基于声测法的齿轮箱齿轮故障诊断研究

分析了齿轮箱故障机理及其与噪声信号的内在联系 ,利用声检测原理对齿轮箱工作状态进行了监测实验 ,分析处理了系统正常和故障工况下的声学及振动信号 ,并通过倒频谱分析方法进行特征参量提取 ,成功地判断出了齿面磨损故障。     

环形串联直缸发动机配气系统设计

环形串联直缸发动机具有功率密度高、惯性力小等诸多优点,但其运行时气缸转子始终绕输出轴周向转动,使得传统发动机静态的配气方法不再适用。因此,研究设计一种能够满足该型发动机进排气需求的新型配气系统意义重大。针对该型发动机独特的环形串联结构和差速运动特性,研究了各转子气缸的容积变化规律,分析了各转子气缸进排气相位与转子转角之间的关系,创新设计了一种基于气道复用的动态位置配气系统。根据二冲程发动机配气方案设计加工了配气系统零部件,并通过高压气动实验完成了对该型发动机的动态进排气过程。实验结果表明,当给定外加驱动气压0.25 MPa时,发动机能够以约200 r/min的速度稳定运转,有效验证了该配气系统的可行性。     

当前消防部队经费预算管理存在问题及对策研讨

当前各级消防部队十分重视预算管理,不断加强对预算工作的监督和控制,取得了良好的效益,但也存在一些亟待解决的问题。从消防部队经费预算管理存在的主要问题入手,对存在问题的原因进行分析,提出了加强经费预算管理的对策。     

惯性测量匹配法测定船体变形实施方案研究

介绍了船体变形的产生原因,详细分析了船体变形对航姿参数的影响和惯性测量匹配在实船上测量船体变形时的几种实施方案。分别讨论了在中心航姿系统部位和局部基准部位是否安装加速度计和速率陀螺时的不同情况,具体推导了变形角、局部基准部位的航姿角和摇摆线速度的计算公式。对各种方案进行了分析比较,指出了各自的优缺点,为惯性测量匹配法在实船上的应用打下了基础。     

非理想信道下测量零值无偏干扰抑制滤波器设计

现有的抗干扰滤波器在通道非理想特性下会导致接收机测量零值发生偏移,且偏移量与干扰参数相关,其已成为高精度测距接收机实现其精度提升的主要障碍。针对上述问题,从对称通道特性出发,给出一种无偏的时域抗干扰滤波器设计技术。解决了传统的时域抗干扰滤波器在非理想信道下测量零值偏移的问题,且工程实现简单。理论分析和仿真实验进一步验证了方法的有效性,采用该方法可以使测量零值偏移小于0.2 ns。     

对接组合体初始姿态影响的建模研究

建立了对接过程对组合体初始姿态影响的解析与数值模型。解析模型采用相对于整体质心的动量矩定理,给出了对接完成后组合体姿态角速度计算的解析表达式。结合追踪器的绝对运动方程和目标器的相对运动方程,建立了基于对接动力学的数值模型。通过单一偏差和组合偏差两种算例,对解析和数值模型得到的组合体初始姿态角速度进行了对比分析。计算结果表明,两种模型绝对偏差在0.07°/s以内,相对偏差在10%以内,另外给出了两种模型在工程任务中各自的适用阶段。     

单站测向定位技术研究

对单站测向定位的技术进行了研究,结果表明:固定单站测向定位只能确定目标运动的航向,并给出了航向的计算方法;运动平台单站测向定位可以确定目标运动的航迹(测向平台以匀速直线运动除外),给出了目标位置的计算方法;同时探究了运动平台做匀速直线运动不能对目标定位的原因,进一步明确了运动平台单站测向定位的条件.     

基于蚁群算法的防空兵兵力机动线路优化

根据防空兵对机动线路的要求以及战时的安全性特点,得出影响防空兵兵力机动线路选择的因素,引入里程指数的概念.将线路的长度进行修正赋权,给出兵力机动线路的等效线路长度.把这一等效线路长度结合到蚁群算法中.能够较好地模拟现代战场的复杂环境对防空兵兵力机动路线选择的影响,并科学、合理地选择路线,为指挥员的决策提供帮助.     

直接力/气动力复合作用动能拦截弹姿态控制方法

针对直接力/气动力复合作用动能拦截弹的姿态控制问题,建立了拦截弹俯仰-偏航通道短周期运动模型;利用线性二次型最优跟踪控制理论结合姿控固体小火箭点火逻辑设计了复合控制系统,通过分析非线性容限得出了该系统对直接力偏差具有强鲁棒性的结论;姿控回路仿真表明系统具有快速响应特性及良好的跟踪性能,考虑侧喷干扰效应等实际条件的六自由度弹道仿真表明所设计的控制系统能够满足拦截末段直接碰撞要求。     

增量式神经网络聚类算法

神经网络模型具有强大的问题建模能力,但是传统的反向传播算法只能进行批量监督学习,并且训练开销很大。针对传统算法的不足,提出全新的增量式神经网络模型及其聚类算法。该模型基于生物神经学实验证据,引入新的神经元激励函数和突触调节函数,赋予模型以坚实的统计理论基础。在此基础上,提出一种自适应的增量式神经网络聚类算法。算法中引入"胜者得全"式竞争等学习机制,在增量聚类过程中成功避免了"遗忘灾难"问题。在经典数据集上的实验结果表明:该聚类算法与K-means等传统聚类算法效果相当,特别是在增量学习任务的时空开销方面具有较大优势。