精密异形航空燃气涡轮轴承加工关键技术研究

异形燃气涡轮轴承的外环滚道截面形状为波瓣形,精度要求很高。本文采用的微位移进给驱动机构具有高频响、高精度、大行程,且控制简便的特点。在研究陶瓷结合剂ＣＢＮ砂轮修整及磨削工艺的基础上,采用前馈与速度反馈的控制方法,对工件进行了加工,得到了较好的加工表面质量和滚道轮廓曲线     

沥青纤维不熔化过程的红外光声光谱研究

沥青纤维在其不熔化过程中,发生了一系列复杂的化学变化。本文应用红外光声光谱法,分析研究沥青纤维以空气作不熔化介质,在不同温度下,所得一系列沥青不熔化纤维的组成与结构的变化     

基于输出协方差配置的车辆振动控制系统设计

通过对车辆振动系统的振动特性分析,确定出系统反馈控制的设计目标。基于对［１］中状态协方差配置控制理论的推广,文中给出了控制器设计的具体方法,并举例说明该设计方法具有直接有效的特点     

液体火箭发动机故障诊断的最优回归方法

提出了一种基于最优回归理论的液体火箭发动机故障诊断方法，可以在测量参数较少的情况下诊断出较多的发动机故障。当发动机故障不太严重、故障因素也不多时，得到比较满意的关于故障定位和故障大小的结果；在发动机故障比较严重的情况下，仍能得到比较好的故障定位结果；当存在多个故障因素时，诊断效能有所下降。结果表明本文所提方法在比较大的范围之内具有良好的效果。     

用小波包变换降低 MCM 系统中并存的脉冲干扰和窄带干扰的影晌

小波包变换可以给出信号精细的时频局域化特性，本文通过对信号进行小波包变换，导出了用小波包变换实现多载波调制（MCM）的系统模型，在此基础上研究了用小波包时频分解特性对信号进行变换，从而降低MCM系统中并存的脉冲噪声和窄带干扰的影响，并给出了如何选取时频单元进行变换的算法。     

谱分析方法在仿真结果分析中的运用

文中给出了谱估计的分析，并将它直接应用于仿真系统输出量的特性分析。对于仿真的可信性问题，讨论了相容性检验方法，特别是小子样现场试验下，仿真与现场试验之间的一致性问题。     

适用于认知无线传感器网络的高效频谱分配方法

广泛工作在ISM(Industrial,Scientific and Medical)频段的无线传感器网络面临严重的频谱稀缺问题。在无线通信中,动态频谱分配被认为是提高频谱效能的重要途径。针对典型集中式管理的认知无线传感器网络设计了基于图着色结合负载强度的高效频谱分配算法。首先在协议干扰模型下确保频谱资源在空间上充分利用,随后综合考虑节点负载强度与公平性建立优化模型并按照乘子法加拟牛顿法框架求解最优值。仿真实验表明算法与固定频谱分配方式和传统自适应频谱分配算法相比,在系统吞吐量和节点缓冲区队列长度两个关键性能指标上具有显著优势。     

适用于GPU处理的长更新周期卫星导航信号载波相位跟踪环路

针对短环路更新间隔下GPU处理效率受限而长更新间隔下传统跟踪环路在高动态场景下不稳健的这一矛盾,提出一种可适应高动态场景的长更新间隔载波相位跟踪算法,该算法设计了一种低复杂度线性调频信号参数估计方法,实现跟踪初始阶段多普勒及变化率的精确估计进而消除大部分信号动态,在跟踪过程中采用4阶卡尔曼滤波对残余信号相位及动态进行精细跟踪。经仿真验证,200 ms更新间隔下,可实现多普勒一次/二次变化率分别达800 Hz/s、64 Hz/s²正弦运动场景下载波相位的快速稳定跟踪,1次更新即可收敛,跟踪灵敏度低至23 d B-Hz,相位跟踪精度远优于传统3阶锁相环路。     

轮式突击炮行进间射击炮口振动分析及稳定控制

为了研究不同因素对炮口振动的影响规律,建立了轮式突击炮行进间射击多体动力学模型,并与试验结果对比验证了合理性。路面谱采用谐波叠加法建模,在不同路面条件和火线高情况下进行了仿真计算,获得了两种因素对行进间射击炮口振动的影响规律。构建了垂向稳定器模型,进行了联合仿真,对比了有、无稳定器两种情况下的炮口振动。结果表明:炮口振动幅值随路面粗糙度增大而增大;火线高对炮口振动的影响是非线性的;垂向稳定器能有效控制炮口振动,相较于无稳定器情况,开炮前炮口最大高低角和高低角速度幅值分别降低了94.1%和97.4%,开炮后炮口最大高低角振动幅值降低了16.2%。该研究对轮式突击炮的总体设计起到了一定理论支撑,具有重要工程应用价值。     

顾及噪声影响的GNSS高程序列预测Prophet方法

全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)高程时间序列具有非平稳、非线性、含噪声等特点,在深入研究Prophet预测模型的基础上,针对Prophet预测模型对于趋势信号和周期信号有良好预测效果这一特性,提出一种引入经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)的“降噪—分解—预测”组合GNSS高程时间序列预测方法。该方法先将原始时间序列进行EMD降噪,再对降噪后的序列进行分解预测,最后重构各分量预测信号为最终预测序列。通过对实测高程数据进行研究,实验结果表明：降噪后信号的平均信噪比为10.30dB,能量百分比平均为88.75%;利用所构建的短期预测方法,GNSS高程时间序列预测结果的均方根误差分别平均提升26.41%和14.88%;平均百分比误差分别平均提升18.92%和7.91%,验证了组合预测方法的有效性及实用性。