基于最小熵准则的频偏估计算法研究

提出了一种基于SEM(Spectrum Entropy Minimization,频谱熵最小化)的频偏估计算法。研究发现,频偏越小,离散信号频谱的熵越小。根据这一性质建立了相关算法,通过一维搜索的方式得到使相位补偿后信号频谱熵最小的频偏估计。仿真结果表明:SEM算法的估计性能能够达到CR(Cramer-Rao,克拉美罗)下界,而且估计的稳定性和鲁棒性较好,具有一定的应用价值。     

求解双曲守恒律方程的自适应人工黏性熵稳定格式

采用熵守恒格式求解双曲守恒律方程不满足熵稳定条件.为了达到熵稳定,需要在熵守恒格式的基础上增加黏性机制,使总熵耗散.鉴于自适应人工黏性在不同的计算区域上其黏性大小的变化特点,在熵守恒通量的基础上添加经过修正的自适应人工黏性通量构造出一种新的结构简单的熵稳定格式.根据自适应人工黏性的自适应性,并经过简单调节黏性比例系数C之后,该格式可以在不使用限制器的情况下达到整体的高分辨率,表现出:在间断区域有足够的数值耗散保证稳定;在光滑区域,黏性很小,不会影响格式在此的高精度.最后的几个数值算例以熵稳定ERoe格式和高分辨率熵稳定EYee格式的数值结果作为参照,分析说明这种格式的特性.     

高负荷涡轮叶冠泄漏损失来源分析(英文)

高性能燃气轮机的发展迫切要求对涡轮内部损失来源及其物理机制有更清楚的认识。采用带冠设计的涡轮中,气动损失的很大一部分来自叶冠的泄漏流动。为了深入分析叶冠泄漏损失对涡轮性能的影响,选取高负荷涡轮,采用带有掺混面模型的三维定常计算方法和熵增的分析方法来研究叶冠泄漏的损失来源和损失机理。计算中考虑了详细的叶冠几何结构,打破了经验公式在模拟叶冠泄漏流时的局限性。结果表明,带冠涡轮比不带冠涡轮的气动效率高出约0.9%。叶冠泄漏所带来的损失主要分为腔体损失、泄漏损失、掺混损失和攻角损失四个部分,这四种损失来源在不同间隙下所占比例并不相同。因此,考虑完整的叶冠几何结构对涡轮性能的预测和气动设计至关重要。     

双级对转压气机全工况优化设计

为全面提升对转压气机气动性能,以某双级对转压气机为研究对象,基于人工神经网络与遗传算法,针对转子2叶片在整机环境下进行全工况优化设计,并对优化前后几何形状、总体性能及流场结构进行了对比分析.结果表明:优化后对转压气机全工况范围内等熵效率及压比均得到提升,同时流量范围有所增大.在设计点整机等熵效率提高0.3%,近失速点整机等熵效率提高1.5%,喘振裕度上升了6.37%,稳定工作范围得到显著扩大.优化后转子1全工况范围内等熵效率和压比特性变化不大,而转子2全工况范围内等熵效率和压比均有较大提高,其中在设计点转子2等熵效率上升1%,近失速点转子2等熵效率上升2.5%;在近失速点,优化后转子1、转子2、出口导叶(OGV)尖部流场显著改善.     

超燃冲压发动机流场一维平均方法研究

介绍了多种平均方法,包括常用的流量或面积加权平均方法,以及CMME(流量/动量/能量守恒)方法和CMES(动量/能量/熵守恒)方法。以超燃冲压发动机进气道-燃烧室构型为对象,研究了不同平均方法得到的等效一维结果差异,以及不同平均方法的入口参数对超燃燃烧室一维计算结果的影响。结果表明:在超燃燃烧室多维热态仿真数据分析时,推荐使用通量守恒方法;CMES方法能准确的保留总压信息,CMME方法得到的总压损失会大于实际,在处理总压恢复性能时,CMES方法更优;亚燃模态时,CMME方法和CMES方法均不能反映隔离段激波串的渐变压缩;超燃模态时,CMES方法能较好地保持动量的近似守恒,在亚燃模态则较差;不同平均方法得到燃烧室入口参数的一维计算结果与三维流场等效一维沿程静压分布均存在一定偏差,Case1流量加权平均解误差高达27.8%,通量守恒解误差仅约13%,Case2流量加权平均解误差为14.9%,通量守恒解误差仅约5%,说明CMME方法与CMES方法符合程度更高,推力计算结果更为可信。     

一种基于降调频的宽带LFM信号DOA估计算法

传统的宽带LFM信号DOA估计算法,是直接对信号进行估计,为满足采样定理,需要很高的采样频率,数据量和运算量巨大。针对这一问题,提出一种基于降调频的宽带LFM信号DOA估计算法,采用基于改进谱形熵的自适应降调频技术,通过若干次降调频,将宽带LFM信号带宽降到接收机可以处理的范围内,再利用窄带LFM信号DOA估计算法估计...     

信息融合技术在复杂系统可靠性评估中的应用

针对大型复杂系统可靠性评估中所存在的问题，提出了采用信息融合技术解决该问题的思路，给出了可靠性信息融合的融合准则、融合模型及信息融合的数据处理方法，并就其实现形式及其途径进行了探讨。     

弹性支承振动应力信号降噪方法及其性能对比

针对弹性支承振动应力信号中存在的低频宽带噪声及宽频带的背景噪声干扰问题,提出基于EMD、CEEMDAN、LMD、ITD 和 VMD 5 种信号分解方法的信号降噪方法。利用5 种方法对原始信号进行分解,得到1 组初始模态分量,并结合归一化样本熵、SVD 和 峭度系数,有效地剔除噪声成分。弹性支承振动应力信号的降噪表明：在5 种信号降噪方法中,采用VMD-SampEn-SVD 方法降噪后 的弹性支承振动应力信号的信噪比为8.11dB,相关系数为0.92,均方误差为0.43,计算时间为18.04 s,其综合降噪效果最佳。     

基于贝叶斯—熵权法的岸舰导弹作战效能研究

通过系统分析岸舰导弹作战流程,确定了影响岸舰导弹作战效能的 4个主要因素。选取了 17个指标,构建了岸舰导弹作战效能评估模型,运用贝叶斯网络原理以及熵权法对模型进行仿真,并针对仿真结果,提出岸舰导弹战斗使用和装备发展对策建议。     

基于排列熵的长时间序列复杂程度分析

针对光纤陀螺温度漂移过程中,长时间序列的复杂程度分析问题,提出了一种新的排列熵计算模型.排列熵算法能够有效放大时间序列的微弱变化,且计算简单、效率高,在时间序列分析方面具有很好的效果.但时间序列长度对排列熵的影响较大,同时,长时间序列的排列熵算法效率较低.为了有效计算长漂移序列的排列熵,引入包络曲线思想并计算包络均值,...