Parameter Optimization Method for Gaussian Mixture Model with Data Evolution

To learn from evolutionary experimental data points effectively,an evolutionary Gaussian mixture model based on constraint consistency（EGMM）is proposed and the corresponding method of parameter optimization is presented.Here,the Gaussian mixture model（GMM）is adopted to describe the data points,and the differences between the posterior probabilities of pairwise points under the current parameters are introduced to measure the temporal smoothness.Then,parameter optimization of EGMM can be realized by evolutionary clustering.Compared with most of the existing data analysis methods by evolutionary clustering,both the whole features and individual differences of data points are considered in the clustering framework of EGMM.It decreases the algorithm sensitivity to noises and increases the robustness of evaluated parameters.Experimental result shows that the clustering sequence really reflects the shift of data distribution,and the proposed algorithm can provide better clustering quality and temporal smoothness.     

下游喉道对双喉道气动矢量喷管气动性能的影响

数值模拟研究了下游喉道高度H对二维双喉道气动矢量喷管(DTN)所能达到的最大矢量角的影响,并分析了不同H时喷管腔内流动的发展规律.结果表明:H对喷管推力矢量角影响较大,尤其是H大于1与H小于1的喷管腔内会出现不同的主流发展过程.当喷管腔内主流刚好发展为完全超声速,下游喉道处声速线消失时,可以获得它在所给工况下可能达到的最大矢量角;并且H大于1时可以在较少的二次流百分比下就可以达到最大矢量角,而H小于1时则需要在较高的二次流百分比下才能达到,但其最大矢量角明显大于H大于1的喷管所能达到的最大矢量角.      

浅谈如何加强无损检测质量监督

对无损检测的重要性、过程质量监督的重点、人员资格的监督等方面进行了阐述.     

光功率计测量不确定度评定

介绍了光纤功率标准装置的组成和工作原理,并对光功率计的测量不确定度进行了分析和评定。     

环形定子面内回转旋转超声电机原理

提出了利用两个相同的纵振振子与一个圆环相连接的定子结构,配合锥形转子构成的旋转型超声电机。采用两个振子激励下圆环所形成的回转运动推动压在其内圆内的锥形转子旋转的工作方式,定子连续驱动转子可获得较好的输出性能。两个工作模态分别由两个相同的振子激励,容易获得工作频率的一致性。该电机结构简单、制造成本低。原理样机空载转速为54 r/min,堵转力矩为0.33 N.m,起动时间为1.91 ms,关断时间为1.41 ms。     

优选小波神经网络在周跳探测与修复中的应用

北斗导航定位过程中,传统的周跳探测与修复方法缺乏检验环节,无法保证修复结果的可靠性。为此,提出了一种级联式小波变换结合NARX神经网络多步循环预测修复的方法处理周跳问题。该方法通过构造载波相位双差模型检验量,探测周跳发生历元,采用NARX神经网络预测方法修复周跳,利用优选小波基函数进行周跳修复效果检验。实验证明,相较于经验模态分解和变分模态分解等模态分解法,优选小波神经网络周跳探测与修复方法可用于小周跳探测并判断出周跳正负性;构造的NARX神经网络周跳修复模型,解决了普通神经网络模型和传统多项式拟合法容易造成的二次奇异值问题。相较于长短期记忆(LSTM)和门控循环单元(GRU)深度学习神经网络模型,周跳预测精度分别提高了45.2%和55.9%。     

一种用NURBS表示的过渡曲面的生成方法

讨论在两参数曲面上生成显式定义的参数过渡曲面问题。提出了一种围绕两曲面的交线,采用参数化平面与曲面之一的等距面求交,寻找两曲面的等距点,以产生变半径过渡曲面的方法;过渡曲面本身为2次×3次NURBS曲面,充分利用了NURBS曲线可精确表示圆弧曲线的特点,并使得可用统一的算法对过渡曲面进行各种处理。     

超宽带Vivaldi天线的设计及分析

针对机载、弹载等平台的空间有限,设计了一种双指数渐变结构的超宽带Vivaldi天线。天线由微带渐变线馈电,通过矩形共面带线阻抗变换器将小型的超宽带巴伦与天线集成,从而获得2~18GHz的带宽。仿真结果表明:在2~18GHz的工作频段内,天线的回波损耗小于-10dB,天线增益最高可达到10.5dB以上,实测结果与仿真结果基本吻合。将所设计的Vivaldi天线放置于一金属腔体内,对金属腔体对天线性能的影响进行了研究与分析。仿真结果表明:将天线单元放置于金属腔体后,辐射方向相对于原来的辐射方向发生了一定程度的偏转,但随着频率增高,偏转角度逐渐减小。     

气动推力矢量无舵面飞翼的飞行实验

为实现对无舵面飞翼姿态的控制,针对基本型旁路式双喉道气动推力矢量喷管提出了“单发倒Ⅴ双喷管”布局。随后对该布局的喷管进行测力实验,并且最终将其安装在飞行器上进行了成功试飞,并对采集到的飞行数据进行了分析。结果表明:喷管矢量角随喷管阀门开度基本呈线性变化,且无滞回性;安装该布局喷管的飞行器可以不通过舵面控制,仅仅依靠旁路式双喉道气动推力矢量喷管即可有效地控制飞行器姿态;对于所研究的飞行器,在滚转机动性方面,矢量控制与舵面控制效果相近,而对于俯仰机动性,矢量控制效果较弱;后续如果使用该布局喷管控制飞行器姿态时,应当增大两个喷管之间的夹角,将更适用于飞翼布局飞行器的操纵。      

基于聚类的多标记选择性集成

多标记学习和选择性集成是机器学习中的两个热点研究问题。本文利用聚类思想探究多标记学习中的选择性集成, 提出了两种具体的多标记选择性集成算法：基于最小距离的簇中心选择算法（Minimum distance based cluster center selection,MDCCS）和基于K-means的簇中心选择算法（K-means based cluster center selection, KMCCS）。在所提出的算法中,如何度量学习器之间的距离是其能否成功的关键因素。本文首先基于学习器的分类结果对其进行重新表示,在此基础上给出了学习器之间距离的计算方式。此外, 对于算法中的空簇问题给出了两种解决方法。基于Mulan数据库中的多标记数据集和5种评价指标对所提算法进行了详细的分析,实验结果表明了所提算法的有效性。