熵变量欧拉方程组跨超声速流SUPG有限元数值解

通过变量代换将拟线性守恒变量欧拉方程组转换为具有对称性的熵变量欧拉方程组，对该方程组构造SUPG的弱解式，其中权函数摄动项中包含流向算子和间断捕获算子。对翼型的跨超声速流动算例表明，本法具有较好的稳定性和能有效地抑制激波两侧振荡。应用带预处理的GMRES迭代法求解非对称方程组能显著地提高收敛速度。     

基于DSP的三自由度肌电假手实时控制方法

 利用安置在拇长屈肌，指深屈肌和指伸肌上的3个电极所测得的肌电信号，采用所提出的新的模式分类器，可以实现基于DSP的三自由度假手手指运动的实时控制。该分类器采用自回归(AR)参数模型和样本熵的方法构造特征矢量，经过由弹性反向传播(RP)算法构建的3层前馈神经网络的分类，能够成功地分辨出拇指、食指和中指的弯曲与伸展运动，平均识别率可以达到91%以上。实验结果表明，该分类器具有很高的辨识能力，同时由于其较小的计算量，也为嵌入式的多自由度肌电假手控制提供了一种新的控制方法。     

关于准连续波体制雷达最大熵方法的算法选择

准连续波体制作为一种新型雷达体制以其固有的优越性引起雷达界广泛的关注。其数字信号处理系统的开发是进一步完善该体制雷达的关键。本文针对数字信号处理系统中最大熵谱外推电路的算法选择进行了研究。     

直觉模糊熵在雷达目标识别中的应用

直觉模糊熵是不确定性推理领域中一个重要概念.针对雷达目标识别系统的复杂性,介绍了直觉模糊集的基本概念,分析了满足直觉模糊集熵的性质,提出了一种基于直觉模糊熵的雷达目标识别结果的检验方法.实验结果表明了该方法具有灵活性、合理性和可信性.     

一种谐波减速器不对中误差分析方法

在空间环境中运行的星载天线转动单元中的谐波减速器产生的不对中故障信号故障特征难以提取,针对此问题提出了一种优化变分模态分解的故障诊断方法,这种方法基于鲸鱼优化算法(WOA)和Teager能量算子(TEO)包络解调。首先,由于包络熵对故障信号特征非常敏感,故采用包络熵作为适应度函数,同时其也是鲸鱼优化算法的目标函数。其次,WOA具有操作简单、调整参数少、跳出局部最优能力强等诸多优点,故使用WOA对变分模态分解(VMD)进行优化,构建优化算法。最后,使用Teager能量算子对本征模态分量(IMFC)进行处理。所提出的方法用于分析谐波减速器输入、输出轴两端收集的实验信号。通过与传统的快速傅里叶变换方法进行对比结果表明,所提出的方法提高了分解效率,在分解参数的原则和故障信号提取精度方面具有良好的性能,误差不超过2%,能够实现谐波减速器不对中故障信号的精确诊断,具有一定的研究意义与工程实用价值。     

基于熵权“区别度”的导弹电子系统质量评估指标体系的优化

基于熵权定义,分析了把熵权应用于指标赋权的不合理性,引出了熵权在指标可区别性上的价值度量。结合部队实际需求,构建了基于"区别度"的优化模型,实现了指标在常规状态和战备状态中的区别优化。并对导弹武器电子系统质量评估的指标进行了基于"区别度"的优化实例分析,验证了算法的可行性及有效性。     

基于熵权法改进的航班延误影响因素评估研究

随着航空运输业的不断发展,航班延误问题越来越受到重视,已成为社会的热点问题.通过实际运行的相关统计数据,研究影响航班延误的各项因素,提取主要因子,构建航班延误综合评价指标体系.用熵权法对航班延误的各项影响因子进行客观评价,建立了基于熵权法改进航班延误影响因素的综合评估模型,并利用1 000架次航班实例对模型的有效性进行了验证,研究结果表明评估模型客观、准确、有效.     

基于样本熵的语音信号检测算法

船舶自身发出的巨大噪声,严重影响了通讯设备通讯端船舶工作者的正常语音交流和通讯,须要进行语音信号增强,将语音信号从背景噪声中检测分离出来。为此,文章在分析语音信号与船舶背景噪声信号时域序列复杂性基础上,提出基于信号序列样本熵的语音信号检测算法。该算法将含噪信号进行分帧后,首先计算每帧信号的样本熵,并根据自适应预设阈值对信号进行初始判断；然后,利用信号通常持续一定时间的连续性,对信号初始判断进行平滑,得到信号的最终判别类别,实现对语音信号的检测。经过大量实测实验数据的验证,环境噪声信号的辨别准确度为 90.33%,语音信号为 95.05%,该算法取得了较好的判别精度。     

Ground-Based Cloud Using Exponential Entropy/Exponential Gray Entropy and UPSO

Objective and accurate classification model or method of cloud image is a prerequisite for accurate weather monitoring and forecast. Thus safety of aircraft taking off and landing and air flight can be guaranteed. Thresholding is a kind of simple and effective method of cloud classification. It can realize automated ground-based cloud detection and cloudage observation. The existing segmentation methods based on fixed threshold and single threshold cannot achieve good segmentation effect. Thus it is difficult to obtain the accurate result of cloud detection and cloudage observation. In view of the above-mentioned problems, multi-thresholding methods of ground-based cloud based on exponential entropy/exponential gray entropy and uniform searching particle swarm optimization （UPSO） are proposed. Exponential entropy and exponential gray entropy make up for the defects of undefined value and zero value in Shannon entropy. In addition, exponential gray entropy reflects the relative uniformity of gray levels within the cloud cluster and background cluster. Cloud regions and background regions of different gray level ranges can be distinguished more precisely using the multi-thresholding strategy. In order to reduce computational complexity of original exhaustive algorithm for multi-threshold selection, the UPSO algorithm is adopted. It can find the optimal thresholds quickly and accurately. As a result, the real-time processing of segmentation of groundbased cloud image can be realized. The experimental results show that, in comparison with the existing groundbased cloud image segmentation methods and multi-thresholding method based on maximum Shannon entropy, the proposed methods can extract the boundary shape, textures and details feature of cloud more clearly. Therefore, the accuracies of cloudage detection and morphology classification for ground-based cloud are both improved.     

比熵增概念及其在湍流模型中的应用

通过对不同马赫数下(Ma=0.7、2.25、6)平板边界层进行直接数值模拟研究,提出比熵增的概念.比熵增表征单位机械能的耗散,并且在数值上表现出较好的单调性和马赫数无关性,因而能够可靠地表征边界层的范围.应用比熵增概念修正BL零方程湍流模型长度尺度,构造BL-entropy,同时采用原始的BL模型,SA一方程模型对后台阶(Ma=0.128)以及高超声速锥柱裙组合体(Ma=7.05)流动进行数值模拟,并与实验数据进行比较,结果表明BL-entropy能够准确地获取长度尺度进而得到均匀合理的涡粘性分布,极大地提升了原始BL模型模拟复杂流动的能力.