风扇进口噪声预测模型的改进

针对Heidmann模型对风扇进口低频噪声(1k Hz)预测结果偏低的情况,通过引入风扇叶尖弦长雷诺数和相关几何参数改进了Heidmann模型中风扇进口宽频噪声的频谱修正函数,确定了其中频谱修正系数为0.085。对比改进模型和Heidmann模型的风扇进口噪声预测结果发现:在亚声速工况下,改进的模型很好地改善了风扇进口低频噪声的预测结果,改进幅值可以达到约45d B;而在超声速工况下,由于风扇进口产生的组合单音噪声成为风扇进口噪声的主要组成部分,除了在小于100Hz的频域内,改进的模型与Heidmann模型的预测结果差别不大。     

基于DDES的有／无舱门腔体气动噪声仿真分析

采用延迟分离涡仿真（ DDES）的方法研究了空腔和带有舱门的腔体的气动噪声特性。仿真在自由来流M＝0．85下,长宽深比值为5：1：1的矩形开放腔体展开。空腔仿真的声压级幅值结果与试验数据相比误差在4％以内,频率位置的预测较好。 DDES方法对于气动噪声问题具有很好的仿真准确性。空腔仿真结果和带有舱门的结果对比后表明,舱门迫使剪切层气流更多的撞击后壁进入腔体内部,使腔体内部尤其是中部压强波动增大,声压级在低频部分增量显著,达到了5 dB左右。     

民航行李X光安检图像自适应小波去噪算法

对X光安检图像进行去噪处理可以更清楚地显示出危险物。针对传统小波软硬阈值去噪方法的缺陷．给出了一种自适应阈值的去噪方法,在此方法中,首先进行软硬阈值的折中处理,然后分别对大于和小于阈值的两部分进行自适应处理。利用Tennessee大学提供的实际采集的X光安栓图像进行实验,结果表明该方法能有效地去除安检图像中的噪声,图像去噪后的信噪比、峰值信噪比分别是25．2229dB、27．708dB．与含噪图像相比分别增加了7．7253dB和7．739dB。因此该方法表现出较高的去噪性能。     

航空发动机尾喷流微喷降噪技术研究进展

微喷降噪技术是最具潜力的航空发动机尾喷流气动噪声主动控制技术之一.本文回顾了采用微喷流进行航空发动机尾喷流降噪的国内外研究进展,阐述了微喷降噪技术的未来发展趋势.     

暂冲式风洞大开角扩散段性能的实验研究

布置有多层孔板（丝网）的大开角扩散段通过参数的优化设计,可有效缩短暂冲式风洞启动时间,均匀进入稳定段的气流速度,并降低阀后噪声和气流脉动。针对某大型暂冲式风洞大开角扩散段设计关键技术开展专题研究,设计并进行了不同扩散段扩开角角度和中心体分流锥型式的组合实验,从压力损失、出口截面速度分布和降噪特性三个方面进行了对比分析。试验结果表明：试验件45°扩开角＋65°平底锥的压力损失相对最小,而增加导流尾锥的中心分流锥由于底部难以形成稳态的分离涡使得其压力损失明显偏大,其它试验件组合的压力损失值则相接近;各试验件出口截面的速压分布均呈现以中轴线对称分布的双驼峰趋势,且孔板的开孔率偏高时出口剖面速度分布相对更平滑;试验马赫数下的大开角段对气流噪声的消声量约为12～14dB,对频率在2kHz以上的气流噪声具有相对较强的消声能力,同时气流经过设置有多层孔板的大开角扩散段后,气流波动幅值明显降低,气流脉动得到有效地抑制。     

噪声干扰环境下基于实测数据的多目标航迹起始算法

雷达在受到噪声干扰的条件下会产生大量杂波.这时,如何完成航迹的快速起始是个值得研究的问题.结合干扰环境下的实测数据,分别采用逻辑法和修正逻辑法对其进行了研究分析,得出了一些有意义的结论.仿真结果表明,该方法很好地克服了3/4逻辑法因虚假目标过多而无法正常起始的问题,并且具有对存储要求较低、计算量较小、便于工程实现的特性...     

子带自适应阵列处理的实现与性能分析

针对空频自适应滤波处理中节拍样点两端的输出信干噪比急剧下降的问题,建立了子带自适应阵列处理与空时自适应阵列处理等效关系的数学模型,指出了变换正交基函数的影响,提出利用时频分析特性优良的小波包变换取代傅立叶变换形成新的子带自适应阵列处理,减少子带间的频谱混叠,从而提高系统节拍样点两端的输出信干噪比。对基于不同窗函数的空频自适应处理和基于小波包变换的子带自适应处理进行了性能仿真,验证了小波包相对于加窗空频自适应处理的优越性。     

基于时频原子方法的雷达辐射源个体识别

针对雷达辐射源个体识别问题,提出一种时频原子分解的特征提取方法.该方法针对主振放大式发射机,首先根据锁相环频率合成器相位噪声的功率谱,模拟含有特定相位噪声的辐射源信号.然后基于时频原子分解原理并采用膜算法将带有相位噪声的辐射源信号在正弦原子库中进行一次分解.最后利用分解后的原子提取出正弦原子能量特征和原子频率偏差特征,...     

基于波动耦合的复杂结构动力响应分析与研究

有限元法(FEM)适合低频分析,统计能量分析(SEA)方法适合高频分析,而一类较宽频带(中频段)的声振响应问题不适合单独用FEM或SEA方法解决。基于波动耦合的混合FE-SEA方法兼顾了FEM与SEA方法的优点,可预测中频段含一定不确定性的声振系统的稳态响应。本文阐释了混合FE-SEA方法的理论,分别通过典型结构的蒙特卡罗仿真与复杂系统的噪声试验两案例对该方法进行了验证,其中梁-板典型结构能量响应计算值与蒙特卡罗仿真值具有较好的一致性;复杂飞行器系统的振动响应与试验结果较为吻合,舱内噪声声压级(SPL)误差小于3dB,证明了混合FESEA方法的有效性,解决了FEM与SEA方法在中频复杂声振响应中的局限性这一问题。     

BLKF方法抑制MEMS惯性传感器随机噪声

针对微机电系统（MEMS）惯性传感器应用卡尔曼滤波（KF）处理数据时随机噪声难以估计的缺点，提出一种基于贝叶斯拉普拉斯卡尔曼滤波（BLKF）的随机噪声更新方法。该方法利用拉普拉斯近似算法，将贝叶斯边缘分布近似表示，能够避免贝叶斯方法更新过程中由于数据维数较大造成后验边缘分布较难估计的情况，提高对随机噪声的更新效率和精度。通过陀螺仪转台实验采集实验数据，运用KF与BLKF分别滤波。对比滤波结果可发现，BLKF比KF能更好地反映真实角速度状态。同时，在陀螺仪角速度变化时，BLKF的可靠性和准确性更高，滤波效果更具优势，能够达到抑制MEMS惯性传感器随机噪声的目的。