基于有向点集的多面多孔式装配偏差分析与协调

多面多孔式装配是航天航空等大尺度部件装配/装调常见的连接形式之一,其空间装配关系复杂,调配环节多且存在耦合,以试错式的装配作业方式存在难度大、需反复试装与调配、装配质量一致性差、装配效率低等问题。采用"有向点"表征轴/孔配合的空间装配关系,提出了一种基于有向点集的多面多孔式装配协调数学模型,通过奇异值分解（SVD）分解法对基于有向点集的协调模型进行最优匹配运算,给出了装配调整量的计算方法。最后,以实际工程需求为应用背景,在实验室环境下进行了多面多孔式装配协调试验,结果表明基于测量数据的装配偏差分析与装配调整量计算方法可行。     

基于CEMD的旋翼微动目标杂波抑制方法

针对旋翼微动目标杂波抑制问题,研究了一种基于复数据经验模态分解（CEMD）的微动目标杂波抑制方法。首先,建立了地杂波背景下的旋翼微动目标信号模。然后,根据杂波和微动信号在时频域的差异性,基于CEMD和Gabor变换,通过新定义的不同本征模态函数（IMF）的能量所占总能量的比重,选择出微动信号占优所对应的几个IMF分量,并基于这些IMF对旋翼微动目标进行时域和时频域重构,实现旋翼微动目标和杂波的分离,达到抑制杂波提取微动目标回波的目的。最后,与常规杂波抑制方法进行了对比,仿真结果验证了所提方法的有效性。     

远地时钟比对数据消噪方法研究

远地时钟比对是利用不同实验室的原子钟建立综合原子时尺度的必要条件,因而实现远地时钟比对的高精度时间传递技术的噪声水平,成为影响原子时性能的主要因素之一。本文主要研究了基于EMD的低通滤波方法,及其在远地时钟比对数据消噪中的应用,并将该方法与Vondrak平滑方法进行比较。结果表明：基于EMD的低通滤波结果明显优于Vondrak平滑结果。     

利用EMD方法提取太阳活动周期成分

EMD(经验模态分解)方法在处理非线性及非平稳时间序列时表现出了很大的优势和应用潜力.利用EMD方法研究太阳活动周期,对110年(1894-2003)和55年(1949-2003)的太阳黑子数月均值进行分解,分别得到一系列模式和一个趋势项,其中都可能包含有1.3至1.4年周期分量,25至30个月QBO(准双年振荡)分量,11年太阳周分量和22年Hale周分量.其中11年周期分量幅度最大,变化特征与太阳黑子数原始数据具有很高的相似性.不同于传统方法,EMD方法给出了太阳活动在不同时间尺度上各自分离的变化特征.      

富氮高能物质BTATz的热分解动力学和分解机理

为获得富氮高能物质3,6-双(1氢-1,2,3,4-四唑-5-氨基)-1,2,4,5-四嗪(BTATz)的热分解动力学参数、热分解机理函数、气相和凝聚相变化,为建立燃烧过程数学模型提供关键性热化学、热力学和化学动力学参数,通过热重(TG)、差示扫描量热(DSC)和气体(固体)原位反应池/快速扫描傅里叶变换红外光谱(RSFTIR)联用技术,研究了BTATz的热分解。实验结果显示BTATz的热分解过程对压强不敏感。基于Ozawa,Kissinger和Coats-Redfern方法,计算获得了BTATz的热分解动力学参数和方程。Kissinger法求得的活化能Ea和指前因子lgA分别为317.41 kJ.mol-1和28.07s-1。热分解反应机理服从n=1.5的Avrami-Erofeev方程,其热分解反应的动力学方程为dαdt=1.5×1028.07exp(-3.8178×104/T)(1-α)[-1n(1-α)]1/3。分析提出了BTATz的热分解机理,BTATz的热分解是从四嗪和四唑环的开环断裂开始的,分解产物又发生二次反应,465℃热分解凝聚相产物为NH4N3,聚胺和嘧嘞胺。     

基于静态小波分解的机加工表面图象滤波

由于在机械加工过程中机械振动和噪声回波的相干性，机加工表面图象上会存在白噪声，为了削弱这些噪声的影响，提出了一种基于静态小波分解的自适应阈值滤波方法，该方法首先将机加工图象分解至静态小波域。然后在静态小波域中将噪声的小波系数收缩至零，将此算法应用于机加工图象噪声滤波，并与基于Mallat分解的滤波算法和另外三种典型图象滤波算法进行比较，结果表明，该方法不仅可以有效的去除噪声，而且还可以保持图象的精密纹理结构。     

分解与重构在家居装饰设计中的运用

人们在满足物质生活的基础上,对居住环境的精神层面的要求越来越高,这无疑对居室装饰设计从业人员的设计观念及思维方式提出了新的挑战。从“分解与重构”理念切入,通过造型和色彩两方面对居室装饰设计的影响,探究“分解与重构”手法在居室装饰设计中运用的重要意义。     

Flow characteristics around airfoils near transonic buffet onset conditions

In transonic flow, buffet is a phenomenon of flow instability caused by shock wave/boundary layer interaction and flow separation. The phenomenon is common in transonic flow, and it has serious impact on the structural strength and fatigue life of aircraft. In this paper, three typical airfoils: the supercritical OAT15A, the high-speed symmetrical NACA64A010, and the thin, transonic/supersonic NACA64A204 are selected as the research objects. The flow fields of these airfoils under pre-buffet and buffet onset conditions are simulated by Unsteady Reynolds Averaged Navier-Stokes (URANS) method, and the mode analysis of numerical results is carried out by Dynamic Mode Decomposition (DMD). Qualitative and quantitative analysis of the shock wave motion, shock wave intensity, shock foot bubble and trailing edge separation, and pressure coefficient fluctuation were performed to attain deep insight of transonic buffet flow features of different airfoils near buffet onset conditions. The results of DMD analysis show that the energy proportion of the steady mode of these airfoils decreases dramatically when approaching the buffet onset angle of attack, while the growth rate of the primary mode increases inversely. It was found that at the onset of buffet, there exist different degrees of merging behavior between shock foot bubble and trailing edge separation during one buffet cycle, and the instability of shock wave and separation induced shear layer are closely related to the merging behavior.     

基于分解-粒化和优化极限学习机的燃油泵性能退化趋势预测

机载燃油泵的性能退化呈现非线性多阶段模式,为了提高机载燃油泵性能退化指标的预测精度,得到性能退化指标准确的预测范围,提出了基于奇异值分解-模糊信息粒化与优化极限学习机的模糊粒化预测方法。针对传统的粒化预测方法直接对原始序列进行粒化分析的不足,首先利用奇异值趋势分解方法提取燃油泵性能退化指标序列的趋势项及去趋势项,再利用信息粒化方法对去趋势项进行模糊粒化;然后将趋势项及粒化后的去趋势项数据输入至极限学习机进行回归预测,并采用粒子群算法优化极限学习机参数;最后根据实测值和预测值的对比分析评估预测模型的优良性。实验结果表明,该方法可以有效跟踪燃油泵性能退化指标的变化趋势,并对其指标的波动范围进行有效预测。     

基于经验模态分解的非平稳信号趋势项消除

归纳概括了传统的趋势项消除方法,指出各类方法的优点和不足,提出了基于EMD（经验模态分解）的非线性、非平稳信号剔除方法。该方法通过数据驱动自适应构造基底函数IMF（本征模函数）,再由若干阶IMF分量和剩余分量的重组获得趋势项,避免了对复杂趋势项的数学建模和分析计算。仿真结果表明,EMD法能够有效地提取和剔除非平稳信号中的复杂趋势项成分,获得平滑的趋向性信号。