98RK电子压力扫描系统在NH-1风洞中的应用

美国PSI公司开发的98RK电子压力扫描系统作为一种高速高精度多用途的自动测量仪器,在风洞试验中具有很高的使用价值。本文介绍了该系统的结构性能和在NH—l风洞中的应用。     

系统可靠性的贝叶斯网络评估方法

 针对现有组合法与状态法在可靠性评估方法中的局限性,对基于贝叶斯网络的系统可靠性评估新方法进行了研究。运用该方法进行可靠性评估,不但能计算出系统的可靠性指标,而且能方便地给出一个或几个部件对系统可靠性影响的大小,识别系统的薄弱环节。结合故障树方法建立系统可靠性评估的贝叶斯网络模型,并用实例阐述了贝叶斯网络方法进行系统可靠性评估的有效性。同时通过对贝叶斯网络的条件失效概率与系统可靠性评估中常用重要度指标的对比分析表明,贝叶斯网络的推理算法更便于查找系统的薄弱环节。     

故障模拟多功能振动试验台的设计

提出了一种多功能振动试验台的设计方案,可模拟多种转动机械振动状况,配置数据采集分析系统,通采集、分析安装在试验台上的传感器信号,可对转子的振动情况进行测量。模拟转子动平衡、不对中、轴承故障等实验,便于技术诊断人员、科研实验人员进行转子多种振动和轴承故障的测试实验,也适合对相关技术人员进行教学培训工作。     

弱刚度结构件的加工变形控制技术研究

针对弱刚度结构件加工变形难以控制的问题,在对其加工难点和加工变形影响因素进行概括的基础上,提出了弱刚度结构件加工变形控制的工艺改进过程框图,从七个方面对其加工变形控制技术进行了研究。     

一种基于混沌控制调频率的SAR干扰方法

提出了一种基于混沌控制调频率的SAR干扰方法,给出了干扰的基本原理和干扰信号模型,仿真研究了干扰的效果,仿真结果表明：利用混沌序列控制线性调频信号的调频率产生干扰信号,能够对SAR实施有效的干扰,而且干扰同时具有欺骗和压制的双重特征,能够有效地改变目标特征,达到掩护重要目标的目的。     

多目标跟踪的核粒子概率假设密度滤波算法

提出一种新的多目标跟踪算法：核粒子概率假设密度滤波算法(KP-PHDF)。算法的创新点在概率假设密度滤波算法(PHDF)的目标状态提取步骤,以粒子概率假设密度滤波算法为框架,并运用结合了mean-shift算法的核密度估计(KDE)理论进行概率假设密度(PHD)分布的二次估计、提取PHD峰值位置作为目标状态估计值。分析与多目标跟踪(MTT)仿真的结果表明,与现有序列蒙特卡罗概率假设密度滤波算法（SMC-PHDF）相比,在相同仿真条件下新算法的估计精度提高30.5%。     

热塑性聚氨酯弹性体包覆CL-20及对NEPE推进剂性能影响

采用热塑性聚氨酯弹性体,通过水-溶液悬浮法将其包覆于六硝基六氮杂异伍兹烷(CL-20),并对包覆后的CL-20分别进行了XPS、SEM、撞击感度和表面能测试;研究了弹性体包覆CL-20对含CL-20的NEPE推进剂常温力学性能、燃烧性能的影响.研究表明,热塑性弹性体能有效包覆CL-20,在大幅度提高含CL-20的NEPE推进剂常温力学性能并改善"脱湿"的同时,改善高能低特征信号配方燃烧性能,σm最大提高了47%,εm最大提高了184%;燃速压强指数n降低了12%.     

车床飞刀梯形螺纹法的研究

传统车制梯形螺纹是工件旋转、车刀等速移动,形成螺旋线。本文介绍了采用车刀旋转、工件等速移动,从而形成梯形螺旋线的新方法,该方法扩展了普通车床加工范围,解决了大型件无法加工的难题。     

微量钪对Al-Zn-Mg-Zr焊接接头组织性能的影响

采用铸锭冶金法制备了 Al-6.0Zn-2.0Mg-0.12Zr 和 Al- 6.0Zn - 2.0Mg - 0.2Sc - 0.12Zr 两种合金板材,以 Al-Mg-Sc-Zr焊丝为焊接填充材料,对3 mm厚的上述两种合金板材进行氩弧焊接,之后对两种接头的显微组织和力学性能进行对比研究.结果表明:第一,微量Sc可以显著提高Al-Zn-Mg-Zr合金基材的拉伸性能,基材强度的提高来源于晶粒细化强化、Al3(Sc,Zr)粒子的析出强化和Al3(Sc,Zr)粒子引起的亚结构强化;第二,焊接过程中,不含 Sc 的合金焊接接头热影响区内η相(MgZn2)粒子和晶粒明显粗化,含 Sc的合金焊接接头热影响区内η相(MsZn2)粒子也明显粗化,但晶粒大小没有明显变化,由于Al3(Sc、Zr)粒子稳定性高,不容易粗化和团聚,对位错和亚晶界仍然起钉扎作用,热影响区仍然保持未再结晶组织,过时效软化现象相对于传统的铝镁合金来说不是很严重;第三,微量 Sc 可以明显提高 Al-Zn-Mg-Zr 合金焊接接头的强度,与不加 Sc 的合金焊接接头相比,添加Sc的合金拉伸强度从395 MPa提高到447 MPa,强度系数从 0.7 提高到0.8.强度的提高主要来源于晶粒细化强化、Al3(Sc,Zr)粒子的析出强化和由于Al3(Sc,Zr)粒子的高稳定性导致的的抗热循环软化能力的提高.     

一种基于N元语法分布的语言模型自适应方法

N元语法分布能恰当地描述语料库的特性,为了有效利用普通领域训练数据,提出一种基于N元语法分布的语言模型自适应方法.该方法定义一个小的领域内的高质量种子集和一个大的普通领域的质量不稳定的训练集,将训练集的N元语法分布自适应到和种子集的N元语法分布相似,以更好地进行特定领域单词识别.实验结果表明,基于N元语法分布的语言模型自适应方法可以使单词困惑度和词错误率分别比传统的简单插值法降低11.1%和6.9%.