基于混沌和LWT-SVD的盲信息隐藏算法

为了提高秘密信息的安全性和鲁棒性,将混沌、提升小波变换（LWT）和奇异值分解（SVD）结合,提出一种盲信息隐藏算法。首先将要隐藏的秘密图像用混沌序列进行加密;然后对载体图像进行提升小波变换,并对低频子带进行分块奇异值分解;最后根据最大奇异值最高位的奇偶性将已加密的秘密图像进行隐藏。提取秘密图像时,不需要载体图像。仿真实验表明,该算法隐蔽性好,对加噪、滤波、旋转、剪切、缩放和JPEG压缩等攻击具有良好的鲁棒性。     

粉末冶金TiAl合金的热变形行为研究

在Gleeble-3500热模拟试验机上对粉末冶金TiAl合金进行热压缩试验,变形温度为1050~1200℃,,应变率0.001~0.1 s-1,工程应变量为50%,研究其在高温压缩变形中的流变应力行为。研究结果表明:在实验范围内,粉末冶金TiAl合金在热压缩变形过程中发生了明显的动态再结晶,其流变应力随应变速率的增大而增大,随变形温度的升高而降低;粉末冶金TiAl合金热压缩变形过程的流变行为可用包含Arrhenius项的Zener-Hollomon参数来描述,所获得的峰值应力表达式为:σ=90.91ln{(Z/1.68×1016)1/2.06+[(Z/1.68×1016)2/2.06+1]1/2},其变形激活能为477.56kJ/mol,经验算该方程可以较好地描述该合金的变形特点。     

民机型号研制中的维修任务分析(MTA)研究

综合保障分析是民机四性(可靠性、可用性、维修性、安全性)与产品支援工程中重要的工作。探讨了民机型号研制中在S3000L规范指导下开展维修任务分析(MTA)工作的具体流程和方法。研究了分析对象的优先级确定、规范化的分析流程,并在此基础上重点探讨了维修任务的分解方法、子任务的顺序关系模型以及各种资源要素消耗情况的确定方法。最后,给出方法应用的实例。     

受约束多刚体系统动力学的计算机辅助分析

 以Newton-Euler法为基础建立了受约束多刚体系统动力学的一种新的递推算法,采用奇异值分解(SVD)对约束系统动力学方程缩聚求解。编制了计算机辅助分析通用程序CADACMS。     

基于应变测量的结构载荷分布反演方法

针对基于应变测量的载荷分布反演,首先对比分析现有几种影响系数法,并讨论影响载荷反演精度的几个关键问题。为解决单位载荷工况选取的难题,提出一种基于施密特正交化的最大垂直距离逐步筛选基工况法,从设计载荷工况库中筛选载荷基工况和应变基工况,建立一套完整的工程可行的载荷分布反演流程。为解决反向矩阵病态化的难题,引入Tikhonov正则化方法。以某型飞机机翼疲劳试验作动筒载荷和光纤传感器数据为算例,假设3种应变测量误差情况（无误差、5%随机误差、10%随机误差）,验证了提出的载荷分布反演方法具有很高的预测精度和鲁棒性,可为新一代航空航天器的结构健康监控提供一条可靠的载荷识别途径。     

基于压缩感知的整体叶盘多模态振动叶尖定时信号重构方法

叶尖定时测量技术是近年来发展的一种非接触式旋转叶片振动监测方法,具有非入侵性的优点,但是该系统测得的振动信号通常是欠采样的。为了能够重构叶尖定时欠采样信号,本文根据压缩感知理论以及叶尖定时采样原理引入了叶尖同步振动信号稀疏模型以及叶尖振动信号重构方法。对整体叶盘有限元模型进行瞬态分析得到叶尖振动信号,使用优化的正交匹配追踪算法以及基追踪对欠采样信号进行重构并和传统方法进行对比。计算结果表明：在信噪比为30dB的噪声环境下,限制频域的正交匹配追踪算法(OMP-RFD)可以准确地识别出叶尖振动信号的主要频率成分。最后使用试验所获得的叶尖振动信号进行重构,验证了OMP-RFD算法有效性。综上可知：压缩感知方法可以很好地应用于叶尖定时测量装置中,能够使用较少传感器识别叶尖同步振动欠采样信号参数,有效提高噪声环境下识别高阶频率的成功率以及准确度。     

可压缩湍流的多尺度分析

作者的研究团队近几年在可压缩湍流的多尺度性质方面开展了系统的研究工作.通过多过程分解,研究了可压缩湍流中的速度和热力学量的剪切部分、胀压部分、伪声模态、声模态、熵模态的多尺度性质,并总结了各类可压缩条件下的速度和热力学量的谱的标度律.通过滤波方法,研究了动能和热力学量的多尺度传输现象,并重点分析了可压缩性对动能胀压部分...     

基于主成分分析的混合象元分解

本文主要介绍基于主成分分析的混合象元分解。通常,主成分分析用于图象增强和数据空间维数的压缩,不改变数据的空间结构。文中引入了目标检验方法,利用它可达到对混合象元的分解。由于卫片的分辨率有限,混合象元大量存在于遥感图象中,而混合象元的存在是导致异物同谱和同物异谱的一个重要原因。若能实现混合象元的分解,就可为深入应用遥感资料提供有力帮助。     

项目费用控制的一个有效手段

获得值是项目费用控制和项目进度控制的重要度量指标.本文论述了获得值的概念和方法,介绍了它在项目控制中的重要作用,以及应用获得值预测项目完工时可能的费用.然后,介绍了S曲线,S曲线可以显示在当前时间项目的费用是否超支,以及进度是提前还是滞后于计划.最后,描述了基线与预算的区别和联系.基线是控制的尺度,预算则是业主最期望花费的费用,二者的差值就是不可预见费.      

基于POD-RBFN降阶模型的串列叶栅流场预测

通过传统实验或CFD 手段获取流场信息的方法往往需要耗费大量资源或时间,这在需要快速获取大量流场信息时产生的成本是无法接受的,发展比传统CFD 更快速的流场预测方法具有重要意义。采用本征正交分解（POD）方法对样本流场进行模态分解,提取流场的主导模态;而后采用径向基函数神经网络（RBFN）响应POD 基函数的系数,实现流场降阶预测模型的构建,并在模型中采用基于函数响应偏差的自适应抽样方法;通过某串列叶栅非定常流场数据对预测模型进行验证。结果表明：本文构建的POD-RBFN 混合模型可以快速准确地预测出串列叶栅的流场参数分布;与静态采样相比,本文采用的自适应采样方法在采样效率上表现出明显优势,同样重构精度所需的样本数降低了25% 左右。