一种直升机粘弹减摆器时域模型参数识别方法

在时域内建立了直升机粘弹减摆器的非线性模型。该模型基于不可逆热力学原理，在线性滞弹性位移场(Anelastic displacement fields，ADFs)模型的基础上，通过一组材料状态变量函数引入了粘弹性材料的非线性特性；文中以硅橡胶为研究对象，在粘弹减摆器实际工作中比较典型的幅值和频率范围内，进行了简谐实验，并通过两位移幅值(0．1cm，0．6cm)的应变／应力滞迟回线直接进行模型参数识别。最后，通过与线化复模量、不同幅值的应变／应力的滞迟回线等实验数据比较，证实了本文模型具有较好的可靠性，为进一步研究直升机粘弹减摆器的性能和带减摆器的旋翼气弹分析奠定了基础。     

涡轴发动机高速两支点转子不平衡识别

针对实际工作中的涡轴发动机不平衡量难以监控现状,提出了一种基于非线性支承参数的涡轴发动机高速两支点转子不平量识别方法。建立起转子动力学有限元模型,以支承位移响应工频信号有效值为目标,采用Pointer优化器开展不平衡量识别,通过反馈迭代识别油膜阻尼、刚度。以某真实发动机转子的不平衡量开展识别验证,识别结果符合实际转子不平衡量变化规律,该识别方法计算效率满足工程要求,为发动机整机振动响应仿真分析中的不平衡量施加提供输入条件。     

计算参数对数值修正载荷识别算法的影响

针对在载荷识别计算中经常遇到的累积误差问题,提出了一种在每个时间步长内迭代修正的 载荷识别算法。首先利用拟静态算法得到载荷初值,再使用数值迭代算法对其进行修正计算,仿真结果表明,该修正算法可以有效地减小由于累积误差导致的发散,得到收敛的识别结果。针对上述算法,本文以多输入多输出简支梁为模型,分别分析了区间放大系数、区间分割系数和精确度指标3个计算参数对于识别结果的影响。计算结果显示,参数的选择对算法的效率和精度影响很大,不当的参数甚至可能引起识别结果严重发散,所以选择合适的计算参数对于数值修正算法十分重要。     

非线性参数识别的相关积分方法及其应用

使用相关积分方法解决单自由度非线性系统的参数识别问题。利用相关积分方法的滤波特性可以有效地抑制测量信号中的噪声影响，提高参数估计的精度。同时可以分别建立非线性阻尼和刚度参数的线性识别方程．实现两类参数的分离识别，有利于弱非性项的参数估计。将这一方法用于贮箱内液体晃动等效力学模型参数的试验确定问题，解决了由于采用防晃装置而产生的非线性晃动阻尼的参数识别问题。     

基于Hilbert-Huang变换的航天器发射段力学环境分析

文章基于Hilbert-Huang变换,对某载人航天器发射过程中整流罩分离期间测量的力学环境参数进行处理分析,利用HHT的基函数自适应性特点,得到振动时间历程信号的时频域Hilbert谱,准确识别出信号主频率及对应时间范围。此应用案例可为地面力学试验条件制定以及运载接口条件确定提供参考。     

固体火箭发动机反喷管打开后的瞬变参数辩识研究

大量研究表明,在固体火箭发动机反向喷管打开的瞬变过程中,发动机的瞬变燃速、反喷管的流量收缩因子和反喷管的开放函数对内弹道性能预示有较大的影响,但这些参数难于用一般方法精确确定,本文提出用控制论中的辩识技术来确定这些瞬变参数的方法,通过对真实发动机的瞬变参数辩识,证明了该方法具有真实性好、快速、准确、经济的特点,在工程应用上是可行的和可靠的,是工程计算和分析瞬变参数的一个新途径。     

基于混合深度特征的红外目标抗干扰识别算法

复杂干扰条件下的红外空中目标识别技术是空战对抗领域的热点研究课题,复杂人工干扰严重遮蔽目标,导致目标特征的连续性与显著性遭到破坏,无法全面描述识别对象的特性,造成空中目标识别准确率下降。针对此问题,提出一种基于图像混合深度特征的空中目标抗干扰识别算法。首先,基于卷积神经网络进行图像深度特征的提取,将深度特征与梯度直方图(Histogram of Gradient, HOG)特征进行有效融合,构建混合深度特征。针对作战场景中的目标与干扰的对抗态势多样性,将支持向量机的二分类模型改进为三分类模型,对目标、干扰以及目标干扰粘连三种状态进行精确分类。实验结果表明：在复杂干扰环境下,基于混合深度特征的空中目标抗干扰识别算法正确率为92.29%,该算法可以有效地解决目标被干扰遮蔽、形成目标干扰粘连状态时的抗干扰识别问题。     

基于深度学习与灰度图的肌电机械手手势识别

为了提高肌电机械手手势识别的精度,首先将肌电信号信息转换为图片,实现更直观、更明显的肌电信息展示,然后使用迁移学习微调Res Net50模型,构建基于肌电信号灰度图的肌电机械手手势识别模型,并使用该模型对三种手势进行识别实验。结果显示,ResNet50模型对基于肌电灰度图的手势识别率高达93%,有效减少了过拟合现象并提高了识别精度。     

用于联合跟踪和识别的高分辨率雷达模型

采用高分辨率雷达（ＨＲＲ）距离剖面图来识别飞机或地面目标是一件相当困难的工作，这在很大程度上是由于目标视线角变化很小而引起目标的距离剖面图的变化却极大。本文中，我们基于似然法提出了采用一系列的ＨＲＲ距离剖面图来完成关于一个目标的联合跟踪和识别问题。在已知目标方位的情况下，场景结构的似然函数是把在目标方位顺序上的动态先验值和距离剖面的似然值结合起来。识别系统根据目标类型参数和观测时目标方位序列完成联     

基于转角振型曲率的损伤识别

利用中心差分法求取振型曲率,用损伤前后同一位置的振型曲率变化来作为结构损伤的识别指标。采用有限元方法,通过数值仿真对不同位置发生损伤的悬臂梁进行分析,利用构造的的损伤指标对结构损伤情况进行识别研究。在前人的研究基础上,特别提出了利用角度位移振型曲率变化来识别损伤。仿真算例表明:利用角度位移振型比平动位移振型识别损伤的效果更好、精度更高。