基于DOE的某异型喷管结构优化减重研究

针对某异型喷管结构特点,采用实验设计(Design of experiment,DOE)中的全因子实验设计方法,建立优化数据模型,经过仿真计算和规律分析,最后使用多目标优化方法优化异型喷管结构参数,使其最大应力、最大变形及质量都取得合适值。此项研究选取异型喷管的三个主要构成因子——加强环高度、加强环厚度和喷管壁厚,经过分析这三个因子分别对该异型喷管的质量、最大应力和最大变形等响应目标的影响规律,从而得出传递函数,最终利用响应优化器求出最优解因子组合。该项研究得出：在保证强度使用要求的情况下,异型喷管的质量同比减轻24.45%。     

MRTD方法的色散特性分析和电磁散射应用

将基于Daubechies尺度函数的时域多分辨(Multiresolution time-domain,MRTD)方法应用于三维目标的电磁散射和雷达目标特性分析中,并对其Courant稳定性条件和色散特性进行了分析.在入射波引入方面,提出应用总场/散射场技术,在连接边界周围定义一些"修正区域",并推导出一系列"修正区域"内的迭代公式,把入射场作为"连接边界条件"引入到计算区域.理论分析和实验结果表明,基于Daubechies尺度函数的MRTD方法和入射波引入方法是有效的,且与传统的FDTD方法相比,MRTD方法在保持计算精度的前提下能够节省计算资源.     

基于模糊综合函数的目标识别融合及B/S模式在智能监控中的应用

针对虹桥机场通信管网人井的监控问题,本文利用基于模糊综合函数的目标识别融合理论实现多传感器决策级数据融合,提高通信人井井盖监测的准确性,并以B/S模式构建分布式通信人井多传感器集中智能监控系统。这两种理论保证了本套在线实时监控系统成功地应用于虹桥机场,保证了机场的通信管网安全畅通。     

基于Morlet小波滤波提高系统参数识别精度的方法

提出了一种基于连续小波变换的时频域滤器对信号滤波,不会引起相波方法,用于频响函数估计前的信号预处理.采用Morlet小波构造一种FIR滤波位失真.提出了一种改进的小波基以满足瞬态激励情况的时频域分辨率要求.采用GARTEUR飞机模型构造仿真算例,对仿真数据添加白噪声.仿真结果表明,系统参数识别精度明显改善,滤波后获得的阻尼估计误差较滤波前下降了30%.     

一种基于证据理论的目标识别加权数据融合

在分析证据理论数学内涵的基础上,给出一种不确定性的目标识别加权数据融合方法,即先对不同传感器赋予不同的可信权值,形成新的m ass函数,再通过D-S合成公式进行数据融合。理论分析和实践检验证明,该方法可有效地提高目标识别的准确性。     

随机微分系统的耗散性

提出了有关Ito型随机微分系统耗散性理论的新概念:按模耗散、按模等度耗散和按模一致耗散,并利用Lyapunov方法,借助于Ito微分公式沿着Ito型随机微分系统的解对所构造的Lyapunov函数求导数,给出了Ito型随机微分系统有关按模耗散理论的一些代数判据,获得了与确定性常微分系统耗散性理论相对应的结论,最后的算例证明了该方法的有效性和可行性。     

基于Voronoi cell的RNN_k近似查询与计算(英文)

在空间数据索引与查询研究领域中,反向k最近邻(RNNk)问题作为反向最近邻问题的泛化扩展近来受到更多关注.所谓RNNk查询就是找到所有以给定查询点为k个最近邻之一的对象点.为了有效地进行RNNk查询,利用分级的Voronoi cell和空间区域划分方法对查询结果进行有效过滤,避免了过多次最近邻查找计算.在初步得到的RNNk结果中,有针对性地分别利用平行于分割线的扫描线和局部扩展的查询区域Q进一步限定了RNN候选点.近似最小平均距离(AMAD)计算则可由近似的RNNk查询结果得到且不受k取值限制.实验结果表明了在3种不同数据分布情况下,本文算法与近似方法的效率和有效性.因此,通过充分利用对数据的过滤与查询空间修剪的近似方法,得到了具有较高查全率和准确率的近似查询和计算.     

不锈钢弯管部件钎焊的研究

提出不锈钢钎焊时被预热和被钎焊的母材都不允许焊接区呈红色和亮黄色的新观点。论证了加热时氧——乙炔焰用微碳化焰的原因及焊缝结合区不能采用抛光的道理。指出了保证钎焊温度的方法及其原理等。     

基于核的K近邻法

将核学习方法的思想应用于K近邻法中,提出了一种核K近邻算法,算法的主要思想是:首先将原空间中待分类的样本经过一个非线性映射,映射到一个高维的核空间中,突出各类样本之间的特征差异,然后在这个核空间中进行K近邻分类.为了验证算法的有效性,分别利用人工和实际数据进行K近邻分类和核K近邻分类,实验结果显示对于一些特殊的类分布数据,核K近邻分类比K近邻分类具有更好的分类效果.     

EMD的频带滤波筛分方法

Hilbert—Huang（HHT）变换方法由经验模态分解（EMD）及Hilbert变换两部分组成,能在时频域上正确地描述非平稳非线性信号的局部特征。但由于模态混淆,当信号组合分量的频率太接近时,HHT常不能正确分解窄带信号。针对这一情况,提出了EMD筛分过程的一种新的改进方法——频带滤波HHT方法,并运用此方法成功分解了双自由度线性体系反应的窄带信号。