基于网格的电路功能可靠性仿真系统

功能可靠性仿真是建立系统功能与可靠性一体化分析的综合仿真技术,论述了电路功能可靠性仿真系统的体系结构、功能及其实现的故障建模、故障虚拟注入、仿真器集成、故障自动判别等主要技术方法.为解决电路功能可靠性仿真系统中长仿真时间和大数据量存储的难点,提出了基于网格计算技术的体系结构,研究了仿真服务、分析服务和数据管理服务的实现方法,建立了通过网格平台向电路功能可靠性仿真系统提供虚拟计算和存储的能力,减少了系统分析所需要的仿真时间,实现了大量仿真结果数据的分布式存储.基于上述技术思想,实现了以TyrensGrid为网格平台、PSpice为仿真内核的TG-CFRS软件原型,证明了基于网格的电路功能可靠性仿真技术的有效性.     

基于BOM和FEDEP的多分辨率建模框架

为了规范和统一多分辨率模型的描述方法、建模步骤和活动,提出一种基于BOM(Base Object Model)和FEDEP(Federation Development and Execution Process)的多分辨率建模框架.该框架包括3种基于BOM的多分辨率建模方法和基于FEDEP的多分辨率建模过程.简要介绍这3种方法,重点分析FEDEP中与BOM和多分辨率建模相关的基本活动,将基于BOM的多分辨率建模过程与FEDEP集成在一起.该框架可以实现多分辨率模型描述的形式化和通用性、建模步骤和过程的规范化,促进多分辨率模型的重用、互操作和组合,保证模型的一致性和多分辨率建模的有效性.     

多元线性回归模型的增量算法

伴随着各领域信息化的发展,数据多呈现出快速、连续流入的特点.面向海量不断更新的数据集,在具有广泛使用价值的线性回归模型中,考虑引入增量算法.通过基于叉积矩阵的增量计算公式,得到最小二乘估计模型的增量算法,并进一步扩展到其他的模型估计量和检验统计量中.该增量算法运用了全部的数据信息,与使用全部数据建模具有完全相同的结果.算法节约了数据读取时间,减小了数据存储传输的压力,从而提高了计算效率.数据仿真实验验证了算法的有效性.     

多径信道下图像的信源信道联合编码调制传输

针对多径衰落信道提出了一种基于小波变换并结合OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)自适应调制的图像传输方法和信源信道联合带宽功率优化分配算法.给出了编码传输方法结构,对有噪信道下基于小波变换的图像编码传输实现和失真估计问题及多误码率OFDM自适应调制比特功率优化分配问题进行了建模和分析,使得信源量化编码与OFDM调制能够方便地结合起来,并进一步得到了相应的信源信道联合优化带宽功率分配方法.仿真和分析表明,该方法实现了多径信道下图像的信源信道联合编码调制传输,编解码复杂度和延迟小,且信源信道联合优化的带宽功率分配可有效提高信道资源利用效率.     

基于区域小波变换的序列显微图像融合

利用图像处理技术实现序列显微图像的融合显示是解决显微成像焦深有限的有效方法.针对空域融合算法在处理离焦步长较大和透明显微图像时存在的块效应和重影现象,基于图像像素间高度的相关性和小波变换多分辨率分析的特点,提出了一种基于区域小波变换的序列显微图像融合算法:在小波变换域内进行序列显微图像融合时,不同频段选择不同的融合算子;在确定融合的小波系数时,不仅考虑到相应位置的小波系数,还考虑了与它相邻的小波系数,使得融合后图像克服了空域算法存在的块效应和重影现象.同时,研究了不同的小波滤波器对图像融合质量的影响.实验证明,该方法具有很好的融合效果.      

具有容错特性的两层数据流聚类方法

提出一种具有容错能力的进化数据流聚类算法FTGDStream (Fault-Tolerant Grid-Density Clustering over Data Stream),通过在聚类过程中引入适当的松弛条件,从而在含有噪声的真实世界数据中获取更加泛化的有用知识.首先利用基于相似性度量和小波技术的HLSFTS (Hierarchical Lifting Scheme Fault-Tolerant Synopses)层次概要数据结构实现在线微聚类过程,然后采用基于网格密度的聚类算法实现离线宏聚类过程.在线算法所构造的小波概要数据结构对原始数据的高压缩率降低了离线网格密度聚类算法的计算负载,提高了二层数据流聚类算法的效率.在UCI数据集上的仿真实验结果表明,FTGDStream算法可以聚类任意空间形状的数据并且适用于高维数据流环境,是一种具有容错能力的高效数据流聚类算法.     

图模型与学习算法结合的贝叶斯网络自动建模

针对纯数据驱动的贝叶斯网络结构学习算法的准确度和效率较低的问题,提出了一种融合多信号流图模型与K2学习算法的贝叶斯网络自动建模方法。该方法利用多信号流图模型能够描述信号之间传递与依赖关系的能力,结合K2学习算法在结构学习中的优势,实现了专家知识与数据驱动方法有效融合的贝叶斯网络结构自动学习算法。通过与常用网络结构学习算法的对比实验证明,该融合算法显著降低了结构学习对学习范围和训练数据规模的要求,具有更高的学习准确度和运算效率。采用真实系统实例阐述了该融合算法的应用过程,验证了算法的实用性。      

基于多小波基多信源融合异常值剔除方法研究

提出了一种基于多小波基多信源融合和偏度分析相结合的异常值剔除方法。基于多个小波基的数据融合算法,先对各信源的数据进行多个不同小波基的多尺度分解,对相同小波基分解的信号在多尺度上加权融合,之后进行不同小波基的逆变换得到重构信号,将重构信号融合出的结果作为目标状态估值,对各信源的异常值进行检测,将偏度分析与检测门限相结合,实现了对异常值的剔除。实验结果表明,该方法准确、高效地实现了对各信源异常值的检测与剔除,提高了数据处理的精度,且易于工程实现。     

基于子孔径ECS算法的天基视频SAR成像方法

针对天基视频合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)成像中回波数据重叠及实时性要求,提出了一种基于子孔径扩展线性调频变标(Extended Chirp Scaling,ECS)处理的天基视频SAR成像算法。首先提出了大角度聚束视频成像模式下的回波数据分割方法,然后基于重叠率与帧频的要求对回波数据进行子孔径划分,子孔径内部进行ECS成像处理后,在距离多普勒域进行子孔径合成,实现视频成像,从而避免了重叠数据的重复运算,有效提高了视频SAR的成像效率,重叠数据重复运算率由78.1%降为10%,最后通过计算机仿真验证了该算法的有效性。     

弹用电磁继电器贮存退化试验及其寿命预测方法

弹用电磁继电器（EMR）是国防武器系统中重要的机电元件,负责信号传递、电路保护与控制、负载切换等功能,对弹用EMR贮存可靠性的可靠评估已成为亟待解决的问题。以装备应用普遍的某型弹用EMR为例,提出一种考虑性能退化的贮存可靠性试验和评价方法。通过研制的弹用EMR贮存退化试验综合系统,获得了其贮存退化敏感参数的变化情况,对弹用EMR的贮存可靠性建模方法进行了探索性研究。提出了基于时间序列分析和小波变换方法的实测参数预处理方法,提高了预测精度。通过回归理论估计了贮存退化模型的参数,并用所建模型对弹用EMR正常温度应力下的贮存寿命进行了预测。      

Bright band height assignment with precipitation radar data based on multi-resolution analysis (MRA) of wavelet analysis

A method for reconstruction of cross-section of rainfall situations with precipitation radar data based on wavelet analysis of multi-resolution analysis (MRA) which allows extract a peak of the radar reflectivity is proposed in order to detect bright band height. It is found that the bright band height can be estimated by using the MRA with the basis of Daubechies wavelet family. It is also found that the boundaries in rainfall structure can be clearly extracted with MRA.     

太空发电站参数化有限元建模与设计平台

在进行太空发电站的动力学与控制研究时,由于其结构尺寸庞大,单元与节点众多,传统有限元建模方法效率极低,通常只能将其假设为刚体或刚柔耦合系统,但这种近似简化处理必然会导致真实动力学特性的缺失。因此,文章提出一种太空发电站参数化有限元建模方法并建立设计平台,旨在缩短有限元建模周期,提高太空发电站设计、分析与优化的效率。以平台式太空发电站为原型,介绍了其基本参数与有限元模型。定义了易用的有限元节点与单元编号规则并给出了参数设置过程。借助APDL、UIDL,以及TCL/TK的混合编程技术,建立了太空发电站参数化有限元模块及设计平台,利用简单的菜单及人机交互界面实现电站的参数化有限元建模,设计人员从输入参数到开始建模的前处理时间不会超过2min,提高了建模效率。     

飞机电源系统整流装置故障诊断方法

某型号飞机电源系统现有的机上自检测装置由传统的硬件逻辑电路构成,存在功能扩展性差、可靠性低等缺点.为符合新一代机上自检测装置微机化、智能化的特点,在对其进行故障模式分析的基础上,采用基于小波神经网络的故障诊断方法,通过对整流装置输出电压的实测信号样本的频谱分析,获得对故障敏感的特征频率点,根据小波变换的多分辨率分析理论,确定了与特征频率点相对应的小波母函数和变换尺度.在此基础上,通过定义频带能量特征向量,将小波变换得到的小波系数转换为一组特征向量.将特征向量作为BP神经网络的前端输入,由神经网络完成故障的识别与分类.经验证,故障特征得到了有效地提取,使神经网络可在各种工况下对故障进行故障诊断,符合灵敏性、鲁棒性的要求.      

小波模拟退火-软阈值SAR图像降噪算法

提出了一种新的SAR(Synthetic Aperture Radar)图像降噪方法,利用小波变换对空间位置信息保留的特性,依据小波变换后近似图像仍满足吉布斯分布,将模拟退火算法引入到小波域中,首先,根据SAR功率图像斑点的特性,对传统的同态变换方法做出了相应的修正,大大降低了处理结果的辐射偏差,提高了等效视数,然后在多分辨率理论和小波变换理论基础上,选用适合特定图像的最优小波基进行分解,最后对小波变换后的近似图像进行模拟退火处理,对各个细节图像有选择地进行软阈值处理.实验证明,此方法比传统的小波降斑取得了更好的平滑效果,比传统模拟退火大大减少了处理的时间,同时对图像的辐射精度的保持,斑点的抑制,以及边缘保持都有较满意的结果.      

梯形齿车轮月面牵引性能的离散元分析

采用离散元法分析梯形齿车轮在月面软土地形的通过性,提出不规则形状颗粒群系统的离散元建模技术,建立车轮牵引性能参数的细观表达式.基于模拟月壤的直剪实验数据,通过反复调试获得最佳土单元模型参数.轮-土作用的离散元分析结果表明:车轮在月壤地形的牵引性能与滑转率和轮齿结构有关,增加滑转率可获得更高的挂钩牵引力,但同时车轮所需的驱动转矩提高;增加轮齿高度可获得更大的土壤推力,但行驶阻力也相应增大;轮齿数量对车轮牵引性能影响较小,但影响车轮在行驶中的平顺性.     

液体火箭发动机试验脉动压力数据分析方法研究

针对液体火箭发动机试验脉动压力数据的特点，对脉动压力数据和相关振动测点数据进行快速傅里叶变换（FFT），频谱分析的结果能够有效判断发动机不稳定燃烧的声振类型。采用小波变换奇异点检测的方法，对启动段和关机段波动异常的脉动压力数据进行分析，结合相关振动测点的频谱信息能够在时域内准确定位奇异点位置，提取频域内的信息，有效判断推进剂燃烧情况和声振类型。分析结果表明上述方法在火箭发动机和组合件试验的脉动压力数据分析中具有重要的推广意义。     

基于连续小波变换的飞行器结构模态参数辨识

给出了一种基于连续小波变换的多输入多输出MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)飞行器结构模态参数的辨识方法.对结构离散运动方程进行连续小波变换建立了小波域内的系统AR(Auto Regression)模型,AR模型的系数矩阵决定着系统的动力学特性,可以通过最小二乘法求得.模态参数可以通过求解由AR系数矩阵构成的特征矩阵的特征值来获得.与已有基于小波变换的模态参数辨识方法相比,该方法应用了连续小波的时移共变性和小波变换的滤波能力来确保辨识的效率.在辨识过程中,采用优化算法提高了辨识的精度和稳定性.算例仿真结果表明该方法具有较高的计算精度和稳定性,能用于飞行器结构模态参数的辨识.      

基于驻留时间比的近地空间碎片环境建模

为分析近地空间碎片的分布规律,提出了一种以碎片在空间网格内驻留时间为基础的碎片环境统计建模方法.该方法利用多项式拟合和求根方法统计碎片在空间网格内的停留时间,获取模型基础数据,并据此采用多项式预测、插值和时间序列分析等技术,综合分析空间碎片的分布与演化规律.给出了一个基于双行根数(TLE,Two Line Elements)数据的建模实例,该实例通过了ORDEM2000模型的对比验证,并获得了一些更精细的近地空间碎片环境特征.所得建模方法和分析结论可为长期运行的近地航天器轨道设计、碰撞风险评估及防护等提供技术支撑.