,有人认为,鸟类是依靠着地面上的某些特别突出的明显的标记。例如高大的建筑物、纪念碑等等来识别方向。在飞越大海的时候,则是依靠着像灯塔一类的标记来识别方向的。1937年,英国的一位学者曾把在某岛上捕促到的一些海鸟带到陌生的大陆上空放飞。结果它们仍然顺利地飞返原岛。看来,它们并非根据地标飞行。但到底依据什么飞行,生物学界没有取得一致的看法。这样过了几年,以后又有人提出了鸟类根据太阳来确定飞行方向的解释。因为人们发现,在很大一部分候鸟事实上是在白天飞行。但是,对于那些夜间飞行的鸟类,又是依靠什么来“导航的呢?!

  为了揭开这个“谜”,科学家们就在天象厅里进行了一个大胆的实验:他们将几只习惯于夜间飞行的候鸟——莺,放在天象厅里。天象厅就像自然界的夜空,满天星斗。这些莺就在天象厅里根据人造星空进行季候迁飞。当科学家把“天空”位置回转180度时。它们就立即调过头来,向着相反的方向飞去。这就是说,候鸟,特别是那些在夜间进行集群迁飞的候鸟,是依靠星空来识别方向的。

  有报告说,某些鸟类(如燕八哥)的体内,有着异常精确的“生物钟”如果把光源固定不动,它们也会随着时间的推移而逐渐改变面对的方向,循着一定的路线迁飞。

  近年来,一些学者还根据观察实验的结果而提出了“某些生物,其中包括一些候鸟在内,能够依据天空偏振光来定向”的理论。认为生物(包括一些候鸟)脑部有一种十分完善的“微型计算机”。根据视觉和其他信息,它们能区分拐过的角度或飞行(或爬行)的距离,最后“算出”目标所在的方向或最短路径。

  鸟类学家的实验还证明:候鸟也能利用地球磁力线来确定飞行的方向。

  有报告说,某些鸟类对次声特别敏感,它们在高空飞行时,能听到远山的雷雨声,能听到1000公里的波涛声,甚至还能听到的电离层的脉冲声。也许,它们就是凭借着这种特殊本领来识别方向、修正飞迁路线的!

说明:补充资料仅用于学习参考,请勿用于其它任何用途。
参考词条