基于LabVIEW的超精密磨床嵌入式监控系统

针对超精密磨削机床的监控需求,基于NI–sbRIO硬件平台开发了一套应用于超精密磨床状态监测和数据采集的嵌入式监控系统,使用FPGA对温度、振动、声发射等信息进行实时数据采集,并使用实时处理器对数据进行分析和处理,实现对机床的实时状态监测和数据存储。通过FPGA编程取代硬件数据采集卡,成本低,灵活性强。试验表明,该系统能够胜任超精密磨床的监控任务。     

飞机新牵引滑出方式下前起落架动响应分析

现行民航飞机离港时,需由牵引车推出泊位后再依靠飞机自身发动机动力进入跑道。为使机场更安全高效运行,人们正在探索一种全新的飞机滑出模式——牵引滑出,其无需发动机动力、即从飞机推出直至跑道端等待起飞均依靠地面的外部动力移动,由飞行员控制牵引车牵引的离港作业方式。其有助于实现高效、绿色、经济的机场运营目标。前起落架作为承载飞机重量和实现地面牵引滑行的关键组件,其动力学特性直接决定着飞机的高速牵引滑行安全,也影响着结构的后续飞行安全及全生命使用周期,故针对新一代牵引滑出方式的飞机前起落架力学行为开展研究十分必要。以某型民航飞机前起落架为研究对象,考虑减震支柱及牵引车轮胎的缓冲性能,研究了承受满载、高速牵引滑行时的前起落架的动特性、动响应行为,并给出了跑道随机不平度激励对前起落架随机响应的影响,获得了不同承载、不同牵引速度下前起落架动力学响应特性。结果表明,在前起落架满载高速牵引滑行中,牵引载荷在阻力臂的变形及振动响应中起主导作用。本文的研究结果可为新型牵引方式下前起落架的设计以及现役飞机的安全运行保障提供重要参考。     

高效合成射流激励信号的实验验证

在水槽中对合成射流控制圆柱分离进行了实验研究,射流出口为狭缝,由圆柱后驻点向下游喷射.为了进一步提高合成射流的控制效率,笔者采用了一种改变合成射流上下半周期时间比的高效合成射流激励信号.实验表明:对于采用标准正弦信号的普通合成射流,随着基于射流出口平均速度的雷诺数ReU的增大,圆柱后缘分离区变小,分离点推后.当ReU约大于430时,圆柱后缘分离区消失,绕流可完全再附.伴随合成射流的吹吸,圆柱后缘尾迹出现周期性的张合现象,从而抑制了卡门涡的脱落.采用高效合成射流激励信号,固定ReU,减小正弦信号形状因子k,合成射流的控制效率降低;k增大到足够高时,合成射流出口速度和诱导涡量强度大幅增加,使控制效率得到显著提高,从而很好地验证了这种高效合成射流激励信号对合成射流控制效果的影响.     

基于距离和角度信息的无线传感器网络定位算法(英文)

提出一种基于距离和信号到达角信息的无线传感器网络节点自身定位算法.在所有节点的坐标轴方向都是未知的假定下,用信号到达角信息来计算信号到达角度差,然后将定位问题转化为一个凸集优化问题,节点间的几何关系也相应地转化成为线性或二次约束条件.当距离和角度测量值足够精确时,该算法是一个线性规划问题.考虑测量误差时,通过引入辅助变量,该算法可以转化为二次规划问题.通过仿真分析证明了该定位算法的有效性,并对距离和角度误差量对定位精度的影响进行了定量分析.仿真结果表明,在距离和角度误差为5%的时候,该定位算法可以满足定位精度要求.     

超声相关加权合成断面成像检测方法研究

本文首先介绍了合成孔径聚焦超声成像的基本原理。针对提高成像的分辨率和信噪比问题，研究了原始采样信号的相关性，提出了一种基于信号相关度加权的合成新算法和原始数据预处理方法。利用改进方法对试样进行了断面成像实验，实验结果表明：与传统的延时一叠加合成孔径算法相比，新方法提高了图像的横向分辨率和信噪比，改善了图像质量。     

π／2—TFDPSK时频调制信号的研究

本文介绍了π/ 2-TFDPSK时频调制信号的工作原理和电路框图，同时论述了如何利用计算机来仿真整个系统。通过对仿真系统的分析，给出了相移时频调制的结论。     

多随机变量的桁架结构系统的可靠性分析及优化设计

针对桁架结构系统，采用随机有限元法（SFEM）计算结构系统的响应量，考虑内力重新分配，建立失效模式的安全余量方程，用验算点法计算失效模式安全余量的可靠性指标，用改进的分枝限界法，寻找主要失效模式，通过对主要失效模式方程线性化研究，计算失效模式安全余量之间的相关系数，寻找主要失效模式，通过对主要失效模式方程线性化研究，计算失效模式安全余量之间的相关系数，最后用PNET法计算出结构系统的失效概率，同时给出多随机变量的结构系统可靠度的敏度表达式，采用最佳矢量法，求解了大型桁架结构系统基于可靠性指标约束下的最小重量的优化设计问题，最后，给出了实际算例，计算结果表明；采用随机有限元法能更好地考虑结构系统的多个随机变量对系统可靠性产生的影响；所采用的可靠性分析方法和优化方法是有效的。     

应用小波分析方法处理非平稳信号的研究

本文综述小波分析这一前沿领域的发展现状，介绍了小波变换及其Mallat快速小波算法，对比分析了小波变换与短时傅里叶变换之间的差异，指出这种基于多分辨方法的小波变换特别适合于非平衡信号的分析与处理，并且应用该方法对实测信号进行了有效的时频分析。     

基于神经网络的二维随机翼型优化设计方法(英文)

为避免翼型单点优化设计存在的非设计状态气动性能损失,改进对实际飞行环境中不确定性因素的适应能力,提出了基于神经网络的二维随机翼型优化设计方法。采用4个BP神经网络作为代理模型,用于预测翼型的气动系数与几何参数,以提供高效和可靠的分析。同时联合服从正态分布的概率密度函数和遗传算法构成了优化设计方法。采用该方法,对GA(W)-2翼型,在关于马赫数和迎角的二维飞行区域内进行了随机优化设计。通过与原始翼型和单点优化设计翼型的结果对比,表明该二维随机优化方法能够在指定飞行区域内改进翼型的整体性能,提高了翼型对多个飞行参数随机变化的适应能力。     

改进PASTd算法在大型自适应阵中的应用

矩阵特征分解算法中紧缩近似投影子空间跟踪(PASTd)算法在自适应阵波束形成中得到了广泛应用.在对其仿真中发现仅在信噪比较低时该算法才能得到较好的结果.针对这一缺陷,正交近似投影子空间跟踪(OPAST)算法被引伸到PASTd中.改进算法可在不知道信号维数的情况下估算信号的特征向量与特征值,并保证特征向量的正交性,因此具有更好的收敛性能,而算法复杂度基本不变.改进算法与多重信号分类(MUSIC)算法相结合应用于大型自适应阵,可对主瓣及其附近区域的干扰进行抑制,并大大降低MUSIC算法的计算量,对其干扰零点的形成有很强实用价值.