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1.
通过三维粒子重构获取粒子场的分布情况是层析粒子图像测速的关键步骤,有限二维投影下的三维粒子重构是一个欠定的反问题,其精确解往往很难得到。一般情况下,可以通过优化方法得到近似解。为了获取质量更高的粒子场并用于层析粒子图像测速,提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)的粒子重构方法。所提出的技术可以从基于传统的代数重构技术(Algebraic Reconstruction Technique,ART)的方法所得到的粗略粒子分布中进一步提高粒子重构质量。与现有的基于ART的算法相比,新技术在重构质量方面有了显著的改进,可以有效剔除虚假粒子并更准确地还原粒子形状,并且在粒子浓度较稠密的情况下计算速度至少快了一个数量级。 相似文献
2.
提出了一种用于多输入多输出窄带加宽带非高斯随机振动试验方法。首先,详细分析了随机相位与非高斯随机信号偏度和峭度的关系,提出了一种可用于快速生成具有指定偏度和峭度的迭代相位调节法。其次,根据控制通道之间的耦合关系,利用各通道之间随机相位的不相关特性,实现了多通道非高斯随机信号生成的解耦。然后,将生成的非高斯随机信号作为参考输出响应,采用时域逆系统方法生成驱动信号,并利用控制算法分别对响应信号的功率谱、偏度和峭度进行控制。最后,通过三轴向振动台试验验证了本文提出的多输入多输出窄带加宽带非高斯随机振动试验方法的可行性。结果表明,控制点上加速度的功率谱被控制在了±3 dB的容差限内,满足预设的容差要求。同时,时域响应信号的峭度和偏度也满足给定的参考要求。 相似文献
3.
振动信号是航空发动机故障监测的常用信号。由于航空发动机结构复杂,对振动传感器的布置要求日益严格。声学信号以其非接触式、易布置、低成本的优点,在轴承智能故障诊断中引起了广泛的关注。然而,由于航空发动机内声信号所处的环境噪声较强,传统的轴承故障诊断方法无法实现精确的特征提取。为此,研究有效的特征提取方法实现轴承声信号下的智能故障诊断显得尤为重要。稀疏表示是智能故障诊断中的一个研究热点,在稀疏特征提取方面显示出强大的力量。对强噪声下的声信号进行有效的稀疏特征提取,可为轴承的非接触式故障诊断提供解决路径。提出一种基于并行稀疏滤波的轴承故障诊断方法,能够实现对轴承声信号的稀疏特征提取。并行稀疏滤波通过在传统稀疏滤波的基础上增加另一个归一化方向来实现进一步的稀疏特征提取,然后采用权值归一化方法约束训练得到的权值矩阵。最后,通过仿真和实验数据验证了所提方法的优越性。结果表明,并行稀疏滤波能够实现轴承声信号的有效稀疏特征提取和精准分类,可用于声学信号下的轴承智能故障诊断。 相似文献
4.
针对常用的阶梯变迎角数据处理方法处理连续变迎角试验数据时,不能去除低频振动分量的问题,基于试验数据中的近似对称、局部线性等特点,提出一种将数据进行分段二项式拟合的处理方法,并详细论述其基本原理,重点介绍基于方差极小值动态确定数据分段长度的方法。基于测试信号的实验结果表明所提方法可将低频分量信号滤除近70%,有效提高数据处理精度。经标模试验测试验证,所提方法可成功应用于某些试验。 相似文献
5.
为研究高精度的液压缸位置跟踪控制问题,设计了高速开关阀和换向阀组合控制液压缸的结构方案,并通过实验分析了高速开关阀的静态流量特性。建立了液压缸的连续可微摩擦模型,利用粒子群优化算法对其参数进行辨识。建立了系统的非线性数学模型,基于非连续参数映射和反步法设计了直接自适应鲁棒控制器,通过参数在线自适应调节来更新估计值和鲁棒反馈项支配参数不确定性,实验结果表明:在跟踪幅值为5mm,频率为0.4Hz的正弦信号时,最后一个周期的最大跟踪误差、平均跟踪误差及其标准差分别为0.638、0.25mm和0.405mm,与传统PID控制器相比,控制精度显著提升,旨在为实现高精度的数字阀控位置伺服技术提供有价值的参考。 相似文献
6.
针对运载火箭上升段在复杂飞行环境、大不确定性干扰和振动等因素的影响下,传统PID控制方法难以满足高品质控制需求的问题,进行了自适应增广控制(AAC)方法研究,以实现对运载火箭姿态的精确控制。在深入分析自适应增广控制系统整体构架的基础上,通过标称PID控制器设计与基于粒子群优化(PSO)的数字滤波器设计实现了刚体控制及对弹性振动的抑制;继而针对大范围干扰、不确定性和由于滤波器切换产生的弹性振动影响,设计了在线调整算法自适应调节PID控制增益,并对其工作机理与参数设计原则进行研究;然后设计干扰补偿回路和主动减载回路以减小内外扰动、弹性振动和风载荷影响;最后在弹性振动、风干扰和参数不确定性等因素同时作用的状态下进行仿真分析,验证了自适应增广控制系统能够有效应对运载火箭主动段复杂飞行环境的影响,大幅度提升综合控制性能,具有理论研究意义与工程应用价值。 相似文献
7.
8.
针对临近空间高超声速飞行器存在的问题,设计了一种折叠翼飞行器,可以通过折叠机翼来适应各种飞行状态,保持最优的气动特性。并针对临近空间滑翔式高超声速的特点,采用高斯伪谱法对固定翼飞行器和折叠翼飞行器的轨迹优化,通过将折叠翼飞行器与传统固定翼飞行器在射程能力、规避热流能力方面进行对比,提出了一种综合目标的轨迹优化思想。设计的折叠翼飞行器相比传统固定翼飞行器性能更加优越,更适合临近空间环境,提高了17.67%的航程,减少了热流率峰值的35.72%,并通过控制系统的设计和仿真加以验证,仿真结果表明变体飞行器机动能力相比固定翼飞行器有了显著的提高。 相似文献
9.
为了提高飞机客舱使用地面空调制冷时客舱能耗的预测精度,提出了一种改进的粒子群优化(IPSO)Elman神经网络的飞机客舱能耗预测模型。依据对算法中惯性权重与学习因子的收敛域分析,得出了二者合理的取值范围,将粒子到全局最优位置间距离与参数的取值范围相结合,构造了惯性权重与学习因子的动态调节函数,对其进行非线性的动态调节,并引入了变异因子,提出了一种跳出局部最优的策略,防止粒子群优化(PSO)陷入局部最优。将IPSO-Elman应用于Boeing738飞机客舱能耗预测中,与PSO-Elman、Elman算法进行性能比较,仿真结果表明基于IPSO-Elman的客舱能耗预测模型在预测精度和收敛速度方面均有一定的提升。该研究结果为飞机客舱能耗预测模型的建立提供了理论依据,对飞机地面空调的节能与机场电能合理调配提供了支持。 相似文献
10.
在空间环境中,嵌入式SRAM 易受高能粒子的作用发生单粒子软错误,针对这一现象,文章研究了深亚微米工艺下嵌入式SRAM 的单粒子软错误加固技术,提出了版图级、电路级与系统级加固技术相结合的SRAM 加固方法以实现减小硬件开销、提高抗单粒子软错误的能力。并基于该方法设计了电路级与TMR(三模冗余)系统级加固相结合、电路级与EDAC(纠检错码)系统级加固相结合和只做电路级加固的3 种测试芯片。在兰州近物所使用Kr 粒子对所设计的测试芯片进行单粒子软错误实验,实验结果表明,系统级加固的SRAM 抗单粒子软错误能力与写入频率有关,其中当SRAM 的写入频率小于0. 1s 时,较只做电路级加固的芯片,系统级和电路级加固相结合的SRAM 可实现翻转bit 数降低2 个数量级,从而大大优化了SRAM 抗单粒子软错误的性能。并根据实验数据量化了加固措施、写频率和SRAM 单粒子翻转截面之间的关系,以指导在抗辐照ASIC(专用集成电路)设计中同时兼顾资源开销和可靠性的SRAM 加固方案的选择。 相似文献