涡轮转子随机结构的可靠性研究

以传统的应力-强度干涉模型为基础,考虑了涡轮转子随机结构尺寸、温度应力、转速、外载荷和材料强度等参数的随机性,利用积分随机有限元和Gram-Charlier级数方法对转子局部应力最大处进行可靠性分析.该方法计算结果与Monte-Carlo仿真值比较,二者相对误差非常小,计算结果比较精确,既避免了有限元计算量大和速度慢的情况,又实现了转子随机结构的可靠性计算.      

一种新的并行测试任务调度算法

 并行测试的任务优化调度是并行测试技术的核心问题。为了解决现有调度方法耗时、实际应用范围有限以及缺少对资源冲突和系统死锁的形式化分析等问题,采用赋时有色Petri网(TCPN)建立并行测试任务调度的TCPN模型,基于TCPN模型的可达标识图利用改进蚁群算法求解最优任务调度序列。算法搜索过程中,采用多目标优化,目标函数综合了测试时间、仪器成本和负载平衡度,使得算法更符合工程应用。采用动态标注方法在搜索过程中加大可行解间的信息素差别,避免算法早熟。仿真实例证明该算法是有效的。     

微弱信号检测技术

分析了近年来国内外微弱信号检测理论研究和实际应用领域的发展情况;对弱信号检测的背景、类型、方法和应用作了较为详细的介绍。     

管道曲面构件自动铺丝路径规划

提出了一种基于管道曲面广义螺旋线的铺丝路径生成算法,把芯模曲面的铺丝路径规划问题转化为求解该曲面上的广义螺旋线。利用管道曲面广义螺旋线算法,通过求解初值问题的一阶常微分方程组就可得到精确的位于芯模面上的铺丝路径。该算法具体计算可以利用功能强大的计算软件Matlab中的ODE45函数,该函数是基于自适应的4-5阶龙格-库塔算法,因而可构造具有相对误差以及绝对误差的控制机制的铺丝路径。经过算例验证,该算法操作简单,精度能够满足铺丝技术工艺要求。     

基于随机子空间方法的模态参数识别研究

随机子空间识别 (StochasticSubspaceIdentification ,以下简称SSI)方法是一种新的时域识别方法 ,该方法仅用自然响应数据 ,通过QR分解和SVD分解等一套正交投影算法识别系统模型。研究了SSI方法在模态参数识别领域的应用。采用NASAmini mast模型 ,仿真分析了SSI算法控制参数选择技巧 ,论证了其参数识别精度。通过处理日本CFT大楼实测数据 ,研究了SSI方法识别真实结构模态参数的问题。应用Kalman滤波器 ,测量响应可以分解为模态空间响应 ,将信号功率谱分解成多条单自由度系统功率谱。     

表面贴有压电片的桁架结构系统静力可靠性分析(英文)

对表面贴有压电片的主动杆单元组成的桁架结构系统,在考虑电荷载和机械荷载联合作用的机电耦合效应时,利用力学原理,建立了静力分析的有限元模型。同时研究了压电杆元的破坏机理,给出压电杆单元破坏的判断准则。以材料的断裂强度、损伤电场强度、杆元的截面积和外荷载等为随机变量,建立了压电桁架结构单元的安全余量的表达式。并在此基础上,引入随机有限元法和结构系统可靠性理论,对该桁架结构系统进行可靠性分析。最后由算例说明本文方法的有效性。     

航班在机场终端区时延解析计算的新方法

航班的空中等待时间和地面延迟时间是对航行系统进行评估的有效性指标 ,其计算目前普遍采用的是以 Monte-Carlo法为代表的一类统计计算方法 ,耗时过长是这类方法无法回避的缺陷。利用随机服务系统理论 ,详细分析了机场终端区的飞行、管制程序和空域结构 ,建立其运营模型 ,最终得出计算公式 ,成功地解决了快速分析计算航班等待和延迟的问题     

嵌入式隐Markov模型的分段训练方法

针对嵌入式隐Markov模型再学习问题,提出了分段训练方法用于人脸识别:把当前的训练样本看作整体训练样本的一部分,训练结束后存储训练后的模型参数和中间变量;增加新样本后,以当前模型参数作为初始模型参数,用新增样本训练模型,得到新的中间变量,最后将已存储的中间变量和用新样本计算得到的中间变量合成,得到最终的模型.人脸识别实验结果表明了该方法的可行性.      

Coordinated adaptive beamformer over distributed antenna network

The spatial diversity of distributed network demands the individual filter to accommodate the topology of interference environment. In this paper, a type of distributed adaptive beamformer is proposed to mitigate interference over coordinated antenna arrays network. The proposed approach is formulated as generalized sidelobe canceller (GSC) structure to facilitate the convex combination of neighboring nodes’ weights, and then it is solved by unconstrained least mean square (LMS) algorithm due to simplicity. Numerical results show that the robustness and convergence rate of antenna arrays network can be significantly improved in strong interference scenario. And they also clearly illustrate that mixing vector is optimized adaptively and adjusted according to the spatial diversity of the distributed nodes which are placed in different power of received signals to interference ratio (SIR) environments.     

基于MAP估计和广义高斯MRF的SAR图像边缘比率检测方法

SAR图像极低的信噪比以及乘性噪声给SAR图像的边缘检测带来了较大的困难。提出了一种针对SAR图像边缘的自适应贝叶斯检测方法。该方法利用广义高斯马尔可夫随机场作为局部均值的先验概率分布模型,利用贝叶斯准则推导了局部均值的最大后验概率估计。广义高斯马尔可夫随机场模型参数估计和局部均值估计采用联合迭代技术进行求解。边缘检测器的参数采用接收机操作性能曲线和卡方检验进行选择。基于实测SAR数据的仿真实验结果表明,本文的边缘检测算子是有效的,并优于已有的SAR图像边缘检测算子。