超声速飞行器近场声爆信号反演技术

超声速民机是新一代民机的重要发展方向，其独有的声爆现象是制约其在陆地上空进行超声速飞行的最关键因素。对超声速飞行器的气动外形进行反设计是声爆抑制的有效途径。基于等效面积分布开展反设计，需要远场感知声压级作为直接指导。为此，提出了逆向传播分别与本征正交分解（proper orthogonal decomposition, POD）及伴随方程结合，根据远场声爆信号反演近场声爆信号的方法。采用第二届声爆会议（SBPW）提供的LM1021标模算例，并从远场频域内声压级、响度级和感觉噪声级进行反演可信度评估。结果表明，对于给定的任意远场声爆信号，基于逆向传播结果进行POD反演及伴随方程反演，都可以得到较为准确的近场过压信号，且伴随方程反演方法具有更优的高频信号即局部激波信号反演能力，远场感知声压级更精准。反演结果相应的等效面积分布与参考值高度吻合，表明此方法能够为等效面积指导的低声爆气动优化设计提供基础。     

试验数据快速后处理多线程架构设计及应用

在试验数据后处理中，原有的单线程数据后处理解析方式容易导致主线程阻塞，效率不高。为了改善单线程模式效率低下的问题，提出了一种基于数据分解的多线程处理方法，通过采取数据分解方式实现并行化，将要处理的数据分为多个独立的数据块，然后每个核处理不同的数据块，分别进行格式处理及文件写入。本设计充分利用多核硬件的潜能完成数据后处理，缩短后处理时间，提升计算机资源利用率，更快给出数据详细结果，支撑试验成功判读。     

基于能源分解的用户用电行为模式分析

随着智能电网的普及和大数据技术的发展，利用用电数据分析用户的用电行为越来越受到关注，现存的能源分解方法无法满足实际应用中对分辨率和分解准确率的高要求，以及聚类分析方法过于粗糙没有充分挖掘每类电器的用电特点。提出了基于能源分解的用户用电行为分析方法。在判别式稀疏编码算法模型的基础上，针对L₀正则项不易求解、L₁正则项稀疏约束效果不理想的问题，提出用L_1/2正则项稀疏约束进行能源分解，并且把用户之间的同质性作为正则项加入基础模型来修正模型的性能。基于能源分解的结果，使用用户单类电器的用电特征代替总用电特征精细化分析用户的用电行为，并改进传统的K-Mean聚类算法进行实验验证。实验结果表明:所提出的基于L_1/2正则项稀疏约束和同质性约束的能源分解方法相比于传统判别式稀疏编码算法，能够有效提升能源分解的准确率。同时，基于能源分解的用户用电行为聚类分析效果也有明显提升。      

POD算法在飞机RAT舱温度预测中的应用研究

冲压空气涡轮（RAT）系统是飞机的应急发电系统,在飞机失去主交流电源后为飞机供电,RAT平时回收在非气密区的RAT舱内,在应急工况下释放到气流中。RAT舱温度很大程度上决定了RAT的释放时间,进而影响飞机在应急工况下的安全性,RAT舱的温度预测对于应急供电下的安全性具有重要意义。通过本征正交分解（POD）将RAT舱温度与高度、大气静温、飞行速度、RAT舱周围舱温度作为模型整体进行统一分析,并通过RAT舱温度简化模型及简化模型与完整模型的映射关系,选取试验数据作为样本数据,利用POD算法进行RAT舱温度预测。结果表明：1阶模态占据所有模态的比重超过99%,归一化处理后预测结果的平均绝对误差最小可达到0.063,均方根误差最小达到0.07;POD算法可以在样本数据基础上,通过模态重构有效预测RAT舱的温度信息。     

锯切圆柱形42CrMoA的声发射监测试验

针对锯切加工中的带锯条磨损状态未知、锯切质量下降等问题，本文研究了新试制的FTCUT双金属带锯条锯切圆柱形42CrMoA合金结构钢过程中锯切行为的变化，探讨了声发射信号与单刀锯切过程、锯齿磨损和锯切表面质量变化的关联。研究表明：锯切圆柱材料时随着锯切深度的变化，参与齿数先增大后减小，带锯条约束条件不断变化，进而影响着声发射信号幅值和锯切表面质量；基于时域分析可知锯齿磨损过程分为磨合磨损、快速磨损、稳定磨损三个阶段；基于FFT频域分析发现当频谱图出现多个主频，且第一主频幅值下降时，表明声发射信号来源比较分散，即可认定带锯条失效；基于小波包频域分析发现第7频段信号占比最高，最能反映工件表面质量的变化，其波动情况与锯切表面的微纹和波纹情况可建立一定的联系。因此，可基于声发射信号时域和频域分析判断锯齿磨损和锯切表面恶化情况，为锯齿磨损和锯切表面质量的在线监测提供一定的思路。     

基于极化神经网络的雷达舰船检测识别方法

相参雷达捕获的全极化海面目标距离-多普勒(RD)回波数据中，目标区域占比小、信噪比低，且海况环境与干扰种类多变，使得经典的深度神经网络在此种条件下检测识别精度较低。为此，本文提出了一种基于极化深度神经网络的全极化相参雷达海面目标检测识别算法。首先，引入极化特征提取模块挖掘目标与干扰的差异化特征;其次，通过特征金字塔网络解决小目标检测识别的问题;最后，使用级联结构进一步提升算法性能。在全极化相参雷达回波数据集上的测试结果表明:基于特征值与特征矢量的极化特征对于数据集中两类舰船目标的平均精度分别达到0.907 9与1.0，相比不采用极化特征有着显著提高。     

考虑区间叠加不确定间隙的空间可展机构动力学研究

本文建立了考虑不确定间隙空间可展机构动力学模型，通过对不确定间隙进行描述，结合传统接触模型提出含不确定区间间隙的接触力模型，并将其嵌入展开单元动力学模型，通过切比雪夫区间求解对含区间系统动力学模型进行求解，针对区间求解中启动阶段估计不准、区间叠加误差过大、区间整合的问题与展开单元叠加问题，提出了相适应的区间扩张、局部均值分解与瞬时叠加方法降低区间求解误差，并给出区间间隙累加下动力学响应边界。结果表明:区间间隙大小主要对系统运动精度产生较大影响，而区间间隙数量对系统运动稳定度影响较为严重。区间叠加方法相比于传统拟合方法可进一步提高空间可展机构预示精度，相较于传统拟合结果可提高7.74%。     

基于VMD-MA的GNSS-MR雪深反演方法

针对利用全球卫星导航系统多径反射(GNSS-MR)技术反演雪深过程中信噪比(SNR)序列趋势项分离不佳和反演结果波动较大的问题，提出一种基于变分模态分解(VMD)和移动平均(MA)的雪深反演方法。VMD算法通过自适应高通滤波有效分离SNR序列的趋势项，MA算法对初始反演结果进行平滑处理从而减少随机波动。选用瑞典KIRU站2021年前5个月GLONASS不同频段的SNR观测值开展实验，研究所提方法的可行性。结果表明：基于VMD算法的反演结果与气象站原位雪深相关系数超过0.95，均方根误差(RMSE)最低约5 cm，较传统算法减少近40%；经MA算法平滑处理后，反演精度进一步提高。考虑到GNSS站和气象站之间的差异性，选取GPS SNR反演结果作为参考数据源，不同参考数据源取得了一致的实验结论,验证了所提方法的可行性和有效性。     

不同气量分配下声激励对中心分级旋流火焰动力学的影响

采用高速摄像拍摄火焰化学自发光和本征正交分解（POD）法研究了多激励频率下中心分级旋流分层火焰的宏观结构和动力学特性。结果表明：随着气量分配比的增加，火焰宏观结构逐渐沿径向方向扩张，火焰分层现象变得更加明显。激励频率的变化对火焰宏观结构的影响较小。POD分析结果表明：外激频率为200 Hz时火焰脉动最明显。随着主燃级气量占比的增加，释热脉动在激励的作用下沿轴向方向减弱，在径向上出现极值交替且振荡变强。     

桥面变形监测的多尺度分析与建立模型

对于利用 GNSS测量技术获取的桥面监测数据,研究如何对其进行准确而有效的处理与 分析,获取桥梁的运营状态,对桥梁的养护与安全运营具有重要意义。从对桥面 GNSS监测数据 的处理与分析方法研究出发,利用 EMD 方法结合频谱分析,得到 EMD 后的IMF 分量的频域范 围,有效地分离出含有振动信息的变形量、趋势分量和高频噪声分量。结合 SSA、EMD 两种信号 处理方法的优点,提出了一种新的 EMD-SSA 耦合模型,将经SSA 去噪后的高频IMF分量与低频 IMF分量和残余项进行重构。对新的信号处理模型通过仿真信号和桥面监测信号进行验证,试验 结果表明,新模型的处理效果较单独的 EMD、SSA 方法的处理效果有了显著提升。与 EMD、SSA 方法相比,利用新方法处理信号后信噪比与相关系数增加,偏差减小,验证了新方法的可行性与有 效性。