基于流固耦合的激波/边界层干扰作用下壁板颤振特性

为了解激波/边界层干扰作用下壁板气动弹性及其对流动分离的影响，采用自主开发的双向流固耦合求解器，对不同激波冲击位置下壁板的振动响应和流动特性进行了数值模拟研究。壁板几何非线性运动方程采用有限差分法求解，基于有限体积法求解Navier-Stokes方程组，对流通量采用MUSCL和AUSMPW+格式离散，双向流固耦合采用交错迭代算法。研究结果表明：激波/边界层干扰作用下壁板振动位移先增大后减小，经若干振荡周期后达到稳定颤振状态，呈现二阶振动模态，壁板变形相对于激波冲击位置呈现非对称性，壁板前部分的振幅始终小于壁板后部分；激波冲击位置可显著改变壁板的颤振振幅、频率及分离区长度，当激波冲击位置靠近壁板两端时，壁板振动最终收敛达到静稳定状态；壁板振动响应与流场特征不随激波冲击位置的改变而单调变化，对于激波冲击位置x/a=0.35工况，壁板颤振可有效抑制激波/边界层干扰流动分离。     

数控机床智能监控CPS构建技术研究

提出了一种基于服务的数控机床智能监控CPS体系结构框架。在此基础上,对感控层、网络层、资源服务层及决策应用层进行结构划分,对各层功能及涉及的主要技术进行了探讨,最后以一个建设中的数控机床智能监控CPS系统为例,对数控加工智能监控CPS 4层体系结构及关键技术解决途径进行了研究。     

基于人工神经网络的道路表面降雨水深预测

建立了基于人工神经网络的道路表面水膜厚度预测模型，通过试验数据的训练确定权重和阈值，经过检验样本的检验，能够很好地预测道路表面的水膜厚度。结果表明，本文建立的人工神经网络模型用于道路表面水膜厚度预估可行。     

融合双谱特征的雷达辐射源个体识别方法

双谱以其独特的抑制高斯有色噪声的优势,被广泛应用于雷达辐射源识别分析。采用双谱对角线作为雷达辐射源识别特征可以很大程度上减少计算量,但是使用双谱对角线作为唯一识别特征,会损失信号的部分幅度和分布特征。针对上述问题,提出了 1种基于辐射源信号双谱提取二次特征的方法。取双谱作为二次特征提取对象,根据信息熵概念定义双谱奇异值全局熵和双谱对角线的幅度分散熵,联合双谱对角线及其积分结果作为特征向量,将其送入神经网络进行识别。实验表明,相比双谱对角线法,该方法对辐射源识别的正确率平均提高约 3.3%。