一种动态电源供电系统的设计实现方法

为将动态电压调整技术应用于设计中进行功耗优化,阐述了动态电源调整技术、电压识别技术、PMBus总线等基础知识,提出了一种动态电源供电系统的设计方案。采用UCD9222控制器和UCD7242驱动器的设计实例,介绍了动态电源供电系统的配置管理和实现方法,实现了对处理器内核供电电压的动态供电,具有通用性和易用性等优点,可以有效降低系统功耗,满足动态电源供电的设计需求。     

基于特征识别的整体壁板快速编程推理算法

航天器整体壁板的编程效率已成为型号研制过程中的主要瓶颈之一.本文首先阐述特征识别技术在数控编程中的应用和发展现状.与传统编程过程先总体规划,再逐条编程的总-分方法不同,特征编程采取先生成单个特征的刀轨,再完成整个零件程序的分-总方法,易于覆盖从毛坯向模型最终状态全过程.在此基础上,提出了单特征和多特征数控推理算法,完成了整体壁板快速编程系统的开发.实践证明,使用该方法能够初步实现整体壁板数控加工程序的自动生成.     

基于切比雪夫混沌映射和生物识别的身份认证方案

云计算中访问控制和安全性是两大问题,且与传统的身份认证存在一定区别。利用切比雪夫多项式的半群特性、混沌特性,提出了一种基于切比雪夫混沌映射和生物识别的口令认证密钥协商方案。用户和服务器首先在云服务提供商（CSP）处进行注册,随后无需CSP的参与即可完成认证,建立会话密钥。安全性分析和性能比较表明,方案满足许多安全因素,如双向认证、用户隐私保护、多因素安全、前向安全性,即使CSP的主密钥被泄露,前向安全性也能确保用户会话密钥的机密性;此外,方案还能抵抗中间人攻击、离线口令猜测攻击和仿冒攻击等,并且支持多服务器环境中用户口令和生物特征的高效变更。      

语音模式中基于启发式搜取的快速匹配算法

语音模式匹配是语音识别技术的关键步骤之一。本文介绍了如何运用SA算法实现语音模式的快速匹配的思想。SA算法与传统的动态时间弯变(DTW)算法相比较具有计算量大大减少而系统识别率几乎不降的特点。     

基于潜在成分和概率神经网络的时变结构系统的损伤识别

介绍了基于潜在成分(LC)分析和概率神经网络的损伤识别方法,并应用于一个实验室模型的损伤识别.结果表明,基于潜在成分(LC)分析和概率神经网络的损伤识别方法能在正常的时变质量情况下以较高的成功率对位于A或B处的某一损伤程度未知的损伤进行归类,为时变结构系统的定量损伤识别作出了有益的尝试.     

非线性参数识别的相关积分方法及其应用

使用相关积分方法解决单自由度非线性系统的参数识别问题。利用相关积分方法的滤波特性可以有效地抑制测量信号中的噪声影响，提高参数估计的精度。同时可以分别建立非线性阻尼和刚度参数的线性识别方程．实现两类参数的分离识别，有利于弱非性项的参数估计。将这一方法用于贮箱内液体晃动等效力学模型参数的试验确定问题，解决了由于采用防晃装置而产生的非线性晃动阻尼的参数识别问题。     

环境激励下运输类飞机颤振试飞技术研究

介绍了两种类型运输类飞机基于自然飞行大气环境激励下的颤振试飞的测试技术、飞行技术、数据分析技术和部分试飞结果.试飞证明虽然利用此类激励获得的结构响应信号幅值较小,但是在多输入多输出系统振型分析基础上,实现了小幅值信号密集模态的准确识别.     

振动环境试验中的结构模态参数识别

振动环境试验中的测点加速度响应与台面加速度响应数据之比,可以被看作结构频响函数的加权和。因此,可以将加速度传递率作为被测结构的一个“广义频率响应函数”来提取结构的模态参数,如固有频率、阻尼比。求解广义频响函数时,根据加权最小二乘法构造目标函数,并通过遗传算法迭代,得到结构的固有频率、阻尼比。应用此方法对某卫星的振动试验数据进行模态分析,得到的结果与模态试验结果一致。     

一种基于参数辨识的微小型无人直升机建模方法

 针对具有高度非线性、复杂动力学特性的微小型无人直升机,提出了一种基于参数辨识的建模方法。该方法结合了机理建模和系统辨识的优点,通过严格的机理推导建立了微小型无人直升机横纵向通道通用的参数化模型,建模过程着重考虑了主旋翼、平衡杆和机身的耦合对飞行动态特性的影响。利用基于偏相干分析法的频域辨识获得某型无人直升机的关键参数,进而确定模型。模型预测数据和飞行试验数据的比较表明,所建模型很好地反映了该型无人直升机在悬停状态下的动态特性,可以在该状态下以此模型进行自主飞行控制器设计。     

Flight Flutter Modal Parameters Identification with Atmospheric Turbulence Excitation Based on Wavelet Transformation

针对基于大气紊流激励的飞机颤振试验数据具有信噪比低以及测量数据以加速度响应形式给出等特点,将小波变换与随机减量法相结合对飞机颤振模态参数进行识别,首先利用随机减量法获得结构在非零初始加速度条件下的自由衰减响应,然后对该自由衰减响应进行Morlet连续小波变换,为使变换简单,本文采用了Parseval定理和留数定理,利用Morlet的带通滤波特性,通过搜索小波变换系数在不同的尺度区域内的极大值,再根据小波变换系数的极大值、相角与固有振动频率及阻尼系数间的关系,即可识别出各模态参数。并对利用小波变换识别颤振模态参数时,实现模态解耦应满足的条件进行了分析研究。通过仿真和飞机颤振试验数据分析,验证了该识别方法不仅简单、有效和可行,而且具有较强的抗噪性。