用薄板等积变换方法制造起伏构造的工艺问题研究(英文)

研究了用于夹层壁板的新型轻质芯材的制造问题。该种芯材是一种可改变平面方向的褶皱构造。采用薄板等积变换通过局部弯曲而不拉伸材料的方法制造该种芯材已成为可能。其主要难点在于 ,必须实现沿复杂的展开图上所有的画线同时弯曲。现借助于成形过程中使原来的构形组件变形解决其造型问题。本文提出的工艺方法可用于不同材料的深度起伏构造制造 ,如金属薄板和纸等。     

SVM和神经网络在电能质量扰动分类应用中的对比

提出了一种电能质量动态扰动特征向量的提取方法,分析比较了多种分类器对电能质量动态扰动的分类能力。首先采用小波包分解算法对电能质量信号某一频段内的信息进行精细分解从而提取出特征向量,然后针对该特征向量构造了相应的BP神经网络、学习向量量化(Learning vector quantization,LVQ)神经网络、自组织特征映射(Self-organizing map,SOM)神经网络及支持向量机(Support vector machine,SVM)分类器,并模拟实际电网中的复杂扰动信号提取其特征向量集,对多种分类器的分类能力进行对比。仿真结果表明,在较复杂的电能质量扰动情况中,支持向量机分类器仍能实现对信号的精确分类,对电能质量监测具有很好的应用价值。     

两种基于图论的聚类算法改进(英文)

近年来,基于图论的聚类算法被广泛地应用在数据聚类和图像分割之中。聚类任务主要是挖掘一组给定数据隐含的分布规律和结构信息,而图像分割则是将一幅图像划分为若干互不交迭区域的过程。主要讨论两种比较流行的基于图论的聚类算法,即基于有向树的数据聚类算法和基于最小生成树的图像分割算法。创新在于:(1)改进基于有向树的数据聚类算法,将其应用于图像分割;(2)改进基于最小生成树的图像分割算法,将其应用于数据聚类。在人工数据和实际图像数据上的实验结果表明,改进的有向树算法可以很好地分割图像并保留图像中足够的细节,而改进的最小生成树聚类算法能比较好地聚类具有流形结构的人工数据。     

基于博弈论的自由空战指挥引导对策问题研究

博弈论是解决空战对抗问题的有效方法之一,针对目前自由空战筹划困难、指挥引导对策单一的现状,在现有空战博弈问题研究的基础上,扩展了机动动作库和控制参数,加入了雷达开机时机这一关键决策,分别从静态博弈和动态博弈角度出发,提出了构建自由空战指挥引导对策模型的思路,为下一步指挥引导对策模型的研究奠定了基础.     

基于FRFT的多分量LFM信号检测与参数估计方法

针对传统方法搜寻效率低的问题,采取瞄准搜寻策略,提出一种快速精确地检测和估计多分量线性调频（LFM）信号参数的方法。推导出LFM信号的分数阶长度和旋转角度间的近似关系;利用分数阶幅度随旋转角度变化规律,提出一种高效搜寻最优旋转角度的算法,分析得出该算法的计算量较小,相比于传统算法具有较大优势。在低信噪比情况下,进行两次S-G滤波可显著提高检测概率。仿真结果表明,所提方法在低信噪比和存在分量间信号干扰的情况下,能可靠检测和精确估计多分量LFM信号参数。      

回转误差测试中系统噪声分离技术

高精度主轴的回转误差和测试系统的噪声常处于同一水平,这极大地影响了用频域三点法测量主轴回转误差的准确性。针对同步误差（SEM）,提出了对含噪声信号进行等角度采样重构、集合平均和小波滤波的组合降噪处理方法,提出了根据传感器和被测主轴直径定量确定小波分解层数的方法,经仿真实验证明其具有良好的去噪效果。针对异步误差（ASEM）,提出了消除测试系统噪声的方法,研究了圈数对异步误差测试结果的影响规律。此外,搭建了测试系统,验证了所提方法的有效性。      

一种用于深空探测的Chirp变换频谱分析仪设计与实现

根据深空探测对频谱分析仪抗辐射、高分辨率、低功耗的需求,研究一种基于Chirp变换的高分辨率频谱分析仪设计及其实现.利用中心频率为1GHz、带宽为400MHz、色散时间为10μs的声表面波滤波器,提出了一种模拟和数字相结合的高分辨率频谱分析仪设计方案,并搭建原理实验系统完成了实测验证,其分析带宽为400MHz,频率分辨率达到152kHz,功耗约为3.6W.分析了压缩线器件非理想特性对频率分辨率的影响,利用实测压缩线频率响应特性获得幅度和相位补偿曲线,对展宽线信号进行幅相失配补偿.仿真结果表明,该补偿方法可将频率分辨率提高至108kHz.      

谐波信号的通用频谱校正算法在回转机械监测中的应用

分析了常规FFT谱由于能量泄漏和栅栏效应,不能获得简谐振动信号精确幅值、频率和相位的原因。针对现有校正频谱方法的不足,提出了基于黄金分割的通用频谱校正算法。经仿真实例验证,该方法具有计算量小、校正精度高、适应面广的特性。经过回转机械启动实例分析,该方法能得到准确的临界转速、升速曲线和幅频响应曲线,为回转机械的瞬态行为分析提供了新的手段。     

基于RBF神经网络的航空发动机轴承故障诊断

提出一种新的航空发动机滚动轴承故障诊断方法。利用小波包分解对轴承的动态信号进行分析、提取特征,采用RBF神经网络进行承故障诊断。对7类故障进行了实验,结果表明该方法具有很好的故障诊断效果。     

基于非线性直方图变换的对比度畸变图像校正

在实际成像过程中,因受多种因素影响而导致图像对比度畸变,使其质量下降。为了改善图像质量并增强视觉效果,提出了一种基于非线性直方图变换与参数优化的降质图像对比度畸变校正方法。首先,针对常规直方图均衡方法的局限性,通过人眼视觉感知特性分析,引入图像直方图的先验约束条件,建立了非线性直方图变换模型;进而,从校正效果的最优化角度考虑,运用遗传算法的进化寻优进行校正参数的优化,从而形成了一种高性能的对比度畸变校正算法。一系列在不同场景实拍的对比度严重畸变图像的校正实验结果表明,本文方法校正结果的客观质量评价测算指标和实际视觉效果都有显著提升,和常规校正方法相比具有明显优势。