滚动轴承摩擦力矩的乏信息模糊预报

滚动轴承摩擦力矩的波动具有不确定性,属于概率分布与趋势规律都未知的乏信息系统.这阻碍了对轴承摩擦力矩的小样本分析与总体把握.为此,以模糊集合理论为基础,从小样本入手,建立了航天轴承摩擦力矩参数的经验概率密度函数及其模糊预报模型,并对摩擦力矩的均值上界和最大值上界进行预报.对HKTA和HKTB两种轴承摩擦力矩参数的试验研究表明,在99%～100%置信水平下,预报结果与试验结果之间的误差很小,最大绝对误差仅为0.081 1个设定单位,最大相对误差仅为10.165%,可以满足航天工程的要求.      

基于CEMD的旋翼微动目标杂波抑制方法

针对旋翼微动目标杂波抑制问题,研究了一种基于复数据经验模态分解（CEMD）的微动目标杂波抑制方法。首先,建立了地杂波背景下的旋翼微动目标信号模。然后,根据杂波和微动信号在时频域的差异性,基于CEMD和Gabor变换,通过新定义的不同本征模态函数（IMF）的能量所占总能量的比重,选择出微动信号占优所对应的几个IMF分量,并基于这些IMF对旋翼微动目标进行时域和时频域重构,实现旋翼微动目标和杂波的分离,达到抑制杂波提取微动目标回波的目的。最后,与常规杂波抑制方法进行了对比,仿真结果验证了所提方法的有效性。     

昆明机场大雾特征及成因分析

大雾天气是造成大面积航班延误的主要原因之一。昆明机场以辐射雾居多,根据本场预报经验,我们把由南支槽、锋面降水系统过后而产生的雾俗称为系统性辐射雾,由于机场周围湿地在合适的天气形势下产生的雾俗称为局地性辐射雾。     

基于自适应分段混合系统的轴承故障诊断

针对强噪声背景下轴承早期故障的诊断问题,提出一种基于自适应分段混合随机共振（adaptive piecewise hybrid stochastic resonance,APHSR）系统的检测方法。采用经验模态分解法（EMD）进行信号预处理,分别采用能量密度法和相关系数法去除高、低频噪声,自动筛选最优固有模态函数,经尺度变换后输入分段混合随机共振系统模型,提取故障信号。工程实验显示:经过APHSR系统,轴承故障特征频率的频谱幅值、频谱幅值与周围最大噪声之差和最大信噪比（SNR）均高于经验模态分解和经典随机共振方法,其中齿轮箱故障轴承信噪比分别提高了9.579 dB和7.473 dB,转子故障轴承信噪比分别提升了8.597 dB和5.695 dB,对凯斯西储大学故障轴承数据处理后的信噪比分别提升了3.369 dB和17.043 dB。数据表明APHSR方法具有高效性,提高了轴承故障信号诊断能力。      

风扇湍流宽频噪声特性的数值计算分析

基于Gliebe发展的风扇自噪声经验预测模型与Mugridge-Morfey发展的湍流-叶片干涉噪声分析预测模型,以GE公司R4风扇为研究对象,详细分析了风扇自噪声与转子尾迹湍流-出口导叶干涉宽频噪声(湍流干涉噪声)的特性.研究了不同的风扇设计参数和湍流参数对风扇自噪声与湍流干涉噪声的影响.计算结果表明:湍流干涉噪声对风扇宽频噪声起着主要作用,湍流干涉噪声比转子自噪声大约6~10dB,比出口导叶自噪声大约20dB.此外,出口导叶来流速度对湍流干涉噪声的影响最大,来流速度增大15%时,声功率可增大4dB左右.湍流强度对湍流干涉噪声影响较大,当湍流强度增加30%时,声功率增大约1.5dB.      

北美与东亚中纬地区电离层TEC变化的EOF建模和分析

考察了北美(30°N-50°N, 140°W-50°W)与东亚 (42.5°N-57.5°N, 65°E-140°E) 中纬地区电离层总电子含量 (TEC)的变化. TEC数据来自美国喷气动力实验室(JPL)约15年的全球电离层图 (Global Ionospheric Map, GIM)数据. 利用经验正交函数(Empirical Orthogonal Functions, EOF)得到上述两地区前三阶本征模及相关时间系数, 分别约占TEC 总变化的99.57%和99.79%. 结果表明, 两地区前三阶EOF分量所表现出的TEC变 化基本一致. 第一阶EOF分量表现为受太阳活动调制的半年变化; 第二阶EOF 分量表现为关于零磁偏线的经向电子浓度东西不对称结构, 计算表明该结构 与受地磁偏角控制的热层纬向水平风引起的等离子体向上漂移密切相关; 第三 阶EOF分量表现为磁倾控制的热层子午向风引起的等离子体向上漂移影响.      

基于差分和局部积分均值的EMD算法

针对经验模态分解中无法分离频率相近信号的问题,提出一种新的经验模态分解算法。该算法将局部积分均值的"筛分"算法和差分经验模态分解算法的思想结合在一起。仿真结果表明,该算法的频率分辨率比基于局部积分均值的经验模态分解算法要高,分解效率要比基于差分的经验模态分解算法要高,同时在一定程度上抑制了边界效应。     

基于SURF特征匹配的优化RatSLAM类脑导航方法

RatSLAM是模拟鼠类感知环境机制提出的一种定位与构图的导航算法。针对复杂环境如光线影响导致RatSLAM产生误差的问题,提出了基于SURF特征匹配与位置细胞校正算法的优化RatSLAM类脑导航模型。本方法通过一套移动视觉系统采集环境信息,构建的局部场景细胞通过SURF特征匹配算法获取到载体在环境中的方向与位置信息,头朝向细胞与位置细胞通过连续吸引子神经网络共同表示载体当前的位姿,利用上述细胞所获取的位姿与时间信息,通过路径积分计算当前载体在坐标系中所处的位置,最后构建基于认知点的拓扑经验地图。此外,在局部场景细胞获取环境信息的同时,通过SURF特征匹配算法来进行闭环检测与检测预先设置好的位置细胞节点,对当前运动轨迹进行修正。实验结果表明,在有光线影响的情况下,本文所提出的方法将绝对定位误差大大降低。     

一种基于历史数据的软件缺陷预测方法改进

捕获-重捕获方法常用于评审会后对产品残留缺陷数的估计.使用均方误差对几种基于捕获-重捕获模型的估计器性能进行评估.然后提出一种基于历史数据的估计器改进方法,并对改进前后估计器的缺陷预测效果进行对比分析.      

不同结构的冷却管脉冲射流流动响应特性

探究了结构参数对脉冲射流经冷却管内流动响应规律.在脉冲频率为1Hz,雷诺数为5000,脉冲射流占空比为50％的气动参数下,对冷却管管径、射流孔孔径、孔间距的变化对脉冲射流流动响应特性带来的影响依次分析,对结构参数对脉冲射流在冷却管内流动响应特性产生影响的内在机制进行综合阐述.针对上述结构参数拟合出冷却管射流质量系数随冷...