密集信号环境下分选参差雷达脉冲的新方法

在密集信号环境下,雷达信号参差类型的判定以及参差雷达信号分选一直是雷达信号处理的一个难题.研究了在密集信号环境下PRI参差判定门限的设计方法,在此基础上,提出了PRI参差雷达脉冲分选的新方法.仿真试验表明,该方法是切实可行的.     

微流星消融对中高层区域金属层的影响

采用连续的微流星体消融模型,对小微粒的流星颗粒(半径＜100μm)消融过程进行分析,并估计对中高层区域(80～110 km)金属层的影响．无线电流星雷达与激光雷达的探测结果表明,半径在100μm以上的流星颗粒的消融物并不是金属层主要的源．本文从流星颗粒的动量方程和能量方程出发,计算不同半径下的流星微粒在不同的注入速度下的消融剖面,并分析了流星消融截止高度的变化趋势．结合长期的激光雷达观测,计算表明,10～4μ半径的流星微粒是普通金属层的主要影响因素．     

武汉上空Na层季节和夜间变化的观测研究

根据武汉大学激光雷达2001年3月到2002年10月的观测数据,对武汉上空(30.5°N,114.4°E)的背景Na层结构进行了研究,并与其他观测站尤其是Urbana(40°N,88°W)的观测结果进行了比较。发现武汉上空11月的Na层柱密度最大,是4月的2.5倍,质心高度的极小值出现在5月和11月,极大值在4月、9月和12月;全年平均Na层均方根宽度为4.47km.Na层各参数呈现出周期性变化规律,其中Na层均方很宽度呈现出明显的半年周期性变化规律。夜间Na层柱密度呈现总体增加的趋势,质心高度在入夜后立即迅速上升,在2000LT以后上升速度趋缓,凌晨0500LT以后出现下降;Na层均方根宽度在夜间约有1.3km的起伏变化,它入夜后迅速减小,在午夜0035LT时出现一低谷,然后随时间逐渐变宽。     

一类广义特征值问题的扰动研究

研究了实正则对的广义特征值扰动问题。对于求解结构动力学、弹性动力学中的振动模态及分析受外界扰动后引起的谐振频率的变化都有一定的意义。     

极区中层惯性重力波的VHF雷达观测

本文采用ＳＯＵＳＹＶＨＦ雷达１９８７年６月在挪威Ａｎｄｏｐｖａ（６９°Ｎ，１０°Ｅ）的观测数据，研究中层惯性重力波的传播特征．几个周期为数小时的准单色波例子，在垂直方向上有确定的相位移动，表明它们是惯性内重力波．通过分析波相关的流体速度东向和北向分量的变化，获得水平传播矢量的大小和方向，它们与中层高度上典型的观测值一致．同时还观察到三个等相面上行的惯性重力波，其速度偏振椭圆是逆时针旋转的．波相关的扰动速度为１５－４０ｍ／ｓ，说明在中层存在强烈的向下的能量传输．估算出它的运动学参量，周期为数小时，垂直相速度在０．ｌ—０．６ｍ／ｓ之间，垂直波长约为６．０ｋｍ．     

固体粒子在压缩机叶栅内的部分沉积模型研究

针对轴流压缩机叶栅内固体微粒沉积的问题,发展了新的粒子沉积模型(部分沉积模型)。采用此模型和普遍采用的完全沉积模型进行了计算,计算结果表明两种模型对叶栅前缘处的粒子沉积影响明显。采用部分沉积模型时,叶片前缘处不会出现短时间内不合实际的大量沉积现象,而表现为一种比较均匀的粒子沉积。     

基于支持向量机的组合分类方法及应用

为了解决采用神经网络、决策树作为弱分类器的AdaBoost组合分类存在的不足,进一步改善组合分类效果,提出采用支持向量机(SVM)作为弱分类器的一种新的组合分类诊断方法——AdaBoost-SVM。该方法没有采用一个固定的SVM的核参数,而是自适应调整SVM中的核参数,从而得到一组有效的SVM弱分类器。通过对基准数据库的测试及航空发动机故障样本的诊断,结果表明,所提AdaBoost-SVM方法较好地解决了现有的Ada-Boost组合分类方法中存在的弱分类器本身参数选取困难问题及训练轮数的合理选取问题,并具有更好的泛化性能,更适合对分散程度较大、聚类性较差的航空发动机故障样本进行分类。     

基于齿数的渐开线直齿轮参数化建模

介绍了在UG环境下渐开线直齿轮参数化建模的方法,分析了不同齿数范围对建模过程的影响,并依据分析结果建立了渐开线直齿轮的两个精确模型,利用这两个模型通过修改参数列表能快捷得到满足任意参数要求的渐开线直齿轮的三维模型。     

发动机故障诊断主状态量模型合理解的选择

主状态量模型是基于发动机故障方程的发动机故障诊断的一种十分有效的方法,它在发动机故障诊断上的成功应用已为大量实例所证实。发动机故障诊断主状态量模型的一个技术关键就是合理解的选择问题。本文给出了选择合理解的基本原则。这些原则可以有效地提高合理解选择的确定性和故障诊断的故障分辨率。对于JT9D发动机的大量故障实例利用主状态量模型(加权最小二乘法)进行了检验。故障诊断的成功率达90%以上,并且得到了许多有用的信息,文中给出了24个实例的故障诊断结果以及故障趋势分析的典型例子。     

一种新的极点配置广义预测控制方法

 提出一种新的极点配置广义预测控制方法,该方法在性能指标函数中引入控制增量的当前及过去值项来进行闭环系统极点配置,同时通过调节控制器中的设计参数可改进闭环系统动态性能,且能保证闭环系统无稳态输出误差。