抗离群值的鲁棒正则化贯序超限学习机

针对离群值环境下的在线学习问题,提出一种鲁棒正则化贯序超限学习机(Robust regularized online sequential extreme learning machine,RR-OSELM)。RR-OSELM以增量学习新样本的方式实现在线学习,并在学习过程中基于样本的先验误差进行逆向加权计算以降低学习模型对于离群值的敏感性;同时RR-OSELM通过融合使用Tikhonov正则化技术进一步增强了其在实际应用中的稳定性。实验结果表明,RR-OSELM具有较同类算法更好的鲁棒性和实用性,对于离群值环境下的在线建模与预测问题是积极有效的。     

限带白噪声随机过程的雨流幅值概率密度函数模型

对17种不同带宽系数的限带白噪声随机过程进行了雨流循环计数统计,提出了一个限带白噪声随机过程的雨流幅值概率密度函数(Probability density function,PDF)模型。该模型是Rayleigh分布和Weibull分布的线性组合,其中待定系数均为随机过程谱参数的函数。采用该模型对这17种随机过程的雨流幅值概率密度函数进行了公式拟合,探究了模型中待定参数与随机过程谱参数之间的关系,确定了模型表达式。对照随机过程的雨流计数统计结果,将该模型与Dirlik模型的预测精度进行了比较,结果表明该模型的预测效果优于Dirlik模型。     

微波滤波器腔体Q值研究与分析

针对微波滤波器的某些特殊设计要求或加工制造缺陷造成滤波器中某一或某些腔体Q值降低的情况，分析了其对滤波器性能可能造成的影响并提出了工程中可实现的解决办法。首先研究了传输模式以及调谐螺钉深度对谐振器Q值的影响;然后通过理论推导得到滤波器某一或某些谐振腔体Q值下降对频率变量矩阵的影响公式,进一步通过MATLAB实现对5阶带通滤波器某一腔体Q值下降的情况进行综合与结果分析，并据此提出通过调节调谐螺钉适当增加滤波器输入输出与腔间耦合的方法来有效的减小Q值变化带来的不利影响;最后采用Designer进行电路级仿真，验证理论推导结果的正确性。研究结果表明:谐振腔体Q值的降低会造成滤波器驻波带宽增加、整体性能变差，并且越靠近拓扑结构中心腔体Q值的改变对整个滤波器性能造成的影响越大。当滤波器中某些单腔Q值的降低在一定范围之内，则可以通过调节耦合螺钉来提高滤波器输入输出与腔间耦合，以有效的减小其带来的不利影响。文章结论可为研究与解决微波滤波器Q值降低造成性能变差问题提供一定理论指导价值与实际工程意义。     

谐振式加速度计自激振荡电路性能评价方法的研究

针对谐振式加速度计成品率不高、精度低等问题，以石英振梁加速度计为例，采用引进标准信号，将谐振电路作为“黑盒子”，对其开展独立的评价。通过评价电路的驱动电压幅值稳定性、移相稳定性、全温幅值/相位对称性等指标，与加速度计实际指标建立了一一对应的关系，为加速度计研制与性能提升提供了有效依据。实际运用表明，电路噪声性能、温度性能大幅提升，产品成品率从70%提高到了约90%。     

基于相对最值点的最小二乘直线检测方法

为了解决传统目标检测中遇到的检测速度慢、精度低等问题，本文提出一种新的图像特征——相对最值点，并依据相对最值点提出一种新的最小二乘直线检测的方法。该方法首先搜索Canny边缘的闭合包络，并寻找闭合包络的相对最值点。包络上相邻相对最值点之间长度满足阈值要求的即为疑似直线的两端点，进而利用最小二乘拟合方法获得该疑似直线的拟合方差，最后利用拟合方差与拟合直线长度之比作为直线判定的标准用来检测出图像中的直线。实验表明，本方法与传统方法如PPHT直线检测、LSD直线检测方法等相比，检测直线的精度更高，检测速度更快。     

正弦压力信号幅值测量无差算法研究

正弦压力校准常用比较法，通过比较标准压力传感器与被校压力传感器在同一正弦压力源中的响应完成被校传感器的幅值校准。对正弦压力信号幅值的测量算法进行了研究，提出了一种控制采样频率为标准激励信号频率整数倍的算法，可实现幅值的无差运算，理论推导和仿真实验表明，该算法能有效提高单频校准的准确度。     

基于原子发射光谱的中低焓电弧加热器 漏水故障诊断

电弧加热器试验中存在电极局部烧穿漏水导致电弧加热器严重烧损的风险，对漏水故障的快速诊断可大大提升电弧加热器的运行安全性。由于电弧加热器内高温气流的恶劣环境，漏水故障诊断技术匮乏。针对总焓范围2~12 MJ/kg的中低焓电弧加热器，提出一种基于原子发射光谱的漏水故障诊断技术。通过分析中低焓电弧加热器漏水故障条件和正常运行下高温流场的发射光谱特性，选择氧原子777.19 nm发射谱线为目标谱线，采用相对强度的处理方法，实时监测该中低焓电弧加热器是否发生漏水故障。试验获得了总焓H₀分别为11.6和9.8 MJ/kg共2组工况下氧原子相对辐射强度的变化规律，结合电极烧蚀图像分析，证明该技术应用于中低焓电弧加热器漏水故障诊断具有较强的发展潜力。最后，提出该技术在单轨道-多焓值状态气动热试验条件下，每个状态均保证较高灵敏度的解决方案。     

超声速气流中复杂冷却结构的传热分析方法

针对应用于高超声速吸气式发动机中的复杂再生冷却结构,为了更好地对其进行传热性能评估,在充分借鉴液体火箭发动机传热分析方法的基础上,集成多种成熟高效的技术,建立了一种解耦的传热分析方法。该方法首先借助计算流体力学技术确定结构件工作的热环境,提取必要的参数后依据半经验关系式确定气侧的换热边界条件;然后,通过将冷却流动假设成一维流动,根据换热准则确定液侧的换热边界;最后,对冷却结构进行有限单元离散,计算传热过程,获得温度场特征。该方法将换热与导热过程解耦,降低了研究问题的复杂性,适用于复杂构型的热防护设计。通过后掠尖缘再生冷却支板的热防护试验,证实了传热分析方法的可靠性,且显示算法对本例的预测误差约在8%左右。     

二维复值Ginzburg-Landau方程的一个高阶紧致ADI差分格式

对二维复值金兹堡朗道(Ginzburg-Landau,GL)方程提出一个基于时间分裂的高阶紧致交替方向隐式有限差分格式。本文通过时间分裂法将GL方程分裂成一个非线性子问题及两个线性子问题,对非线性子问题以及其中一个线性子问题均通过精确积分进行计算,并对另一线性子问题构造紧致交替方向隐式差分格式进行数值计算。实际计算中,在每一时间步,利用追赶法求解一族常系数三对角线性代数方程组,从而使得算法既具有较高精度又拥有较快的计算速度。数值实验表明该算法在时间和空间方向分别具有二阶和四阶精度,并模拟了方程的一些动力学行为。     

基于DQN的反舰导弹火力分配方法研究

反舰导弹作为海上作战的主战武器，由于其精度高、射程远、威力大等特性长期以来一直被当作舰艇编队的主要防御对象。针对反舰导弹打击舰艇编队的火力分配问题，我们提出了一种基于深度Q值网络求解反舰导弹火力分配策略的算法。不同于现有的基于领域知识的方法，深度Q值网络无需依赖任何先验信息，就能够通过与模拟器的交互自动求解最佳的攻击策略。该算法使用深度神经网络拟合Q值函数，解决了传统强化学习中的状态空间过大无法遍历的问题。实验结果表明，在各种不同的舰队防御配置下，深度Q值网络求解得到的攻击策略均获得了最佳的毁伤效果。