一种针对局部结构的有限元模型修正方法

针对实际结构有限元模型（FEM）的建模误差通常仅存在于局部区域,提出了一种对局部结构单独进行模型修正的方法。首先,根据频响函数（FRF）解耦理论得到由残余结构频响函数与包含待修正参数的局部结构动刚度所重构的整体结构频响函数的拟合值,然后通过迭代优化使其与测量值的残差最小化,从而得到参数的极大似然估计。在此基础上,将残差关于参数的灵敏度以局部结构动力学矩阵表示,建立了模型修正的基本方程,利用整体结构的测试数据即可直接对分离出来的局部结构进行模型修正。最后,对喷气式飞机和三角机翼飞机分别进行了数值模拟和实验研究,验证了所提方法的可行性和有效性。结果表明,所提方法可以成功地用于仅局部区域含有建模误差的实际结构有限元模型的修正,修正后的有限元模型的动态特性与实际结构有较好的一致性。     

高超声速滑翔目标自适应跟踪方法

针对机动模式复杂多变的高超声速滑翔目标跟踪问题,提出了一种机动频率自适应跟踪方法。采用介于常速度和常加速度模型之间的Singer模型来表征目标气动力加速度的变化,从而建立跟踪系统的状态方程。根据地基雷达量测量获得系统的量测方程,鉴于距离和角度信息的量级相差较大将其由球形量测量转换为位置量测量。为了适应高超声速滑翔目标灵活多样的机动模式,基于正交性原理和无迹卡尔曼滤波算法实现了Singer模型中机动频率参数的自适应。利用滤波信息计算得到能够反映状态模型误差大小的调整因子,用于放大Singer模型中的机动频率,进而调整状态方程的过程噪声以降低模型误差。通过对2种典型机动轨迹的跟踪仿真,并与交互式多模型等方法进行比较,结果表明所提方法的跟踪精度高、计算量小,能够较好地适应阶跃机动和连续幅值变化的机动。     

基于自适应Kriging代理模型的交叉熵重要抽样法

对于复杂失效域和小失效概率耦合的可靠性分析问题,本文提出了一种交叉熵重要抽样（CE-IS）方法结合自适应Kriging （AK）代理模型的求解方法（CE-IS-AK）。所提方法基于交叉熵原理,用混合高斯模型逐步逼近最优重要抽样密度函数,并采用AK模型协助逼近过程中混合高斯模型的参数的更新,从而提高了CE-IS方法的计算效率。另外,本文还改进了CE-IS方法的收敛准则,避免了方法的冗余迭代,扩大了方法的适用范围。由于在CE-IS方法中引入了AK模型,因此,本文方法所构建的重要抽样函数在保证精度的基础上提高了效率。相较于AK-MCS方法,本文方法中引入了重要抽样的思想,因此在Kriging训练点数目基本相同的情况下,大幅缩减小失效概率计算时样本池规模,并且由于利用了混合高斯模型,因而对多失效域具有较好的适用性。算例分析也证明了本文所提方法的优越性。     

蜂窝状薄壁管拉伸时的内陷分析

蜂窝材料因具备广阔的结构设计空间,已广泛应用于航空航天等工业领域。探索蜂窝元胞的组织结构、组分性质与材料整体性能之间的关系有助于新型功能性材料的设计开发。本文从非平面Vertex模型的势能形式出发,结合蜂窝薄壁圆管拉伸时的轴对称特征,通过变分法得到了圆管拉伸时母线满足的控制方程,揭示了边界效应是蜂窝状薄壁圆管受拉时产生内陷的原因,并结合母线控制方程的若干特解,考察了非平面Vertex模型势能形式中包含的材料性质参数与圆管拉伸后内陷程度及范围的关系。研究还指出,蜂窝材料的材料性质包含在非平面Vertex模型的势能形式中,为蜂窝状材料整体性能的研究提供了一种新的思路。     

基于IRI-2012模型广州地区f_0F_2实测与预测的对比分析

利用广州台站(23.2°N,113.3°E)的实测数据和IRI-2012模型提供的预测数据,对比分析了2013年广州地区f_0F2的变化特征.结果表明,IRI-2012模型能够较好预测该地区f_0F_2的变化趋势,并且CCIR参数得到的预测值比URSI参数更接近实测值;预测值与实测值存在系统偏差,在11:00 LT-06:00 LT时段,观测值均比预测值大,其他时段则相反.在日落后至午夜前时段,预测值与实测值有较大差距.绝对偏差的极值点通常出现在20:00 LT左右,最大超过4 MHz.相对偏差变化比较明显的时段是午夜后至凌晨;在02:00 LT或04:00 LT及06:00 LT附近,可能会出现双误差峰值点,最大超过0.4;但在σ变化很大的20:00 LT附近,相对偏差却变化不大.夜间增强现象会使得偏差增大,导致预测值不能很好反映实测f_0F2的变化.     

时间序列法在临近空间大气风场预报中的应用

受多种因素影响,临近空间大气环境要素复杂多变,预报难度很大.本文采用时间序列法中的自回归滑动平均（ARMA）模型对临近空间大气风场开展统计预报方法研究,基于廊坊（39.4°N,116.7°W）中频雷达在88km高度的大气纬向风数据开展预报试验.本次预报试验的样本数据为2015年9月24日至10月24日风场数据,利用过去7天数据对未来第8天风场数据进行预报.试验结果显示,ARMA模型对临近空间大气风场预报有一定的适用性.当风场变化规律性较强,即样本数据风场呈现出比较显著的24h周期性变化时,ARMA模型预报效果较好;当风场发生突变时,预报效果变差.与实测数据的对比结果表明,ARMA模型预报结果的误差在9~27m·s-1,预报效果优于同阶自回归（AR）模型,略优于高阶AR模型.      

基于高分辨率网络的单声道歌声分离

单声道歌声分离是指将单声道歌曲中的伴奏和歌声分离,在旋律提取、歌词识别、卡拉OK伴奏等方面有重要应用。针对当前时频谱图预测精度受限的问题,利用高分辨率网络具有并行结构及特征充分交互提高模型性能的优势,提出基于高分辨率网络的单声道歌声分离算法。设计并构建适合单声道歌声分离的高分辨率网络,输入歌曲的时频谱图到网络,得到预测的伴奏和歌声时频谱图。结合歌曲相位进行重构,得到伴奏和歌声的时域信号。实验表明,在公开数据集MIR-1K上,所提算法的SNR、SIR、SAR指标均优于当前代表性算法,提高了分离后伴奏和歌声的质量。      

基于室内无线模型的穿墙损耗校正

K-M（Keenan-Motley）模型将单墙固定损耗值相加来计算室内无线信号穿透多墙的总损耗值,存在较大误差。针对该问题选取多种室内场景分别进行连续波（Continuous Wave,CW）测试,对无线信号穿墙损耗的影响因素和变化规律进行分析,提出了一种基于人工神经网络的室内无线模型穿墙损耗校正方法,对预处理后的测试数据进行训练并建立预测模型。经验证该预测模型符合校正判别准则,在实际场景下具有良好的预测准确度。     

不同速度运动汽车的磁异信号研究与探测

运动汽车随着速度的增加伴随着非稳态材料的产生,如汽油高温燃烧、高速摩擦引起自由电荷累积等。针对这些磁异信号难以采用适用于铁磁性材料的磁偶极子模型描述的问题,提出了结合磁偶极子模型和运动电荷等效模型的方法,理论计算不同速度运动汽车的磁异信号并分析其时域、频域特征,获得磁异信号与速度的依赖关系。采用隧道磁阻传感器（TMR）结合滤波、放大、模数转换技术构建弱磁信号探测实验装置,探测不同速度运动汽车的时域磁异信号,并采用傅里叶变换获得其频域信息,与理论模型相吻合。随着速度的增加,频域信号向高频方向偏移,对于从低频地磁背景场中提取目标弱磁信号极其重要。