岩体弹-粘塑性参数的Bayes随机优化反分析

将Bayes参数估计理论引入岩体弹-粘塑性参数随机反分析问题,建立了相应的Bayes参数反分析误差函数,并将优化理论中的变尺度法应用于该反分析问题,推导了相应的计算公式,编写了相应的计算程序.通过典型算例验算表明,Bayes随机优化反分析方法能有效地估计岩体弹-粘塑性参数,且具有较高的计算精度和计算效率.     

受轴向外流作用的轴向变速运动梁非线性振动及稳定性分析

研究了受轴向流作用的轴向变速梁的稳定性和动力学特性.利用Floquet理论和Runge?Kutta算法,得到了轴向变速运动梁动力学响应的数值结果.通过参数分析研究了平均脉动速率、轴向外流速、轴向附加质量参数、质量比、长细比、初始拉力和粘弹性系数等系统参数对梁动力学的影响.研究结果表明,当梁运动速率的脉动频率接近一、二阶...     

贮箱内液体晃动特性及其力学参数的识别问题

本文研究贮箱内液体晃动的动力学特性及其力学参数的识别问题。首先,以平底圆柱形容器为研究对象进行晃动试验,给出了液体小幅晃动力学特性的一些定性观察结果。然后,建立了晃动液体和运动容器耦合振动的力学模型,通过实测容器作自由衰减运动时的位移信号,分别采用Ibrahim法和广义最小二乘修改的偏差校正法识别液体与容器耦合振动的动力学特性,识别结果与理论分析结果是一致的。根据识别结果,可反推出液体一阶晃动等效动力模型的力学参数,从而为确定复杂流固耦合结构的动力学特性及复杂形状贮箱中液体晃动等效动力模型的力学参数探讨了一种新的有效方法。     

基于模糊小波神经网络的四旋翼飞行器鲁棒自适应控制

针对四旋翼飞行器的飞行控制问题,提出了一种基于模糊小波神经网络的鲁棒自适应滑模控制方法。首先利用牛顿-欧拉方程得到四旋翼飞行器的动力学模型,然后用模糊小波神经网络在线逼近系统中的外部扰动和未建模不确定动力学特性,最后提出鲁棒自适应滑模控制算法,通过Lyapunov稳定性理论证明了整个飞行控制系统的稳定性。仿真和实验结果验证了所提出控制方法对外界干扰和模型的不确定性具有较好的鲁棒性和自适应性。     

运载火箭与有效载荷的动力学接口

以同一运载火箭发射不同有效载荷的实际需要为应用背景，引出了动力学接口的概念，阐述了这一概念在振动环境试验条件的制定和试验模态分析中的应用，讨论了界面自由度的确定原则和动力学接口参数的分析和实测方法。     

基于动态小波指纹的冰孔隙率测量方法研究（英文）

针对飞机结冰情况下的冰孔隙率测量问题，提出并评估了一种基于动态小波指纹技术的超声波孔隙率测量方法。通过理论模型和有限元仿真分析了超声纵波的传播过程，阐述了孔隙大小等因素对孔隙率测量的影响机理。结合20块冰样品的60组超声波测量数据，生成了小波指纹图像，并提取了11维关键特征。基于主成分分析和多项式拟合，所实现的孔隙率测量均方根误差（Root mean square error, RMSE）达到1.144%，说明本文方法比传统的峰值拟合方法更稳定、准确。     

高温动力学模型误差定位与修正方法研究

根据高温结构动力学特点,给出了复杂结构误差定位方法和模型修正方法,分别比较了振型差值法、力平衡法、COMAC法等误差定位方法的优缺点,给出了一种比较工程应用的修正参数确定方法。以典型壁板结构为研究对象,开展了热模态试验与修正方法研究,修正后的计算结果与试验结果吻合较好,验证了方法的有效性。     

基于二进小波阈值决策的血管内超声图像噪声抑制

针对血管内超声图像中血液散射引起的斑点噪声,提出了一种基于小波多尺度分析的非线性去噪算法,在二进小波变换域分别采用软阈值滤波法和硬阈值滤波法对不同尺度的小波系数进行非线性处理,并根据二进小波分解结构提出了一种局部阈值估计方法.实验结果表明,该方法在抑制血流斑点噪声的同时也较好地保留了图像边缘,有助于识别管壁和周围组织.     

基于空间算子代数理论多刚体系统反向动力学仿真

应用空间算子代数理论,在通用计算机符号演算软件Mathematica5.2的环境下,对多刚体系统反向动力学进行设计与实现.广义质量是正、反向动力学及联系旋量力和旋量加速度的重要参量,据此可形成高效递推算法.用空间算子代数理论求广义质量、反向动力学具有形式简洁、物理意义明确、编程效率高和直观等特征.运用VB.NET编程软件实现与Mathematica5.2软件无缝集成,对多刚体系统动力学仿真及反向动力学进行参数化分析与计算,给出了实施过程.根据分析结果,对PUMA560机器人进行了反向动力学设计,并与结果进行了对比,通过算例验证了结果的正确性和有效性.     

基于自相似检测DDoS攻击的小波选择

为使得小波分析方法准确检测DDoS攻击引起的网络流量自相似变化,针对小波选择关键问题进行研究,提出了一种能够简便有效的发现最佳小波和消失矩的小波选择方法.通过实验发现,当发生DDoS攻击时,dbN系列小波检测到的自相似参数Hurst值变化最大;当给定小波种类时,Hurst值将发生周期性变化,但是消失矩最小时,小波对DDoS攻击最敏感.     

基于小波分解的模极大值算法在钛合金超声检测信号去噪中的应用

本文针对钛合金超声检测信号中普遍存在的噪声过大、信噪比过低的现象，结合钛合金超声检测信号与材料散射噪声信号的产生特点，构造了一组数学模型，并提出了基于小波分解的一种改进的模极大值去噪算法。该算法利用小波分解中的低频系数来确定信号位置，在高频各尺度系数的对应位置寻找相应的频率信息。以达到提取信号去除噪声的目的。实例分析表明：该模型能基本反映超声检测信号的特点，而且此算法对钛合金超声检测信号去噪效果比较理想。     

基于小波神经网络的多模型故障检测

提出了一种利用小波神经网络辨识非线性系统多模型故障的方法。证明了状态估计误差渐近收敛到零，同时证明了如果激活函数满足持续激励条件，辨识器参数将趋于理想辨识器参数。分析了多模型辨识结构，并将小波神经网络作为辨识器应用于多模型故障检测。给出了小波神经网络进行非线性系统逼近的实例，用小波神经网络辨识器对多故障模型检测进行了仿真，证明了此方法的正确性和可行性。     

小波分析和人工神经网络在金属超声无损检测缺陷分类中的应用

基于金属超声检测中的缺陷脉冲回波为非稳态信号的特点，对高温合金材料超声检测信号的小波变换进行了特征分析，提取了各级小波分解信号的能量分布特征，最后将这些特征输入人工神经网络进行训练和分类，实验表明，这种方法具有良好效果。     

粗晶材料超声检测信号的小波变换去噪方法

本文研究多尺度小波分析方法在粗晶材料超声缺陷信号增强中的应用。在分析晶粒噪声和缺陷信号频谱分布的基础上，提出一种基于小波变换系数软阈值处理再重构的方法来提高信噪比。实验结果表明，该方法具有很好的去噪效果，增强了缺陷的检出率。     

基于小波分析和LSSVM的高压直流电源故障诊断

针对该电源故障样本少、专家经验不足和模式辨识困难的特点,提出了一种基于改进型最小二乘支持向量机的诊断方法,综合利用小波变换和最小二乘支持向量机在时频分析和小样本辨识领域的优点,很好地解决了高压直流电源的故障诊断问题。     

混凝土检测中基于数字滤波的传感器补偿方法

在超声探测中,为了获得信号最大响应幅度,通常都选用传感器的谐振频率作为探测频率.然而,这样会给探测信号带来较严重的振铃效应,影响反射信号的识别与提取,从而降低探测分辨力.本文提出了一种基于数字滤波方法,有效地对不理想的超声传感器频响特征进行了补偿.首先基于系统辨识算法建立了发射和接收传感器的离散传递函数模型,然后通过一个数字补偿滤波器建立补偿模型,用于抑制传感器的振铃效应.对这种方法的实际效果进行了实验验证,通过水浸测试获得传感器的标定数据,并基于这些数据建立补偿模型.实验结果表明混凝土底面反射信号能够从原混叠信号中被清晰地识别.     

小波、小波包分析在遥测数据处理中的应用

在研究小波分解算法的基础上,结合遥测信号的变化特性,分析了小波算法在遥测数据处理中虚假趋势排除和信号去噪两方面的应用,并与传统分析方法进行对比,通过仿真结果证明了小波分析方法的有效性.     

开环光纤陀螺信号测试与小波去噪

建立了开环光纤陀螺测试系统,分析了干涉型开环光纤陀螺信号中主要噪声的产生机理和特点,利用小波分析的方法进行了去噪.与常用的滤波方法如平滑滤波、低通滤波等进行了对比,结果表明,小波分析较好地满足了在噪声干扰下对光纤陀螺微弱输出信号的检测要求,在有效滤除了噪声的同时保留了信号的细节信息.文中分析了去噪阈值的选取,比较了不同小波基情况下去噪效果的差异,通过实验证明了多尺度小波分析对光纤陀螺信号去噪的有效性.     

连续小波变换应用于密集模态参数识别

用连续小波变换方法进行模态参数识别时,减小小波函数的带宽可以提高小波变换的频率分辨能力,但同时也会增大边沿效应,影响密集模态参数识别的精度。本文提出了极值位置方法,在模态耦合严重的小波脊附近,找到模态解耦最好的尺度,在此尺度上进行频率和阻尼的识别,可以获得较好的识别精度。使用Morlet小波函数,对GARTEUR飞机模型中的三阶密集模态进行识别,验证了该方法的有效性。     

基于Morlet小波滤波提高系统参数识别精度的方法

提出了一种基于连续小波变换的时频域滤器对信号滤波,不会引起相波方法,用于频响函数估计前的信号预处理.采用Morlet小波构造一种FIR滤波位失真.提出了一种改进的小波基以满足瞬态激励情况的时频域分辨率要求.采用GARTEUR飞机模型构造仿真算例,对仿真数据添加白噪声.仿真结果表明,系统参数识别精度明显改善,滤波后获得的阻尼估计误差较滤波前下降了30%.