基于自适应谱估计的跳频捕获技术

提出了一种基于谱估计的跳频(FH, Frequency Hopping)信号的捕获方法,建立了自回归自适应谱估计模型和算法,通过计算信号频谱估计了跳频信号的瞬时频率.当频率估计存在偏差时,为了避免错误判决,实现稳健捕获,给出了一种新的捕获逻辑.在高斯白噪声( AWGN, Additive-White Gaussian Noise)环境和瑞利(Rayleigh)衰落环境下,对不同天线阵元数目情况下的捕获性能包括平均捕获时间和误码率进行了数值仿真.仿真结果表明:谱估计算法能快速准确地估计出信号频率,实现跳频信号的快速捕获.      

细节信息容量与MTF相关分析

文章从信息容量的角度出发,对图像宏观质量做出评价,再通过研究图像的细节信息容量参数,对在宏观上质量相当的图像做出更进一步的评价,挑选出边缘清晰、纹理等细节信息丰富的图像。然后将该评价参数与Ealing仪测得的调制传递函数(MTF)值的变化趋势作曲线回归分析,实验结果表明,细节信息容量与数字成像系统的MTF值的变化有着很好的正相关关系,这对评价数字成像系统MTF变化情况具有较好的实际应用价值。     

双系缆气球绳网系统的建模、配平及稳定性

为研究一种双系缆气球绳网系统的气球、绳网的设计问题和系统抗风能力的评估问题,建立了考虑风影响的双系缆气球绳网系统的数学模型,其中包括在体轴系下建立的气球的数学模型、根据无限细化理论建立的系缆的数学模型和按照一定的简化假设建立的绳网的数学模型;在配平状态下引入小扰动假设,使非线性方程组线化,并分析了该系统对阶跃风扰动的响应和稳定性.仿真计算结果表明该系统的设计合理并具有一定的抗风能力.      

降落伞初始充气阶段数值模拟

首先建立了初始充气模型 ;将前体、伞绳及伞衣离散为一系列弹性连接的质量节点 ,伞衣内部流场为一维不可压流 ;最后利用模型计算了初始充气阶段伞衣形状变化、伞衣投影面积变化及伞绳张力     

刀具磨损的偏最小二乘回归分析与建模

简述了偏最小二乘回归方法;对在不同切削条件下车削加工过程刀具后刀面磨损的多组实验数据,采用偏最小二乘回归方法,根据变量重要性指标分析和因子载荷分析,从8个变量及其组合中筛选出了6个用于建模的自变量,并以后刀具磨损量作为因变量,建立了对所选自变量(切削速度V、切削分力的均值F_x、F_y和F_z、分力比值F_y/F_x和F_z/F_x等)的偏最小二乘回归模型;采用建模数据覆盖的切削条件下的实验数据和建模数据未覆盖的切削条件下的实验数据,分别对模型进行了验证.结果表明,采用偏最小二乘回归方法选择的自变量是合理的,所建立的刀具磨损的回归模型可以较满意地计算出不同切削条件下刀具后刀面的磨损量.     

(T700/环氧)/EPDM粘接界面参数的实验测试及反演分析

为确定T700/环氧复合材料与三元乙丙橡胶(EPDM)的粘接界面参数(包括断裂韧性和法向初始强度),通过双悬臂夹层梁(DCSB)I型分层扩展实验与有限元(FEM)仿真分析,确定了(T700/环氧)/EPDM粘接界面参数的初始值;以(T700/环氧)/EPDM粘接界面参数初始值为基准,经过完全交叉分组的析因设计,以及对应...     

试车数据驱动的涡轴发动机起动过程模型辨识

针对传统的采用解析法建立涡轴发动机起动过程模型复杂的问题,提出了一种基于变步长萤火虫算法优化的有外部输入的非线性自回归网络(CSFA-NARX)的涡轴发动机起动过程模型辨识方法。以涡轴发动机起动过程试车试验数据为数据样本,利用CSFA-NARX网络模型辨识得到涡轴发动机起动过程模型,并采用留一交叉验证方法对辨识模型的性能进行验证。结果表明：得到的辨识模型输出参数,如燃气发生器转速n_g、输出轴转速n_r和涡轮后温度T₄都较好地逼近了试车实测数据,各参数验证样本最大相对误差平均值分别为0.90%、1.51%、和2.01%;在相同训练与验证样本情况下,得到的辨识模型精度优于采用萤火虫算法优化的NARX网络(FA-NARX)、NARX网络和变步长萤火虫算法优化的BP网络(CSFA-BP)模型精度。     

永磁有限转角力矩电机的仿真与实验

随着多电飞机的快速发展及成附件轻小化、高效能的迫切需求,有限转角力矩电机(Limited Angle Torque Motor,LATM)在飞机引气系统中的应用日益迫切。一方面,有限转角力矩电机可以显著简化高温引气控制阀结构、减小体积;另一方面,可以基于系统需求实现引气压力和温度按需调节,减少燃油代偿损失。针对高温有限转角力矩电机工作特性不易预测的难题,建立了其数学模型、仿真模型,并通过实物试验验证了仿真模型的准确性。研究结果为有限转角力矩电机特性研究提供了参考依据。     

财务困境预测：二元Logistic回归分析与GABP算法比较

为了更好的判断和预测公司财务状况的健康程度,选取2018年至2021年114家首次被特别处理(Special Treatment, ST)的公司和189家非ST公司的85项指标,分别采用二元Logistic回归分析和GABP算法对公司的财务状况进行预测和分析。结果显示GABP算法对于财务困境的预测在预测准确率、适应性和可解释性方面均强于二元Logistic回归分析,说明机器学习在处理大量财务数据以及复杂的线性拟合问题方面具有较大的优势。将GABP输出的结果通过K-means算法进行聚类分析,纵向分析可以看出公司的发展趋势,横向分析可以得出公司财务状况在当前市场的地位,为下一步战略的规划和实施提供帮助。研究结果可为公司判断和预测财务状况选择合适方案提供依据。     

极端低温下电液伺服阀温漂特性分析

针对电液伺服阀在极端低温下温漂大的问题，以＋40℃时电液伺服阀初始零偏为基准，采用线性回归方法分析了某型射流管伺服阀不同温度的零偏试验数据，得到了极端低温下的伺服阀温漂与＋40℃时初始零偏的数学关系。分析与试验结果表明：极端低温时射流管伺服阀的温漂与＋40℃时的初始零偏存在非常显著的线性关系。温漂与电液伺服阀制造与装配工艺过程密切相关，与结构及其装配不对称有关。电液伺服阀结构上的微观不对称现象，在极端低温下显现出来，尤其是呈现出较大的温漂。降低温漂的主要措施是提高电液伺服阀结构与装配的对称性，降低初始零偏。