一种基于多调制技术的自适应多速率数字通信系统

数字通信系统的信道状况多变。采用自适应多速率技术,根据信道状况选择合适的信息传输速率进行数据传输,可以提高信道利用率和减少误码率。文章利用多元调制中符号速率与比特速率的倍数关系,通过对多元调制方式的切换,实现了自适应多速率的数据传输。不同的调制方式对信道状况有不同的要求,所以文中分析了几种实用的信噪比估计方法,同时为实现调制方式的可靠切换设计了工作流程,并最终在硬件平台上实现了多调制切换和自适应多速率数据传输。     

基于双转台五轴机床在工件坐标系中误差矢量建立与补偿

以双转台五轴数控机床为对象,针对该类型机床在经典后置处理中会导致非线性误差,本文提出一种非线性误差预测模型,即在工件坐标系中考虑了非线性误差的刀具轨迹代替刀位点之间的小线段轨迹,利用经典五轴后置处理,使得在机床坐标系中减少非线性误差,最大限度保证在机床坐标系中刀位轨迹保持直线运动轨迹.最后通过Matlab对一叶轮零件中...     

一种改进的Lucas—Kanade光流估计方法

Lucas—Kanade算法是一种重要的光流估计技术,在计算机视觉领域有广泛的应用。但对于图像纹理欠丰富的区域,Lucas—Kanade算法光流估计结果较差。文章提出了一种改进的Lucas—Kanade算法：首先,计算跟踪置信度因子;然后,通过阈值检测剔除不可靠的光流估计结果;最后,进行邻域填充。该方法改善了纹理欠丰富区域的光流估计,对矮人模型图像序列进行了实验,证明了方法的有效性及优于Poelman方法和Chiba方法。     

基于模型的转子系统不平衡量的估计

采用基于模型的方法对转子系统的不平衡量进行估计,首先记录初始状态下的振动信号,然后根据实时测得的不平衡响应信号,得出差值振动信号,联立转子系统的动力学方程,得出不平衡等效载荷,根据等效载荷,得出不平衡的位置、相位及大小.采用模态扩展技术实现由有限几个点的振动响应获取所需点上的响应.由于噪声的影响,提出了基于高斯小波的降噪方法.仿真与实验结果表明,这一方法能够比较准确地估计出转子系统的不平衡量.      

考虑外圈局部缺陷的滚动轴承非线性动力特性

 建立了考虑滚动轴承外圈局部缺陷、非线性轴承力和径向游隙等非线性因素的滚动轴承系统动力学微分方程,并用Runge-Kutta-Felhberg算法对其求解。利用分岔图、Poincaré映射图、频谱图以及均方值、峰值因子、峭度等时域参数,分析了滚动轴承的响应、分岔和混沌等非线性动力特性。结果表明：考虑外圈局部缺陷的滚动轴承系统存在多种周期、拟周期和混沌响应;滚动轴承系统进入混沌的主要途径是倍周期分叉;峰值因子比率在中、低速,峭度比率在低速时可以很好地识别外圈局部缺陷。均方值比率除了在与轴承动力特性有关的个别转速外,可以在较大的转速范围识别外圈局部缺陷。     

崎岖地形中关节式月球车姿态估计数值求解方法

 以被动关节式地形自适应月球车为研究对象,融合关节机器人D-H坐标建模方法构建了月球车悬架运动学模型和以侧倾、俯仰和偏转角表示姿态的欧拉角方式建立了车轮到世界坐标系的悬架完整表达模型。利用悬架完整表达模型,用带有迭代因子的连续迭代和离散迭代数值求解方法,建立了光滑和离散崎岖地形姿态估计算法。最后以8轮扭杆双摇杆摇臂月球车原理样机为例来验证此模型求解方法。仿真结果验证了所建立的基于数值方法的崎岖地形被动关节式月球车姿态估计模型的正确性,其求解模型精度能够满足仿真要求。     

基于试验气动力的弹性飞机舵面效率分析

基于非线性试验气动力和线性理论气动力对某飞机进行了气动导数和飞行载荷计算,分析了舵面操纵效率受气动力类型、飞行动压和迎角的影响,重点研究了舵面操纵效率、舵面操纵反效与翼面弹性载荷、弹性压差分布以及弹性气动压心之间的关系。研究表明：使用非线性试验气动力和线性理论气动力所分析得到的舵面效率具有较大的差别;受到结构弹性变形的影响,随着飞行动压的增加,舵面的操纵效率不断下降,副翼甚至会出现操纵反效现象;在使用非线性试验气动力进行分析时,飞行迎角对于舵面操纵效率具有较大的影响,这是在使用线性理论气动力进行分析时所不能考虑的。     

高超声速湍流高效模拟算法

采用了直接过滤的Navier-Stokes(N-S)方程组对高速可压缩湍流进行研究。针对高超声速湍流的非线性流动特性,对N-S方程直接过滤推导了大尺度湍流流场的控制方程,更精确地反映高速湍流的可压缩性,建立了可压缩湍流的大涡模拟TDM模型。使用传统的Smagorinsky模型的非线性推广,采用基于非Favre过滤的超声速可压缩湍流的大涡模拟模型,应用Caylay-Hamilton定理,建立可压缩湍流大涡模拟的非线性亚格子模型,并发展为动力学模式,模型中的两个常数通过当地流场动态的确定,消除了可调经验常数的影响。针对构造的高超声速湍流大涡模型开发相应的高效并行算法。     

基于神经网络模型的动态非线性气动力辨识方法

 在标准径向基函数（RBF）神经网络模型的基础上发展了带输出反馈的RBF神经网络。将计算流体力学(CFD)方法计算的时域气动载荷作为输入信号,建立跨声速非定常非线性气动力模型,并进一步运用CFD方法验证模型的精度。算例表明带输出反馈的RBF神经网络较标准RBF神经网络精度更高,能更准确描述跨声速激波大幅振荡时的非线性和非定常特性,并可推广用于多自由度运动的动态非线性气动力建模。用多级信号训练,预测简谐信号输入下的气动力算例表明带输出反馈的RBF神经网络能够预测不同振幅、不同频率的信号激励下的非线性气动力。     

非线性添加剂对聚酰亚胺介电性能的影响

采用非线性添加剂对聚酰亚胺进行电导率改性,研究了改性前后介质的电导特性及其他介电性能,以及添加剂含量对聚酰亚胺复合介质材料电导特性的影响。结果表明,改性后的复合试样的体电导率随添加剂质量分数的变化而变化,当质量分数小于5%时,电导率略有下降,大于5%时显著上升。改性后的复合介质材料的非线性电导率特性变化显著。