导弹发射装置的总体设计方法

Anew method in system design of ejecting devices of missiles is first presented.Some important points are dis-cussed,which guid the research and development of new ejecting devices of missileg,amd provid the foundation flr thw design of mew ejecting device is provided.The system design includes the distribution of techmology specifica-tion,3-D solid modeling of ejecting devices of missiles im-ported from abroad,the design of pmeumatic device sys-tem,the design of ejecting mechanism system,the predic-tion of reliability and the experimental analysis,etc.     

导弹发射装置的总体设计方法(英文)

提出了一套新型导弹发射装置的总体设计方法 ,对其中的重要问题加以讨论并指导新型导弹发射装置的研制 ,为新型导弹发射装置的设计提供依据。导弹发射装置总体设计涉及的内容包括 :导弹发射装置技术指标的分配 ,国外引进的导弹发射装置的实体建模、气压传动装置的设计、弹射机构装置的设计、导弹发射装置的可靠性预测及导弹发射装置的实验研究。本文将就这几个问题展开深入研究。     

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。     

由“纯语言”看解构主义翻译观——读本雅明《译者的任务》

通过分析和探讨“纯语言”这一重要概念,评述解构主义翻译观的实质。     

SVM和神经网络在电能质量扰动分类应用中的对比

提出了一种电能质量动态扰动特征向量的提取方法,分析比较了多种分类器对电能质量动态扰动的分类能力。首先采用小波包分解算法对电能质量信号某一频段内的信息进行精细分解从而提取出特征向量,然后针对该特征向量构造了相应的BP神经网络、学习向量量化(Learning vector quantization,LVQ)神经网络、自组织特征映射(Self-organizing map,SOM)神经网络及支持向量机(Support vector machine,SVM)分类器,并模拟实际电网中的复杂扰动信号提取其特征向量集,对多种分类器的分类能力进行对比。仿真结果表明,在较复杂的电能质量扰动情况中,支持向量机分类器仍能实现对信号的精确分类,对电能质量监测具有很好的应用价值。     

奈达功能对等视角下英语广告中仿拟的翻译策略

本文运用尤金·奈达的功能对等理论分析了仿拟在英语广告中的应用与翻译方法,英语广告的翻译应以汉语受众的接受心理为基础,追求功能对等的翻译效果,为产品赢得更大的效益.     

基于小波变换的自适应多用户检测算法

在分析传统自适应多用户检测的基础上 ,提出了一种基于小波变换的自适应多用户检测算法。用小波变换进行前处理 ,然后再通过 LMS算法实现自适应多用户检测。与通常的自适应多用户检测算法相比 ,该算法利用了小波变换对小波空间进行了分解 ,信号经小波变换后自相关性会下降 ,收敛速度提高。同时在此分解过程中 ,根据信号与白噪声在不同尺度上的小波变换模极大值表现完全不同的特性进行信号的消噪。理论分析和仿真结果表明 ,该算法收敛速度较快 ,计算量增加较少 ,易于实时实现 ,而且具有良好性能。同时仿真实验表明 ,收敛速度与小波基选择有关 ,对于同一小波基系列 ,小波基的正则性越好收敛速度越快     

神经网络自适应控制在攻击直升机中的应用

研究了神经网络自适应控制在直升机飞行控制系统中的应用。首先将直升机姿态角系统划分为快慢回路 ,并分别采用动态逆方法进行设计 ;针对动态逆方法的优点和不足 ,提出了小波神经网络自适应逆控制方案 ,把BP小波神经网络和基于李亚普诺夫稳定的小波神经网络分别应用于直升机飞行控制系统中 ;最后对典型机动飞行进行了仿真 ,说明小波神经网络方法应用的正确性和有效性。仿真结果证明 ,本文采用的小波神经网络自适应控制方法效果好 ,具有工程应用价值     

基于图像识别的机械振动信号特征提取与寿命预测方法研究

滚动轴承作为许多机械设备的关键组件,被广泛应用于机械制造、航空航天等领域,其健康状态直接影响了相应设备的剩余寿命,因此在设备故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management, PHM)领域,滚动轴承寿命预测具有很高的研究价值。目前基于数据驱动的轴承寿命预测方法主要利用特征提取并构造健康因子(Health Indicator, HI),然而在这一过程中特征的选择与融合依然依赖于专家先验知识,并且健康因子也很难从复杂的时序数据中进行提取。因此,提出了一种新型的数据驱动寿命预测算法,在特征提取方面,通过连续小波变换(Continuous Wavelet Transform,CWT)将传感器振动信号转换为时频谱图,再通过深度残差网络(Deep residual network, ResNet)结合时空卷积网络(Temporal Convolutional Network, TCN)将时频谱图中的时域频域特征构造成为健康因子,最后完成剩余寿命预测。本研究在PRONOSTIA数据集上与现有的数据驱动算法进行了对比,证明了该算法可以更准确地完成剩余寿命预测。     

一种源包和虚拟信道相结合的AOS调度算法

针对目前高级在轨系统(AOS)应用中遥测调度算法大多没有同时支持源包和虚拟信道2级调度的问题,提出一种基于AOS遥测源包调度和虚拟信道调度相结合的算法,实现同时对源包调度和虚拟信道调度层面的支持。针对源包调度,提出一种基于源包刷新率的动态优先级调度算法,以保证实时数据及时下传。针对虚拟信道调度,提出一种采用最重要(VIP)/同步/异步相结合的3级调度,保证信道的合理分配利用。分别采用源包调度策略、虚拟信道调度策略和文章提出的算法策略,对某航天器下行数据的平均时延进行仿真。仿真结果表明:文章提出算法策略的平均时延,低于源包调度策略和虚拟信道调度策略,比单独采用源包调度或者虚拟信道调度的算法具有更高的复用效率和公平性。