复合材料层合板的振动模态试验研究

采用逐点激励单点测试（SISO）的方法,在自由状态和一端固支状态下对无损伤和含开孔损伤的复合材料层合板进行了模态试验和模态识别.根据测量得到的试验件的频率、阻尼和振型等模态参数,分析了层合板在不同边界条件下开孔损伤位置和开孔损伤大小对层合板的振动特性的影响.结果表明：复合材料层合板具有优越的阻尼特性;试验获得的振动特性与相关文献中的结果一致;开孔损伤位置和开孔损伤大小对层合板的振动特性有明显影响.     

步进频雷达成像技术研究进展

步进频雷达发射窄带脉冲,利用多个脉冲合成宽带成像,对发射、接收分系统和信号处理平台的要求相对较低,是获得目标高分辨距离像的一种有效技术手段.从雷达系统设计和工程应用的角度出发,对目前国内外研究提出的具有代表性的几种步进频成像频域方法和时域方法进行了论述;介绍了不同处理方法在雷达波形和工作方式设计、合成宽带成像的性能、工程实现难度和适用任务场景等方面的优点和不足;探讨了各种方法工程应用的可能性.相对于其他方法,一种基于子脉冲去斜的步进频合成宽带方法在工程上更易于实施.     

北斗卫星导航系统中频信号的产生方法

北斗卫星中频信号在精确导航与授时、合成孔径成像等方面起着关键作用。通过对北斗卫星导航信号的特征进行分析,建立了北斗卫星中频信号的数学模型,并对该模型进行了仿真实现,进而研究了中频信号中路径延迟、噪声和多径干扰对原始北斗信号的影响。研究得到的信号数据可以为导航接收机和信号处理模块提供不同采样率的信号源码,通过这样的方法可以减少大量现场试验,缩短研发时间、降低成本。     

大规模高速背板的信号完整性设计与仿真

本文首先从联合战术无线电系统的规模分析了设计大规模高速背板的必性,同时从信号完整性方面分析了高速背板设计中所面临的问题,包括反射、串扰、损耗与衰减、电源完整性等几个方面的机理及对PCB设计造成的不良影响,并针对这几个信号完整性问题给出了相应的PCB设计准则。其次,针对一款基于串行RapidlO高速总线的背板系统从PCB设计的层叠设计、布线设计、过孔设计等方面给出具体分析与设计方案。最后,通过Sigrity公司的PowerSI仿真软件、Synopsys公司的Hspice仿真软件和Quantum公司的QSI仿真软件进行信号完整性仿真和Ansofl公司的Siwave5．0仿真软件进行电源完整性仿真,通过仿真分析对PCB信号完整性进行验证与设计优化。     

空空导弹仿真环境的构建

导弹的仿真试验是导弹挂飞和靶试前的关键性试验,是判断导弹是否具备试飞条件的重要工程依据.本文介绍的空空导弹仿真试验环境,可以在试验室条件下完成导弹的工作流程,为雷达型空空导弹的半实物仿真提供了重要的支撑平台     

航空发动机数控系统液压机械装置仿真研究

以某型航空发动机数控系统液压机械装置的设计为例,分别采用了经典的仿真算法和专业仿真分析软件AMESi m对液压机械装置各部件进行了建模和仿真计算,并对2种算法所得结果进行比较,表明AMESi m仿真软件在液压机械装置仿真计算方面具有巨大优势。     

大规模车辆监控通信服务器的设计与实现

为了解决大规模车队同时利用短消息业务和通用分组无线业务与多个监控中心进行通信的问题,研究了基于上述两种通道的车辆监控通信模型,详细设计了其中的通信服务器的功能和结构,使其能够支持各监控中心自由选择监控车辆、信息广播、特殊信息优先等服务.为了提高服务器的运行效率,在数据结构中充分采用了以空间换时间的方法,自行设计了监控接口协议,实现时采用了多线程、消息通信和组件技术.系统完成后大量的现场实验结果表明了服务器的高效性和稳定性.      

ATE环境下的多频测试参数故障检测

从线性模拟电路灵敏度的概念入手,分析了通过获取敏感频点激励下的最大故障误差来检测电路参数故障的可能性,提出了一种针对测试频率和测点信息的激励矩阵.设计了适合自动测试系统进行模拟电路参数故障检测的联合激励方式提取算法以降低测试成本.仿真结果所给出的故障检测效果显示,该方法可以放大故障误差,并有助于利用敏感频点响应的差别来辨别故障信号.      

GPS授时校频方法研究与试验结果

为了解决多目标综合测量系统各测站之间时间同步和频率校准问题,提出了利用GPS(Global Positioning System)单星或多星共视方法进行站间时间同步与校频,给出了这两种方法的计算公式,分析了星历误差、星钟误差、电离层折射误差、对流层折射误差、多径效应和接收机硬件延迟对时间同步精度的影响.为了验证GPS授时校频精度,进行了相关试验.通过与铯原子钟比对,表明利用GPS可实现纳秒级时间同步,校频精度也优于5.0×10-11,多星共视具有更高的同步校频精度.      

一种基于联想记忆系统实现图像压缩的新方法

针对传统神经网络用于图像压缩时存在的训练时间长、泛化能力弱等问题,提出一种基于联想记忆型神经网络的图像压缩新方法.利用牛顿前向插值多项式构建联想记忆系统,对图像数据进行建模.首先将图像数据分为多个数据块,然后利用数据块对联想记忆系统进行训练,训练结束后得到该数据块的特征数据,特征数据的数量小于原始数据块,且数值大多在零附近.最后对所有数据块的特征数据重新排序,进行熵编码,从而实现图像数据的压缩.实验结果表明该方法是可行的和有效的,相比传统神经网络,联想记忆系统无需预先训练,不依赖训练集数据和初始值,可以实时编码.