一种谐波减速器不对中误差分析方法

在空间环境中运行的星载天线转动单元中的谐波减速器产生的不对中故障信号故障特征难以提取,针对此问题提出了一种优化变分模态分解的故障诊断方法,这种方法基于鲸鱼优化算法(WOA)和Teager能量算子(TEO)包络解调。首先,由于包络熵对故障信号特征非常敏感,故采用包络熵作为适应度函数,同时其也是鲸鱼优化算法的目标函数。其次,WOA具有操作简单、调整参数少、跳出局部最优能力强等诸多优点,故使用WOA对变分模态分解(VMD)进行优化,构建优化算法。最后,使用Teager能量算子对本征模态分量(IMFC)进行处理。所提出的方法用于分析谐波减速器输入、输出轴两端收集的实验信号。通过与传统的快速傅里叶变换方法进行对比结果表明,所提出的方法提高了分解效率,在分解参数的原则和故障信号提取精度方面具有良好的性能,误差不超过2%,能够实现谐波减速器不对中故障信号的精确诊断,具有一定的研究意义与工程实用价值。     

多因素耦合的舰机适配性评估方法

舰机适配性是航母与舰载机研制过程中的难点,充分协调舰艇系统和飞机航空系统之间的复杂关系是发挥航母战斗力的关键。文章提出了 1种基于改进的熵值法与突变级数法的多因素耦合的舰机适配性评估方法。首先,进行指标选取,建立多因素耦合的舰机适配性评估指标体系,并根据突变级数理论确定指标体系对应的突变模型;其次,利用改进的熵值法计算各个指标的贡献率,提高排序结果的准确性;再次,利用突变层次结构模型进行舰机适配性评估;最后,以国外某型航母与舰载机为评估对象,验证新的综合评估方法的有效性和可靠性。文章提出的方法不需要对指标赋权,减少评估过程中由于赋权带来的主观性,为舰机适配性评估提供了新的思路。     

融合双谱特征的雷达辐射源个体识别方法

双谱以其独特的抑制高斯有色噪声的优势,被广泛应用于雷达辐射源识别分析。采用双谱对角线作为雷达辐射源识别特征可以很大程度上减少计算量,但是使用双谱对角线作为唯一识别特征,会损失信号的部分幅度和分布特征。针对上述问题,提出了 1种基于辐射源信号双谱提取二次特征的方法。取双谱作为二次特征提取对象,根据信息熵概念定义双谱奇异值全局熵和双谱对角线的幅度分散熵,联合双谱对角线及其积分结果作为特征向量,将其送入神经网络进行识别。实验表明,相比双谱对角线法,该方法对辐射源识别的正确率平均提高约 3.3%。     

熵产控制体方法对压气机近零间隙流动损失的演变规律

以澄清近零间隙流动结构及流动损失随间隙的变化规律为目标,提出熵产控制体分析方法,可精确量化流场任意位置的局部不可逆损失.数值模拟发现,间隙在0.4%叶高范围内(称近零间隙)效率水平最高且出现一对应峰值效率最高的最佳非零间隙.熵产控制体分析表明:通道内总熵产随间隙变化规律与效率一致;间隙变化对动叶端区20%~80%弦长范围内的熵产改变最为明显,主导了总熵产的变化;间隙变化时熵产改变的流动区域不同,这是由于动叶端区主导损失的流动结构发生改变造成的.进一步结合流场结构,探讨近零间隙流动损失演变的可能原因:间隙为零时壁面剪切力是造成损失的主导因素;最佳间隙时流动均匀,损失最小.      

基于DNN的飞机俯仰运动响应预测研究

针对人工智能的辨识方法在飞行器模型辨识应用中存在间接依赖数学模型以及泛化能力较低的局限性问题,基于深度学习思想,提出了一种新的数据处理方式,完成飞行器的系统模型辨识。首先,针对飞行器动态模型的特点,提出一种基于时序性的飞行数据处理方式;其次,采用交叉熵损失函数进一步优化深度神经网络;最后,针对飞行器纵向非线性模型进行仿真计算。仿真结果表明,训练好的模型成功提取了飞行器输入与输出之间的非线性映射关系,使得基于深度神经网络的飞行器模型能够对未知输入进行状态预测,克服了目前基于神经网络辨识算法的局限性。     

加热圆管流动热阻力及熵产的数值分析

本文利用数值计算方法,对圆管加热流动的热阻力和熵产进行了综合分析研究。以空气加热圆管为例,通过联立求解流体力学基本方程和熵产方程,获得了热阻力、熵产及其随加热量、管长而变化的关系。数值分析结果表明,加热流动中的热阻力与熵产二者之间存在着对应相关的关系。     

一种超声速颌下进气道变几何方案研究

针对宽范围定几何颌下进气道高马赫数下的压缩量不足问题，提出了一种喉部滑块前后移动的变几何调节方案，该方案通过滑块前后移动改变高低马赫数下的喉道尺寸，使进气道能够满足高低马赫数下的压缩量要求。本文提出了两种滑块布局方式，针对内锥侧滑块布局方式，按调节原理进行了滑块型面与进气道内流道型面的匹配设计，并将变几何颌下进气道与定几何方案进行了性能比较。数值研究表明：按Ma2.5-Ma4.0范围设计的变几何颌下进气道，在设计点，临界状态出口总压恢复系数为0.51，较公开文献中定几何方案提高8.5%；在Ma4.0，0°攻角工况下，临界状态出口总压恢复系数为0.46，提高12.2%；在Ma2.7，1°攻角工况下流量系数为0.69, 临界状态出口总压恢复系数为0.78。气动性能表明，该颌下进气道性能优越，调节方案简单可行。     

基于变邻域变步长LMS背景预测检测红外小目标

在分析强起伏背景信号的基础上,利用背景局部信号统计特征和目标运动特性,提出了一种基于变邻域变步长LMS自适应背景预测的红外弱小目标检测方法.首先将两类背景交界处像素的邻点按最大类间平均离差准则分成两类,和中心像素点相近的一类构成预测邻域,而背景内部区域采用固定预测邻域;然后提出了一种改进的变步长LMS自适应算法,在所得预测域上进行背景预测,由实际值和预测值相减得到残差图像;最后采用二维Tsallis-Havrela-Charvat熵阈值选取方法对残差图像进行分割,并根据目标运动的连续性和一致性确认真实小目标.针对实际红外图像序列的实验结果表明:该算法能有效地抑制强起伏杂波,增强目标能量,降低虚警率,对强起伏背景下弱小目标具有很好的检测性能.     

基于熵权的灰色关联概率数据关联算法

在多目标信息融合中,通过数据关联判断来自不同传感器的数据是否代表同一个目标,传统数据关联一般采用联合概率数据关联算法,单纯依靠状态量测且计算复杂。而基于灰色关联的概率数据关联算法,能够利用目标的多个特征信息进行数据关联,且计算简单准确。特征信息一般由专家主观判断给出。提出了基于熵权的灰色关联概率数据关联算法,由量测数据自适应的给出各特征的权重系数,不依赖于专家。仿真表明,该关联算法具有很好的工程实用性。