高发射率远红外涂料的理论分析与实验研究

运用分子振动光谱、红外涂层模型和红外吸收系数迭加性等理论,对所选择的粘合剂、颜料和填料及其配制成的远红外涂料进行了详细的实验研究。结果表明,该种涂料是一种在8～12μm波段具有较强吸收性能的远红外涂料。     

波速测量层合复合材料冲击损伤实验

在层合复合材料横向冲击试验中,用应变片记录层合板表层在冲击过程中的应变响应,根据波的传播理论和连续损伤力学,从波速变化间接测得冲击下材料的损伤及损伤率。通过实验测得玻璃纤维／环氧（ＧＥ）正交层合板的动态损伤阈值,并证实了ＧＥ复合材料在拉伸阶段比在压缩阶段有更快的损伤扩展速率     

冲激雷达抗 RAM能力的实验研究

本文用实验方法从频域和时域两个方面研究了涂覆吸波材料目标的电磁散射,结果表明超宽带信号比常规雷达的窄带信号对付涂覆吸波材料目标有10～12dB好处,说明超宽带信号的确具有抗窄带吸波材料的良好能力。     

动载荷轴承滑油管内压力波研究初探

作者通过分析计算动载荷轴承油膜区间的变化规律,发现轴承滑油进口处油膜压力随时间变化。由于轴承进口处油膜压力变化,导致滑油进口处存在压力波。进一步分析滑油进口处压力波在滑油管内的传播及试验研究,首次发现,滑油管内压力波是由轴心运动引起的,它与轴承滑油压力、温度、轴承负荷及轴承几何尺寸等因素有关。作者认为,滑油管内压力波的发现,必将推动轴承润滑理论的发展。     

一种基于交叉关联积分的功放无意调制识别方法

针对同频率连续波信号中的功放指纹分析问题,提出一种基于相空间交叉关联积分的无意调制识别方法(CCI-UMI).该方法通过对功放无意调制的机理分析和对重构矢量沿轨迹概率(PDT)的理论分析,建立了相轨迹比较的基本理论依据和参数选择方法.采用多尺度交叉关联积分算法,在重构相空间实现了对信号细微差别的灵敏比较.对任意波发生器两路通道实测数据的分类实验表明:本方法识别率较高,经合理选择参数,在低信噪比下可获得比功率谱方法和相空间微分方法更好的分类性能.     

基于空时滤波的弱干扰信号波达方向估计方法

为实现对强度弱、波达方向比较接近以及信号相干等干扰信号波达方向的准确估计,提出了基于空时滤波的弱干扰信号波达方向估计方法,并在低干噪比条件下分别对一般非相关、波达方向接近非相关以及相干干扰进行了仿真分析。结果表明:所提出方法能够准确估计一般非相关弱干扰信号的波达方向,估计角度偏差不超过0.5°;能够较准确估计角度偏差不低于10°的非相关和弱相干干扰的波达方向,估计角度偏差分别不超过1.4°和1.3°;该方法还具有对干扰信号波达方向角度偏差和干噪比敏感度较低的优点,可为复杂电磁环境下干扰源的准确测向定位提供技术支撑。     

具有随行波表面的管道流场仿真研究及分析

对内壁具有不同尺寸的V型和半圆型随行波的管道流场进行了多个速度下的数值仿真计算,获得了各模型的微观流场及减阻规律。在建模过程中为减小计算量,采用了二维管道剖面代替三维管道模型的方法,并基于完整性和计算稳定性考虑选用了湍流RNGK-ε模型进行计算。仿真结果表明:在流动中,管道内壁随行波产生的旋涡有利于壁面的减阻,并且旋涡大小与随行波的尺寸有关,减阻效果会随着随行波尺寸的变大而减弱。在仿真速度条件下,半圆型随行波的减阻效果要优于V型随行波。     

一种LPI雷达宽带信号DOA估计算法

宽带低辐射信号的设计是低截获概率(LPI,Low Probability of Intercept)雷达的关键技术之一。但传统的波达方向(DOA,Direction of Arrival)估计算法主要是针对窄带信号设计的,应用在LPI雷达中会制约雷达的测向性能。重点研究一种宽带信号DOA估计的方法。该方法的关键在于通过直接分解数据协方差矩阵,来构造聚焦矩阵。此外,还从LPI雷达工程应用的角度分析了该方法的性能指标,并用MATLAB进行了仿真,仿真结果表明该方法具有较高的分辨力和较低的算法复杂度,同时也验证了该算法在LPI雷达上的实用性。     

关于正规变换函数性质的研究

正规变换函数是研究估计量的各类渐近性质的重要工具，在估计量的渐近性质研究中起着非常重要的作用。通过对正规变换函数性质的研究，利用概率统计的分析方法，对正规变换函数的性质做出更为深刻的刻画，推广了正规变换函数的性质，得到了正规变换函数的一系列好的性质，为极值理论领域中估计量及估计量各类性质的研究提供了有力的工具。     

基于pLSA模型的人体动作识别

提出一种基于主题模型的人体动作识别方法。该方法首先提取时空兴趣点(STIP,space-time interest point)来描述人体运动,然后提出使用慢特征分析(SFA, slow feature analysis)算法计算兴趣点梯度信息不变量最优解,最后使用概率潜在语义分析 (pLSA, probabilistic Latent Semantic Analysis) 模型识别人体动作。SFA计算的梯度不变量最优解可以表示时空兴趣点固有特征,能够无歧义反映时空兴趣点在空间及时间方向上的信息。同时,针对pLSA隐性主题正确性无法保证的缺点,算法将主题与动作标签“一对一”相关,通过监督方式得到主题,保证了训练中主题的正确性。该算法在KTH人体运动数据库和Weizmann人体动作数据库进行了训练与测试,动作识别结果正确率分别在91.50%和97%以上。