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.      

被动传感器组网变门限聚类定位算法

为了提高干扰情况下目标的定位精度,提出一种基于数据质量分析的地面固定被动传感器组网变门限聚类定位算法。该算法充分利用传感器组网和数据质量分析的优点,首先将各传感器量测转换为目标的估计位置点,并按照距离平方和的方法对各位置点进行数据质量分析;其次构造检验统计量,根据位置点数量的变化自适应调整聚类门限进而对位置点中心进行数据质量分析;最后根据分析结果确定高质量位置点类别并获得目标的估计位置。通过和最小均方误差估计算法（MMSE）相比较,变门限聚类定位算法可有效消除低质量数据对定位结果的影响,从而提高了目标的定位精度。仿真结果验证了从数据质量分析的角度对目标进行组网定位的有效性。     

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。     

内涵道风扇带辅助增压级混合式涡扇发动机的性能计算

阐述了喷口亚临界工作状态下混合式涡扇发动机性能的计算方法,计算的特点在于所研究发动机的风扇在内涵道中辅助增压级。同时,列出了确定内涵道带辅助增压级的风扇及其涡轮共同工作的方法框图,在风扇特性图上表示了不同M数下的共同工作线,并对这类发动机的高度－速度特性进行了计算。     

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%。     

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。     

共轴刚性旋翼直升机桨毂阻力特性试验

共轴刚性旋翼直升机在突破常规直升机前飞速度极限的同时会产生巨大的桨毂阻力。为研究共轴刚性旋翼直升机桨毂的阻力特性,采用天平测力的方式在1.4m×1.4m直流风洞中对不同的共轴双桨毂组合模型进行了风洞试验。试验状态变量包括桨毂转速、模型各部件间缝隙和不同整流模型组合。试验结果表明:共轴双桨毂试验模型的阻力受对称光滑桨毂旋转运动的影响基本可忽略;各整流部件间缝隙对模型所受阻力影响较大,大缝隙会使试验模型阻力增大;各整流部件分离尾流存在较大的气动干扰,使模型所受阻力明显增加。