二维结构损伤的主动Lamb波定位技术研究

将Lamb波主动监测技术应用于复合材料损伤检测中,对二维结构损伤进行定位研究。利用压电陶瓷片作为驱动器和传感器,对结构损伤前后的传感信号做信号差,采用3种常用的信号时间延迟估计方法,比较这3种方法计算差信号和健康信号的时间延迟的损伤定位效果,其中定位方法采用了椭圆技术。详细介绍了这3种时间延迟估计方法的原理以及损伤定位结果的分析。实验结果表明在信号的信噪比较小的情况下,采用小波变换法能更准确地识别出复合材料冲击损伤的位置。实验数据验证了该方法的有效性。     

用于提高辨识效果的颤振试验数据小波去噪

准确估计模态参数在飞机颤振边界的预测中具有重要意义。为了提高频域辨识算法的辨识效果,提出了一种用于颤振飞行试验数据处理的小波去噪方法。该方法引入梯度倒数加权滤波器对数据进行预处理,处理后的数据运用冗余小波进行小波分解,然后对输入信号在不同尺度下分别进行阈值降噪,对输出信号则采用了一种改进的小波空域相关滤波法去噪。最后通过仿真计算和实际数据证明该方法有效。     

基于多维模型的独立型数据集市数据转换策略研究

数据转换是ETL的重要组成部分,同时也是数据仓库和数据集市得到高质量数据的前提和保证。首先分析并研究了基于维度模型的数据转换的内容,提出并深入研究了基于维度模型的独立型数据集市多阶段数据转换策略和管道数据转换策略,为基于多维模型的独立型数据集市的数据转换的实现提供技术支持和理论指导。     

基于最小成本的飞机着陆规划算法

在以往着陆规划中，较少考虑公司的成本。利用航班的成本函数，建立了满足着陆间隔、着陆时间段等约束的着陆规划模型，提出了一种使用局部搜索和线性规划的启发式算法。实例验算表明，所给模型及算法可以在合理的时间内求解大规模规划问题，有效地降低公司成本。     

基于小波变换的图像低通去噪

提出了一种利用小波变换的多分辨率特性对图像进行低通去噪的方法,系统的阐述了其基本原理和核心算法,并对加噪后的图像实现了低通去噪处理。     

现代模拟电路故障诊断方法发展综述

模拟电路故障诊断技术近年来得到了迅速发展,取得了许多可喜的成果。该文探讨了这一领域中一些重要的热门研究问题,主要包括:基于专家系统、神经网络、模糊理论、小波变换等理论发展起来的模拟电路故障诊断的新理论和新方法;重点介绍了作者总结的上述各种方法的基本原理、优缺点及其发展现状;对其他一些智能方法也进行了简要介绍;最后指出了模拟电路故障诊断技术的发展趋势。     

基于多维模型的独立型数据集市数据转换技术研究

数据集市可为用户提供部门级的决策分析依据,而数据转换是用户能否从数据集市中得到高质量信息的前提和保证。为此,在对数据转换技术进行分析研究的基础上,针对独立型数据集市的特点提出了基于维度的数据转换模型,详细讨论了基于维度模型的独立型数据集市数据转换的内容及数据转换的技术支持。     

凝相相变过程的热力计算

一般的热力计算软件很少计及凝相物质的相变过程，当燃烧产物温度接近某凝相物质的相变温度时，将出现迭代计算不收敛。根据能量守恒、喉部单位质量流量的流通面积最小和等熵关系，提出了凝相物质在燃烧室、喷喉和喷管出口处于相变过程的热力计算方法，并给出了算例。     

模糊聚类方法在PIO探测中的应用

用于驾驶员诱发振荡(PIO)探测的特征参数可以有效地反映出PIO时飞机在频域和时域的特征,利用模糊逻辑方法对特征参数进行辨识可以有效地识别出是否发生了PIO.模糊逻辑方法中的隶属函数直接反映了特征参数的特点,其设计决定了是否能有效地对PIO进行识别.为了设计有效的隶属函数,根据特征数据的特点采用球壳型模糊聚类算法对数据...     

基于小波分析与支持向量机的时间序列预测

时间序列广泛存在于工业、经济、军事等各个领域,时间序列预测是数据分析处理的一个重要方面。目前提出的预测模型大多基于＂原始时间序列是无噪的＂这一假定,而实际应用中,对时间序列去噪处理的好坏将直接影响预测的准确率,针对这一事实,使用小波分析对原始时间序列去噪。利用小波变换对时间序列进行多尺度分解,对各尺度上的细节序列使用阀值法去噪;使用支持向量机对重构后的各组小波系数进行预测并将结果融合,得到预测结果。实验结果表明,用于时间序列预测,能及时反应序列的变化趋势并具有较高的预测精度。