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201.
针对Heidmann模型对风扇进口低频噪声(1k Hz)预测结果偏低的情况,通过引入风扇叶尖弦长雷诺数和相关几何参数改进了Heidmann模型中风扇进口宽频噪声的频谱修正函数,确定了其中频谱修正系数为0.085。对比改进模型和Heidmann模型的风扇进口噪声预测结果发现:在亚声速工况下,改进的模型很好地改善了风扇进口低频噪声的预测结果,改进幅值可以达到约45d B;而在超声速工况下,由于风扇进口产生的组合单音噪声成为风扇进口噪声的主要组成部分,除了在小于100Hz的频域内,改进的模型与Heidmann模型的预测结果差别不大。 相似文献
202.
203.
204.
205.
206.
针对变形飞行器的发展现状、气动建模、动力学建模以及控制方法研究进行了综述。首先阐述了变形飞行器的定义及变形需求,再从四个方面梳理了变形飞行器的技术优势。针对不同的机翼变形方式,对飞行器各种变形技术的特点及发展现状进行了详细的分析与总结;将变形飞行器与固定外形飞行器的气动机理进行了对比分析,并对变形飞行器的动力学建模方法进行了梳理,总结了各种方法的特点;结合变形飞行器自身特性分析了飞行控制的特点及难点,并详细阐述了各类变形飞行器的控制研究进展。最后总结分析了变形飞行器的发展趋势:深化基础理论与技术研究,从材料、结构及控制等领域全方面朝着智能化方向发展,最终实现变形飞行器的工程化、自主化、智能化应用。 相似文献
207.
208.
针对传统时频差估计方法对时分多址(TDMA)信号进行参数估计时会出现不同用户相互影响、估计精度差,以及计算复杂度高不利于系统实时信号处理等问题,文章提出一种高精度快速时频差联合估计方法.首先,基于循环平稳特征对主站接收数据进行信号检测;然后,基于小波阈值去噪和短时电平和进行TDMA信号时隙分离;在此基础上,基于不同调制信号特征参数设计多级分类器,对每个分离的信号时隙进行调制样式判别,进而分选不同用户对应的信号时隙;接着,利用主站分选的各个用户信号分别与辅站信号进行时频差粗值估计;根据粗时频差估计值减小细化时差搜索范围,以获取精细时频差估计值;最后,利用二阶曲面拟合方法进一步提升参数估计精度.仿真结果表明:文章所提方法能够有效实现TDMA信号高精度快速时频差联合估计,可为后续卫星频谱感知体系的建设提供理论支撑. 相似文献
209.
210.
针对含噪信号Hilbert-Huang变换存在虚假分量,提出改进的奇异值分解(SVD)方法进行降噪,改进包含两个部分:一是利用重构相空间代替传统矩阵如Hankel矩阵,以去掉信号冗余,再者提出奇异值能量熵分量差分法,更易于定出重构奇异值阶次;二是提出了频谱比值法对虚假分量进行辨识,更有效辨识出虚假分量.首先利用经验模式分解(EMD)得到本征模式分量(IMF),识别并剔除趋势项,重构信号,然后进行SVD,重构降噪后的信号,消除虚假分量,最后进行时频分析.联合方法应用于含噪仿真信号,信噪比(signal noise ratio,SNR)提高了5.5%,虚假分量辨识率提高至100%,用于双跨转子故障振动信号,得到正确的时频结果,表明了所提方法识别含噪信号虚假分量的有效性. 相似文献