用于解距离和速度模糊的算法(英文)

为了提高检测性能和实现多功能 ,PD雷达常采用高、中、低脉冲重复频率 PRF。对应一定的脉冲重复频率 ,PRF会出现测距模糊、测速模糊。以聚类算法为基础 ,本文介绍了一种用于雷达目标解距离、速度模糊的滑窗相关器算法。该滑窗算法是一种遍历性的算法。文中对该算法的解模糊正确率、运算效率进行了讨论 ,分析了解模糊正确率与脉冲重复频率 PRF、检测范围、滑窗宽度间的关系 ,同时给出了仿真结果。     

基于大规模并行D-W分解算法的空中交通短期流量管理模型研究

针对空中交通短期流量管理问题,给出了整机型的空中交通短期流量管理模型(ST-TFMP)。运用大规模并行的D-W分解算法,结合数据仓储技术,快速解决了航班延误最小问题。同时对算法的计算性能进行了计算估计和实验分析。通过对实际终端区流量进行仿真计算,仿真结果验证了本文提出的并行算法的合理性。     

自治式水下机器人推进器故障检测、分离与重构

研究自治式水下机器人推进器故障检测、分离与重构问题。针对水下机器人故障诊断残差法中残差阈值不易选取的问题,提出了一种基于观测器的水下机器人推进器故障检测与分离方法,通过构建故障检测观测器对推进器故障与残差信号进行解耦,使推进器出现故障后仅引起与其相关的残差呈单调变化,从而可选择较大的阈值进行故障检测以提高诊断系统的可靠性,该方法在故障检测的同时可进行故障分离。针对系统不确定性导致的推进器故障重构精度低的问题,提出了一种RBF神经网络与等效输出注入相结合的故障重构方法,采用等效输出注入方法估计不确定性项,从神经网络输出中重构推进器故障。     

力限振动试验技术理论基础研究

为了深入理解双控方程,由运载火箭有限元模型的多自由度子结构方法,导出缩聚在星/箭连接界面处的全箭动力学方程,定义相应参数后,导出星/箭耦合中的双控方程,给出界面加速度、有源机械系统的自由加速度、界面力、紧固力、源阻抗和负载阻抗表达式,从而加深了对星/箭耦合双控方程的理解,进而促进力限试验技术研究.同时,从多自由度模型简...     

L形声学谐振器的吸声特性试验

从试验方法、试验装置、试验数据处理等方面对如何有效测试L型声学谐振器法向和切向的吸声特性(包括吸声系数和声阻抗)展开了详细论述,并得出有一定工程价值的试验结论.     

运载火箭/航天器耦合分支模态综合法(下)

将运载火箭作为主结构、航天器作为分支子结构,分别采用自由界面模态展开定理和固定界面模态展开定理,导出分支模态综合法,进行运载火箭/航天器组合模型响应分析。进而,采用界面约束模态质量的界面加速度,导出航天器载荷估计方法,这时的运载火箭与航天器连接界面可以是静定的或静不定的。当仅考虑连接界面是静定的情况,界面约束模态质量将退化为界面刚体质量,导出采用刚体界面加速度的航天器载荷估计的方法,这个方法所导出的公式与Chen的方法完全相同,而Chen方法的公式是由有限元法导出的。提出一种航天器载荷瞬态分析新技术:一个以前的运载火箭/航天器组合系统的载荷分析结果可以用来获得被相同的运载火箭发射的新航天器结构的动态载荷,这种方法比Chen的"恢复瞬态分析"方法更简便。     

一种减小PFC变换器电容规格的方法

常规的由Boost和DC/DC变换器级联构成的两级式PFC变换器,在Boost电路输出端要接高耐压等级的电解电容作为储能电容,不仅体积大、价格高,而且寿命短,为此本文研究了一种低压输出的Boost/半桥组合式软开关谐振PFC变换器。该变换器利用半桥电路输出端的低压电解电容平衡瞬时功率,Boost电路输出端电容与变压器漏感谐振,并不大量储能,由此减小了Boost电路电容的规格,提高了工作可靠性。讨论了该变换器的控制策略,前后级共用一套控制电路,实现功率管的软开关和能量的传递。分析了降低电容容值的可行性,指出采用小容值非电解电容替代Boost电路输出端的大容量电解电容后,变换器具有良好的性能。给出了Boost和半桥电路输出端电容的设计方法,进行了实验验证。     

飞机装配铣削制孔和钻孔技术对比分析

分析对比了飞机装配铣削与钻削制孔技术,提出对于5mm以上的孔螺旋铣孔技术比钻孔技术有很多重要优势,指出螺旋铣孔工艺在飞机部件装配中的实用价值。同时通过试验验证了微量润滑(Minimum quantity lu-bricant,MQL)技术在制孔过程中的效果。     

基于响应面近似模型的拉延筋优化

首先以等效拉延阻力为设计变量,通过均匀拉丁方实验设计构造拉延筋响应面近似模型;然后以最佳成形效果为约束条件,选用二次序列规划法与混合整数规划结合的方法,得到了拉延筋参数优化结果。通过对某车型侧围内上板拉延模拉延筋的优化,验证了该方法的有效性。     

双重稀疏保持投影(英文)

稀疏保持投影(Sparsity preserving projection,SPP)是一种新型的基于图的降维方法,近年来被成功应用于人脸识别。SPP基于数据的稀疏重建关系建图,从而包含自然的判别信息。然而,经SPP变换后,新的特征是所有原始特征的线性组合,因此很难解释其降维结果。为此,提出了一种新的降维方法——双重稀疏保持投影(Dual-sparsity preserving projection,DSPP),通过进一步对SPP的投影方向施加稀疏约束,希望获得投影方向的稀疏解。具体地,该方法把SPP中投影函数的计算转化为一个回归类优化问题,然后借助L1正则化回归技术获得稀疏投影向量。在人脸数据上的实验结果表明了该算法的有效性。