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121.
122.
为了揭示角向缝、角向倾斜缝处理机匣对压气机性能及其流场的影响,采用试验与非定常数值模拟的方法针对一亚声轴流压气机进行了研究。结果表明,角向缝、角向倾斜缝处理机匣(前移)对应的综合裕度改进量分别为12.16%,39.60%;角向倾斜缝处理机匣的扩稳能力更强,且峰值等熵效率损失降低了约75%。通过详细地分析压气机叶顶流场表明,角向倾斜缝处理机匣能够将叶顶间隙泄漏流在膨胀扩散之前基本完全吸除,通道内几乎没有低速堵塞区出现,因而扩稳效果更好。同时从角向倾斜缝中喷射入叶顶前缘的气流径向分速较低,其与主流的相互作用较弱,故流动损失减小,等熵效率更高。 相似文献
123.
随机优化的交叉熵方法具有高效性和自适应性的特点,在高维和非线性等复杂优化问题中具有巨大的开发潜力。针对传统交叉熵优化方法精度不足的缺点,提出使用“当前精英样本”和“全局精英样本”构建新的参数更新策略,以充分提取迭代历史中的有用信息。采用自适应的平滑策略和变异操作进一步提升计算性能。通过3个计算实例证明,改进后的方法比传统交叉熵方法具有更高的计算精度和更强的全局搜索能力。 相似文献
124.
一种基于Contourlet变换的图像匹配算法 总被引:3,自引:1,他引:2
在高维情况下,小波分析方法不能充分利用数据本身特有的几何特征,并不是最优的 或者说“最稀疏的”函数表示方法。针对这一问题,提出了一种基于多尺度几何分析方 法—Contourlet变换的图像匹配算法。首先对图像进行Contourlet分解并获得低频子图像 和带通子图像,然后对低频子图像使用LTS-HD和投影熵计算得到粗匹配点,接着将粗匹配点 的位置反演计算到原始图像,并通过归一化积相关算法得到精匹配结果,仿真实验表明了算 法的高精度和快速性。 相似文献
125.
126.
基于ACMPE、ISSL-Isomap和GWO-SVM的行星齿轮箱故障诊断 总被引:1,自引:1,他引:0
针对从行星齿轮箱非线性、非平稳振动信号特征提取困难的问题,提出了一种基于自适应复合多尺度排列熵(ACMPE)、改进监督型自组织增量学习神经网络界标点等度规映射(ISSL-Isomap)和灰狼群优化支持向量机(GWO-SVM)相结合的行星齿轮箱故障诊断方法。利用ACMPE从复杂域提取振动信号的故障特征,构建高维故障特征集;采用ISSL-Isomap方法对高维故障特征集进行维数约简,提取出低维、敏感故障特征;应用GWO -SVM分类器对低维故障特征进行模式识别,判断故障类型。行星齿轮箱故障诊断实验结果分析表明:与多尺度排列熵(MPE)、复合多尺度排列熵(CMPE)等特征提取方法相比,ACMPE方法在分类效果和识别精度上更具优势;与局部切空间排列(LTSA)、等度规映射(Isomap)、加权Isomap(W-Isomap)、监督Isomap(S-Isomap)和监督型自组织增量学习神经网络界标点Isomap(SSL-Isomap)等降维方法进行比较,ISSL-Isomap方法降维效果最佳;所提方法的故障识别率达到100%,具有一定优越性。 相似文献
127.
针对轴承信号微弱故障特征易被强背景噪声淹没的问题,提出采用最小熵反褶积,通过逆滤波器最优化设计,对目标信号进行降噪处理,其峭度值提高了约3.8倍,增强了信号的微弱故障特征;针对非平稳非线性信号频率成分复杂难以解调的问题,提出采用局部均值分解(LMD)和峭度-相关系数筛选准则,其可对非平稳非线性信号进行自适应分解和最优重构,提高了信号的信噪比;针对信号耦合调制及边频突出的问题,通过引入广义Shannon熵进行包络谱带内降噪处理,信号一阶故障特征调制频率与故障特征频率的幅度比降低了24%~43%。通过实验室信号及某型直升机自动倾斜器轴承故障诊断地面试验的分析结果验证了该方法的合理性和可行性。 相似文献
128.
分析了在一个电加热圆管内的自然转捩流动和对流传热。对于圆管内的流动,提出在径向脉动速度不随流动模式变化的假设下,自然转捩流动是充分发展的层流与湍流流动按照比例的合成。采用合成比例来描述该合成流动,合成比例在转捩区间会发生振荡。根据最小熵产生准则得到自然转捩发展演化的方程,其中转捩发展演化的控制因素,是合成比例的振荡。给出了一个与测量结果一致的合成比例的振荡函数,包括圆管内转捩过程的传热实验测量和速度及其脉动统计特性的实验测量。指出圆管内层流向湍流的转捩过程,可以与热力学平衡系统的连续相变过程进行比较,并且在电加热圆管内的流体,其速度和温度可以有相似和独立的转捩演化过程。 相似文献
129.
为提高在低信噪比与先验信息不足条件下对线性调频(LFM)信号识别能力,借鉴信息论中的熵权法改进WHT(Wigner-Hough Transform),提出了一种基于切片熵权的WHTE(Wigner-Hough Transform based on Entropy)算法。推导出LFM信号的WHT与对应特性,将WHT变换域内极半径和角度切片的熵值来转换为权重因子,进而对每个切片进行加权处理,采用双层权重以弱化噪声与干扰项的影响,并推导出LFM信号与高斯白噪声在WHT维度内不同假设条件下的概率密度分布函数,构建了对于LFM信号WHT后恒虚警检测的完备流程。通过理论分析与公式推导论证了算法的可行性,并与WHT、分数阶傅里叶变换与周期WHT算法的仿真对比,验证了算法的有效性,凸显WHTE算法能够在强噪声背景下与没有先验支撑时实现对LFM信号的良好检测。 相似文献
130.