WP6发动机改RF031燃气轮机中低热值燃烧室改进设计

详细介绍了由WP6航空发动机去掉3级压气机改型而成的RF031燃气轮机燃烧室所用燃料由航空煤油改为中低热值气态燃料而进行的改进设计方案。经改进设计,实现了该燃烧室中低热值燃料(10467kJ/m3)的稳定燃烧,经试验验证,各项指标满足总体要求,基本实现了WP6发动机改地面燃气轮机的第1步目标。     

一种经济型测量传声器的改装、校准及应用

基于一种消费电子类的麦克风设计改装了一种经济型测量传声器,并设计了校准实验装置对其进行校准.对校准实验装置的可靠性进行了验证,利用该装置对自制传声器的幅值、相位进行了校准,将校准后的传声器安装在实验室的流管实验装置上进行测量,并和B&K(Bruel&Kjaer)公司的4938型传声器同样条件下的测量结果进行比较,对比结果显示自制传声器经过校准以后可以作为测量传声器应用.      

基于概率数据关联的地磁匹配算法

针对轮廓匹配算法存在的虚定位问题,在轮廓匹配算法的基础上,提出了一个新的分批地磁匹配方法——基于概率数据关联滤波的地磁匹配算法。算法把满足一定条件的相关值作为滤波器的有效量测,把巡航导弹的位置作为状态变量,建立了基于概率数据关联的地磁匹配模型,利用概率数据关联滤波算法计算巡航导弹的位置坐标。仿真结果表明,该算法有效地降低了虚定位发生的概率,正确匹配率、导航效果均优于轮廓匹配算法。     

红外前视对一类特殊建筑目标识别技术研究

针对电厂冷凝塔一类具有建筑规范的特殊建筑物,尝试在缺少其它基础地理数据保障的条件下,通过对冷凝塔外形的参数建模生成不同视点的参考图。在此基础上,针对红外／可见光多模图像匹配的特点,对自动目标捕获方案中模板匹配的相似性测度计算方法进行了研究。提出了基于梯度矢量相关系数的计算方法,将梯度信息作为红外／可见光多模图像的共性特征,匹配方案中不仅利用了图像点的梯度值,还充分考虑了该点的梯度方向信息。大量试验结果表明,该方法在识别性能上优于传统的灰度或轮廓匹配算法,匹配性能有较大的提高。     

基于全相位频谱插值的欠采样频率估计

提出利用两个独立欠采样通道输出信号的互谱函数实现对欠采样信号的无模糊频率估计,为了提高测频精度,需要对信号真实频率与最大频域输出幅值对应量化频率的偏差进行较高精度的估算,采用全相位FFT与传统FFT联合校正频率偏差的方法,提出了全相位Rife综合算法,根据全相位FFT输出的最大谱线和次大谱线的比值决定采用全相位Rife算法或修正的细化Rife算法,仿真结果验证了该方法的有效性及高精度特性。     

基于匹配模板的雷达信号快速识别系统设计

雷达采用低截获概率(LPI)技术之后,特别是在低信噪比条件下,传统的雷达信号识别方法将暴露出对弱信号无能为力、识别率低等缺陷.针对这些问题,设计了基于匹配模板的雷达信号快速识别系统,介绍了系统设计的基本思路,提出了敏感参数这一概念,保证了正确识别率.以线性调频信号为例制定了相应的匹配识别准则,通过仿真实验验证了该准则的有效性和该系统的可行性.在信号受到噪声污染的情况下,该系统对线性调频信号的识别信噪比可以达到-6dB.     

基于混合体制雷达网的弹道目标微特征及外形参数提取

针对弹道中段目标微特征难以识别与分辨的问题,提出了一种基于低分辨雷达和高分辨雷达相结合的混合体制雷达网的有翼弹道目标微特征及外形参数提取方法。依据非线性信号参量可分离模型,利用非线性最小二乘估计方法解算出有翼弹道目标群各散射中心的幅相参数,结合不同雷达提取的微特征的关联性,利用散射中心关联处理实现了各类散射中心的分离。在此基础上,利用弹道目标的微特征,结合弹道目标各散射中心的相对位置关系,重构出各目标的三维微特征及各散射中心的三维位置矢量,进而估计出目标的进动特征和结构参数。仿真结果表明:当信噪比(SNR)为5 dB时,该方法的重构精度保持在92%左右。     

紧凑式多功能低压涡轮导向器设计

在某涡扇发动机结构优化中,为满足总体结构和机械系统的要求,采用了兼具支板功能的紧凑式低压涡轮导向器设计方案。在完成常规涡轮设计的基础上,通过子午流道设计和大叶片设计及数值仿真,对导向器内的流动进行了细致而有效的控制,并对其进行了三轮优化设计和流场分析。结果表明,该优化设计方案在满足结构设计要求的同时保持了良好的气动性能,具有明显的先进性,并在发动机整机试验中取得了良好效果,可推广到其它发动机研制和改型设计中。     

基于脑电信号相位传递熵的谎言机制研究

说谎是复杂的认知过程,其执行控制功能需要不同脑区的共同参与,相关研究证实了这些脑区之间存在相互作用。针对当前脑电信号特征提取方法有限及谎言机制尚不明确的问题,利用相位传递熵构建了谎言实验过程中脑电信号的脑网络,并分析了诚实组和说谎组不同脑区间的效应连接差异。采用标准的三刺激实验模式对60名受试者进行说谎检测实验,同步采集所有受试者的脑电信号并进行预处理;利用相位传递熵构建效应连接矩阵,通过统计方法对矩阵中的每一条边进行2组间的熵值差异分析,选取具有显著性差异的导联对上的熵值作为全连接神经网络的分类特征,结果显示,分类准确率为96.75%,说明相位传递熵指标可以有效区分说谎者和诚实者2类人群的脑电信号;对2类人群大脑功能网络的分析结果显示,与诚实者相比,说谎类人群的额叶、顶叶和颞叶之间存在更强的信息流动,表明说谎行为需要协调和使用更多的大脑资源。研究结果有助于揭示说谎状态下大脑的神经活动机制。