近程动态范围激光雷达测距系统设计及误差分析

针对脉冲激光雷达测距精度受限于距离动态变化导致的行走误差和时刻抖动误差的问题，设计了一种基于自动增益控制（AGC）技术及恒比定时鉴别（CFD）技术的激光雷达测距系统，可适应进程动态范围的测量目标，并提高测距精度。激光雷达测距系统在10~100 m的静态测距实验中，测距精度达到厘米级别。在动态三维扫描实验中，室内测量得到11.4~31.2 m范围内靶标的平面拟合均方根误差为2.05~4.35 cm，室外测量得到距离15.97 m处目标平面拟合均方根误差为3.54 cm。      

氮化硅陶瓷切削仿真与实验

针对金刚石砂轮磨粒尺寸、形状的不规则性和空间位置不确定性的特点,采用球坐标中随机点产生的空间平面切分实体和截角多面体相结合的方法,并考虑氮化硅陶瓷工件的磨削亚表面形貌和裂纹损伤,建立了截角多面体磨粒和含有典型裂纹的工件模型。进行单颗磨粒切削氮化硅陶瓷的有限元仿真和实验,结果表明:磨削加工和数值仿真的磨削力值变化趋势相同,差值小于8%,切削力随砂轮转速增大而减小、随工件速度和切削深度增大而增大,而切削深度对切削力的影响程度最大。     

基于任意传感器排布的叶尖定时信号压缩感知辨识方法

基于叶片振动和叶尖计时系统的特点,推导了任意传感器角度分布下叶片振动响应的分布规律,并基于叶尖定时信号频域的稀疏性,探究了压缩感知方法在叶尖定时信号的重构和倍频辨识上的应用。通过同步信号和非同步信号的大量数值实验,分析了包括信号重构误差、传感器数量、旋转周期数、频率分辨率和信噪比等因素对辨识效果的影响,提出了压缩感知重构叶尖定时信号的基本方法和步骤。进一步将压缩感知方法应用于某型号涡扇发动机钛合金宽弦风扇叶片有限元仿真获得的振动响应数据重构,验证了该方法的有效性。结果表明:在加入了叶尖测点位置误差和30 dB随机噪声的前提下,在80%、90%和100%三种转速工况下均清晰辨识出幅值较大的激励倍频。基于任意传感器角度分布的压缩感知方法对叶尖定时信号辨识效果较好。     

基于叶尖定时的航空发动机涡轮叶片振动测量

介绍了基于叶尖定时的非接触振动测试系统应用于涡轮转子叶片的技术瓶颈,突破高温传感器结构设计、安装以及冷却等技术难点,通过设置系统触发信号保持时间,解决H型涡轮转子叶片对叶尖定时信号的二次触发问题,并给出核心机状态下转速基准实现方法。将非接触振动测量技术成功应用在某型涡扇发动机高压涡轮转子叶片振动监测中,有效获取涡轮转子叶片共振时的振动频率和幅值,并与应变计测量叶根动应变结果进行比对。结果显示:基于叶尖定时的非接触振动测试系统和接触式动应力测试系统均可监测涡轮转子叶片振动,成功辨识转子叶片8 200 r/min时的12阶激励阶次激发的一弯振动模态,两种分析方法识别共振频率相对误差在4%以内。     

多功能定时控制系统的设计与实践

利用AT89C51实现日时间设定，显示，多时间段定时开关报警等功能的控制系统，在日常生活应用中得到了广泛使用，具有成本低、稳定可靠、定时精度高、低功耗等优点。     

对数正态与正态分布定时截尾寿命试验参数的近似置信域

提出了两步法来获得对数正态和正态分布大样本定时截尾寿命试验参数的近似置信域。对数正态分布试验中，在试验时间对数和的极限分布的基础上构造了枢轴量。为克服直接从枢轴量的渐近正态性求解参数μ，σ的联合置信域的困难。本文利用Wolynetz提出的μ的MLE的近似分布首先得到μ的近似置信区间，然后给定置信区间中的每个μ，通过枢轴量求得σ的近似置信区间，最终获得μ，σ的联合近似置信域。类似地在正态分布试验中可由总试验时间的极限分布构造枢轴量．从而获得参数μ和σ的联合近似置信域。随机模拟结果表明，本方法具有较好的置信度。     

GJB899-90定时截尾试验采取纠正措施下产品可靠性评估探讨

就GJB899-90中定时截尾试验方案下的MTBF区间估计形式和置信度的选取进行了分析,并对采取纠正措施下产品的可靠性评估方法进行了探讨.     

嵌入式微处理器浮点执行部件EMFPU的设计

 浮点执行部件是微处理器的重要组成部分。重点论述了基于MIL-STD-1 75 0 A标准的嵌入式微处理器浮点执行部件 EMFPU (Embedded Floating Point Unit)采用的独特数据通路和控制机制。设计给出的 FPU是由指数部件和尾数部件两套数据通路组成,通过一套特殊的控制机制控制其协作完成各项功能。着重讨论了 FPU的算法、数据通路、控制通路和时序;并分析了整个电路的实现和瓶颈的解决。     

截尾寿命试验下双参数指数分布 可靠性指标的Bayes估计与经验Bayes估计

设产品寿命为双参数指数分布,本文对于在无替换定数定时截尾试验下所获得的顺序样本x_(1)≤x_(2)≤…≤x_(r),给出了可靠性指标的Bayes估计与经验Bayes估计。运用随机模拟方法,将它们与经典的极大似然估计进行了比较,结果表明,它们的精度要比极大似然估计好些。