二维结构损伤的主动Lamb波定位技术研究

将Lamb波主动监测技术应用于复合材料损伤检测中,对二维结构损伤进行定位研究。利用压电陶瓷片作为驱动器和传感器,对结构损伤前后的传感信号做信号差,采用3种常用的信号时间延迟估计方法,比较这3种方法计算差信号和健康信号的时间延迟的损伤定位效果,其中定位方法采用了椭圆技术。详细介绍了这3种时间延迟估计方法的原理以及损伤定位结果的分析。实验结果表明在信号的信噪比较小的情况下,采用小波变换法能更准确地识别出复合材料冲击损伤的位置。实验数据验证了该方法的有效性。     

基于单像素成像的遥感图像分辨率增强模型

目前对地遥感的最主要途径之一便是通过遥感相机获得目标物信息,然而遥感相机的分辨率直接影响成像质量。结合遥感相机的推扫式成像技术,文章提出了一种基于单像素成像的超分辨增强技术模型,该模型能够简化重建过程,其设计目标是基于单像素超分辨的技术手段将航天遥感相机的图像分辨率增强4倍。为了验证该设计思想及其重建效果,文章设置了超分辨增强仿真试验,最终仿真试验结果表明,基于单像素的超分辨模型可以将图像的信噪比提高1.1倍,且重建的图像具有明显的抑制噪声的效果,起到了良好的降噪功能,相较于其他传统图像分辨率增强方法（如双三次内插、超深超分辨神经网络）具有更高的优越性。该方法可为地理遥感探测、土地资源探查与管理、气象观测与预测、目标毁伤情况实时评估等诸多领域的图像处理和应用提供有力支持。     

电动垂直起降飞行器的技术现状与发展

电池、电机技术的进步和分布式电推进系统的应用极大促进了电动垂直起降飞行器的发展。本文概述了不同电动垂直起降飞行器构型优缺点及适用场景,并从性能、经济性等方面对电动垂直起降飞行器与常规燃油飞行器进行了全面对比。在噪声特性方面,电动垂直起降飞行器旋翼间、旋翼-机翼等干扰噪声更为突出,而低桨尖速度、大实度的电推进旋翼系统极大降低了全机噪声水平（噪声降低约15 dB）。在能源方面,锂离子电池是当前和未来电动垂直起降飞行器的主要能源;先进的电池材料体系、电池-机体结构一体化设计及优良的电池管理系统是未来提升全机能量密度和能源安全的有效方式。电动垂直起降飞行器冗余操纵特点增加了飞控系统设计难度,但同时也能够提高全机安全性;故障重构与协同控制是飞控系统设计面临的新课题。电动垂直起降飞行器不仅构型种类丰富且具有高压电动力、电推进、电传飞控、电作动等新颖设计特征,当前缺少试飞数据的情况下,基于系统的工程方法是开展其安全性设计的主要方法。     

某型发动机高原起动过程数学模型建立

针对某型发动机高原起动过程具有危险性大和变化规律复杂的特点,提出了一种变记忆长度的小波变换多分辨分析方法。该方法将辨识的数据分解到不同频段,然后针对各不同频段采用不同的记忆长度进行辨识,从而可以建立起该型发动机高原起动过程的数学模型,为高原起动试验提供理论参考。      

裂纹转子非线性振动特征的谐波小波与分形识别

通过对谐波小波的分析研究,指出了谐波小波对振动信号局部频段分析的优良特性。采用谐波小波对裂纹转子的非线性振动信号在低频段进行了分析。理论分析与实验结果表明:对实际裂纹转子信号,经谐波小波的频段分析后,能够得到通常难以由理论分析与实验结果获得的非整数倍周期分叉的非线性特征频谱。计算了裂纹转子的分形维数,发现裂纹转子的振动信号比理论结果要复杂、可以用多重分形作为判断实际转子是否有裂纹的一个特征。提出了用谐波小波变换后的奇异谱来识别裂纹转子非整数倍周期分叉的非线性特征频谱的方法,并对实际转子信号进行分析,得到了明显的非整数倍周期分叉的奇异谱。      

现代模拟电路故障诊断方法发展综述

模拟电路故障诊断技术近年来得到了迅速发展,取得了许多可喜的成果。该文探讨了这一领域中一些重要的热门研究问题,主要包括:基于专家系统、神经网络、模糊理论、小波变换等理论发展起来的模拟电路故障诊断的新理论和新方法;重点介绍了作者总结的上述各种方法的基本原理、优缺点及其发展现状;对其他一些智能方法也进行了简要介绍;最后指出了模拟电路故障诊断技术的发展趋势。     

用整数小波变换进行无失真SAR图像压缩

介绍了利用提升方案(lifting scheme)构造小波变换的3个主要优点,给出了几个整数到整数可逆小波变换对,讨论了SAR图像的特点,提出了一种利用整数到整数小波变换进行无失真SAR图像压缩的方法.该方法具有速度快、可进行同址运算和能进行分级传输等特点.比较了对ERS-1单视SAR图像和IEEE标准测试图的压缩结果,表明性能要略优于DPCM(Differential Pulse Code Modulation)方法,且只须对单视SAR图像作一级小波分解,分解级数增加会使压缩效果变差.     

原子钟调相白噪声降噪方法

原子钟的五种噪声反映了它在一定时间间隔内的性能。当取样间隔小于1h,原子钟主要表现为调相白噪声。在地方协调时UTC(NTSC)的实时监控中,不仅要求参考原子时(RTA,用于地方协调时控制的参考)具有很高的长期稳定度,而且要求其短期稳定度亦很高。影响RTA短期稳定度的主要是个台原子钟的调相白噪声。首先讨论了确定原子钟短期噪声的方法,进而利用小波分析方法研究了原子钟调相白噪声分离与降噪的方法。     

周向畸变进气下压气机动态失速特性研究

为研究周向畸变进气下压气机动态失速特性,在一大尺寸低转速压气机试验台上进行了均匀进气和180°周向畸变进气下压气机动态失速实验。采用时域观察、频域快速傅里叶变换以及时频域的同步压缩小波变换、基于同步压缩小波变换的空间模态分析和小波相干性分析等方法对动态失速信号进行分析。结果发现,畸变进气下,压气机旋转失速发生前出现0.225倍转子转动频率的一阶模态扰动,该扰动在相对畸变网不同位置区域周向传播速度不一致。宽带非定常扰动在畸变区尾缘附近最强,在畸变区前缘附近最弱,并存在周向尺度转化现象。转子转动频率扰动周向也出现强度变化,最大值出现在非畸变区中心附近的测点。周向畸变条件下集总系统模型对比实验结果的分析表明:实验和模型结果符合较好,旋转失速前非定常扰动周向强度和尺度变化主要受流量系数变化的影响,而一阶模态扰动周向传播速度不均匀现象是畸变进气下压气机系统特性作用的结果。     

一种提高螺旋桨相同步噪声模型辨识精度的方法

相同步降噪一般先通过一定飞行条件下的实测数据辨识出螺旋桨噪声模型,然后基于噪声模型计算出该条件下的最优相角,再将最优相角用于相同步降噪。在噪声模型辨识的过程中,受飞行速度、高度和气流变化等的影响,实测数据经常会发生较大的波动,从而影响辨识模型和最优相角的准确性。提出一种基于小波滤波和三参数正弦拟合法的最小数据波动的噪声数据选取方法,提高噪声模型的辨识精度,该方法通过小波滤波算法从噪声信号中提取出螺旋桨的叶尖通过频率信号,采用三参数正弦拟合算法合理地选择出波动最小的数据用于噪声模型辨识,从而有效地回避较大波动数据,提高辨识模型的精度。试验结果表明相较于传统使用固定数据辨识所得的噪声模型,使用最小波动数据辨识所得噪声模型能够获得更高的精度,且噪声模型预测的声压级和实际测量的声压级误差小于1dB,模型预测的最优相角与实际最优相角的误差小于5°,最优相角在试验位置点能够实现高达19.5dB的降噪效果。