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裂纹矩张量反演方法利用声发射信号求解裂纹信息,是一种有效的裂纹扩展实时监测方法。在工程应用中,传感器接收到的声发射信号总包含一定比例的噪声。噪声信号会影响矩张量反演精度,甚至导致错误结果。研究通过优化传感器排布形式来降低噪声对矩张量反演精度的影响。基于矩张量初至波反演方法,分析了传感器位置选择的理论基础。进而利用人工合成声发射信号,定量研究了在不同传感器排布形式下,矩张量反演精度对噪声的敏感度。结果表明:正五边形传感器排布形式具有较好的精度表现,这种排布形式将5个传感器布置在一个圆环上,相邻传感器的传感器-圆心连线的夹角为72°,第6个传感器布置在圆心。此时矩张量求解方程的条件数较小,当声发射信号幅值因为噪声发生变化时,求解结果具有较高的精度和稳定性。研究针对矩张量反演中的传感器位置选择问题,为相关工程实践提供了建议和理论依据。 相似文献
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失效概率矩独立全局灵敏度分析对指导可靠性优化至关重要,本文从乘法降维及Edgeworth级数展开的角度提出一种失效概率矩独立全局灵敏度指标分析的高效算法。所提算法通过Edgeworth级数展开将失效概率矩独立全局灵敏度指标的求解转化为输出无条件及条件前四阶整数矩的求解。对于输出的无条件及条件四阶矩的计算,基于乘法降维的思想,本文推导了重复利用计算输出的无条件矩的输入输出样本来计算条件矩以及外层关于输入变量一维积分的计算公式,使得仅需重复利用输出无条件前四阶矩求解产生的积分网格内的数据即可同时求得输出的前四阶条件矩以及外层关于输入变量的一维积分。所提算法大大提高了失效概率矩独立全局灵敏度的分析效率。航空发动机涡轮盘以及汽车前轴的分析结果验证了所提算法的高效性及准确性。 相似文献
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控制力矩陀螺轴承组件是空间飞行器姿态控制系统的核心部件,其轴承的性能直接影响着空间飞行器姿态控制系统的控制精度和使用寿命,甚至危及空间飞行器安全.对于控制力矩陀螺轴承组件,轴承摩擦力矩大小及其波动性是轴承的关键性能指标,针对空间飞行器控制力矩陀螺轴承组件,在滚动轴承摩擦学和动力学基础上,建立六自由度控制力矩陀螺轴承组件非线性动力学微分方程组,并采用预估 校正的GSTIFF(Gear stiff)变步长积分算法进行求解,对其在有/无重力的工作环境、公 自转工况、轴承预紧力以及保持架兜孔间隙对轴承摩擦力矩幅值及其波动性的影响进行分析.分析结果表明:预紧力对轴承组件摩擦力矩影响显著,预紧力过大或过小都不利于降低摩擦力矩及其波动性,对于本文分析的轴承组件最佳预紧力为50~55N;保持架稳定性受重力影响显著,无重力时自转工况下保持架较稳定;过小的兜孔间隙会使摩擦力矩增大,过大的兜孔间隙会使摩擦力矩波动性增大,存在最优兜孔间隙使得摩擦力矩及其波动性都较小,针对本文分析型号的轴承组件,间隙比应控制在0.6~0.8之间. 相似文献
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矩的求解通常被用于求解有限元、体积、惯性矩等问题中.基于矩的叠加性,首先给出了在三维空间中计算域的离散方式,并推导了矩的显式积分公式,随后将其推广到n维空间中,该表达式易于在计算机上实现;设计了矩的并行计算算法,并通过Fortran和Python混编的方式,实现了矩的并行计算;对多重精度下的样例数据给出了一个算例,实现了零阶矩和二阶矩的计算,并和串行算法、逐次降维算法作出比较,进行了效率分析和误差分析.结果显示,矩的显式积分并行计算算法易于程序实现,并且在效率上高于串行算法,能够很容易推广到高维空间,该算法具有高度可并行性,误差主要来自计算域离散. 相似文献
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针对航天器目标识别中现有的光照变化和图像模糊条件下几何仿射不变矩识别不稳健问题,根据灰度光照模型,结合图像模糊和不变矩的基本理论,提出了一种光照模糊不变量,与几何仿射不变矩进行融合,构建出一种新的光照模糊相似融合(CIBA)不变矩,并从理论上证明了光照、模糊和相似变换(平移、缩放和旋转)不变性。对3种不同的航天器目标的识别实验表明,光照模糊相似融合不变矩在最小距离分类器中的识别准确率达到了86.37%,比几何仿射不变矩提高了94.00%,比具有光照不变性的几何仿射不变矩提高了24.54%,有效地解决了对不同位姿、不同光照模糊条件下的航天器目标识别问题,提高了基于矩的目标识别鲁棒性。 相似文献
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39.
《北京航空航天大学学报》2012,38(6)
在M.Jahangir以常数为权的组合式矩估计器的基础上,给出一种以函数为权的组合式矩估计器,称为L-J估计器.其中,最优加权函数是根据U估计器与形状参数的单调关系,通过数论网格最优化算法搜索解出.大量仿真实验证实,在对K分布形状参数v大范围的参数估计中,L-J估计器在估计精度上,不但较Jahangir等提出的常数加权组合矩估计器的精度有显著提高,而且可与MLE(Maximum Likelihood Estimator)相当.特别是由于MLE作为渐进无偏估计量,需要充分大的样本长度才能达到最优,这就使得L-J估计器的估计精度可在样本长度较小时优于MLE.此外,L-J估计器无需迭代运算,因而在计算效率上,显著优于现有的ML估计器. 相似文献
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