基于特征空间变换的运载火箭Pogo模型降阶方法

针对运载火箭Pogo状态空间模型存在维数高和奇异性的问题,开展了 Pogo模型的降阶方法研究.基于特征空间变换理论,导出了一般形式的Pogo状态空间模型的解耦形式.该形式与推进系统和结构系统的模态频率相对应,从而通过模态截断或保留感兴趣的模态实现有效的模型降阶.同时,还给出了降阶方法的实数运算公式.在两种不同型号推进系...     

基于相关与小波变换相结合的弱信号检测

针对强噪声背景中的弱信号检测问题,在传统的相关检测方法的基础上,利用小波良好的去噪性能,提出了相关检测与小波变换相结合的弱信号检测方法。仿真结果表明,该方法优于传统的相关检测方法,无须知道有用信号的先验知识和同步信号便可以有效的检测周期性弱信号,并获得更高的输出信噪比。     

在单脉冲内利用Hough-Ambiguity变换估计目标加速度研究

根据雷达发射恒定载频信号时匀加速目标的回波为线性调频（LFM）信号的特点,研究了在单脉冲内基于Hough—Ambiguity变换（HAT）估计目标径向加速度的问题。首先,采用Hough—Ambiguity变换得到信号的调频斜率;进而,根据调频斜率估计出目标径向加速度;最后,仿真实验结果验证了方法的有效性。     

小波包变换和神经网络的某型导弹故障诊断方法研究

提出了一种基于小波包变换的残差能量方法,对导弹动态测试数据进行分析处理,提取导弹的故障特征,并在此基础上利用神经网络有效地实现了故障的诊断和定位。     

复合材料结构健康主动监测中激励信号的优化

利用L am b波频散方程及其数值求解得到的频散曲线,对L am b波模式及激励信号中心频率范围进行预测。建立了试验测试系统,利用集成在复合材料层合板上的PZT压电陶瓷片作为驱动器和传感器,激励并接收结构中激发的L am b波信号。对具有不同函数形式、中心频率和波峰数的信号激励,结构中传播的L am b波模式进行试验研究,为激励信号的选择与优化提供依据。利用H ilbert-Huang变换及H ilbert谱提取传感器信号特征,提出了L am b波信号在结构中传播时的能量衰减率和损伤敏感度两个考察指标,并据此对激励信号进行优化。实验结果表明,优化后的激励信号在结构中能激发出单一模式的L am b波(S0模式),有效地抑制了多模式现象的出现。同时,激发出的L am b波具有最低的能量衰减和最高的损伤灵敏度,响应信号特征明显,便于损伤识别。     

连续小波变换应用于密集模态参数识别

用连续小波变换方法进行模态参数识别时,减小小波函数的带宽可以提高小波变换的频率分辨能力,但同时也会增大边沿效应,影响密集模态参数识别的精度。本文提出了极值位置方法,在模态耦合严重的小波脊附近,找到模态解耦最好的尺度,在此尺度上进行频率和阻尼的识别,可以获得较好的识别精度。使用Morlet小波函数,对GARTEUR飞机模型中的三阶密集模态进行识别,验证了该方法的有效性。     

图像序列直线提取和匹配时Hough变换的应用研究

本文利用Hough变换的点线对偶性,将对图像序列中的特征直线的匹配转化为在参数空间中对特征点运动轨迹的参数估计,设计采用卡尔曼滤波器对运动目标进行初步跟踪,通过建立模板与图像的匹配相关系数判定搜索到的特征点的精确坐标。实验结果表明,该方法具有较好的跟踪结果。     

基于单代号网络的银行家算法

通过对银行家算法的分析,提出单代号网络的进程安全状态序列的改进算法-基于单代号网络的银行家算法,并通过具体的示例实现此算法。     

航空金属材料的损伤机制与预测方法

损伤是航空结构件加工制造与服役中的共性问题。以微观损伤机制与损伤预测模型为主要关注点,论述了典型航空用铝合金、钛合金中损伤形核、扩展的影响因素以及宏观、细观尺度损伤断裂的预测方法。对于塑性成形过程,以受力状态为切入点,阐述了不同应力状态下损伤演化的差异性,介绍了基于应力状态损伤模型在航空材料中的应用。对于疲劳损伤问题,总结了不同体系合金中的微观影响因素,如第二相颗粒、晶体取向等,讨论了疲劳预测方法在航空用铝合金、钛合金中的应用。将局部应力应变集中归纳为损伤萌生、扩展的外因,而材料内部缺陷、界面等为内因,塑性变形、疲劳过程的损伤累积均为内、外因综合作用的结果。通过归纳损伤机制研究进展与问题,分析宏、细观预测方法的优缺点,提出以共性规律与通用性预测方法为重点的发展方向。     

基于分数阶傅里叶变换的Chirp信号参数估计及恢复

分数阶傅里叶变换(FRFT)是傅里叶变换的一种广义形式。文章首先介绍了FRFT变换的定义;然后分析了Chirp信号的FRFT,在此基础上提出了在噪声背景下恢复Chirp信号的两种方法:一种是基于参数估计,另一种是基于分数阶傅里叶域上的滤波来实现信号重构;最后通过仿真验证了上述分析的可行性。