T型分支坑道对油气爆炸传播特性的影响

为研究T型分支坑道对油气爆炸传播特性的影响,通过对比实验,测定了相同初始条件下T型分支坑道和直坑道中油气混合物爆炸的火焰传播速度和爆炸波超压值。利用高速摄影仪,记录了火焰传播至T型分支坑道时的火焰阵面变化情况,并对T型分支坑道中油气混合物爆炸的传播情况进行了理论分析。结果表明：T型分支坑道对油气混合物爆炸的影响可以视为面积突扩和障碍物扰动双重作用的影响;火焰经过支坑道时,火焰阵面发生扭曲并产生皱褶,表面积增大导致火焰传播速度增大;T型分支坑道处,大量反射波和绕射波进入波后反应区,加强了气流湍流强度,并推动已燃气体回传,迅速提高了燃烧反应速度和能量释放率,起到了增大火焰传播速度和爆炸波超压值的作用。     

狭长密闭空间油气爆炸燃烧数值研究

基于不同控制机理制约不同反应步骤的分步反应燃烧机理,建立了RNG k-ε湍流模型和层流有限速率/涡耗散燃烧模型直接耦合的燃烧模型,采用TVD有限体积法,对充满等体积油气预混气的狭长密闭空间油气爆炸燃烧发生与发展过程进行了数值模拟.为了验证模型的正确性,根据计算结果分析了爆炸流场出现的火焰、压力波和化学反应等特征.所得计...     

基于改进的混合高斯模型的背景建模方法

提出了一种基于改进的混合高斯模型的背景建模方法,克服了经典混合高斯模型方法计算量大和对长时间静止物体转为运动及光照突变较为敏感的缺点。首先,在经典混合高斯模型方法的基础上,引入了一种新的高斯分布个数的自适应选择策略,提高了建模效率。其次,分析了经典混合高斯模型方法对长时间静止物体转为运动及光照突变较为敏感的原因,采用了一种不同区域更新率的自适应选择策略,能够迅速响应场景的变化,有效地解决了大面积误检问题。通过在典型的场景下与经典混合高斯模型方法进行比较,验证了本文算法的有效性。     

基于混合高斯概率密度的加权打分方法

针对当前评比打分方法不能有效反映选手真实情况的问题,提出了一种基于混合高斯概率密度的加权打分方法。该方法的重点在于引入混合高斯分布来确定专家评分的权重。首先利用EM算法确定混合高斯分布模型参数,然后通过区间划分得到每个区间上的概率,再将专家打分映射到混合高斯概率密度函数区间上得到对应的权重,最后经加权求和得到选手的最终成绩。通过实例证明了该方法的合理性和公正性。     

空时频域中欠定混合条件下的波达方向估计

波达方向估计是阵列信号处理领域的热点问题,但经典的波达方向估计方法通常要求阵元数大于源信号个数,即满足超定条件,而在实际中往往面临的是源信号个数大于阵元数的欠定条件。基于此,提出了一种基于空间时频分布的多重信号分类扩展算法,通过将空间时频分布矩阵进行扩展,实现了欠定条件下的波达方向估计。相比时频多重信号分类算法,所提算法能同时适应超定和欠定条件;相比已有的欠定波达方向估计方法,其不但保证了波达方向估计的精度,而且放宽了对源信号稀疏性的要求,同时还降低了对快拍数的要求。仿真实验结果证明了该方法的有效性。     

On the behavior and shape of mixture failure rates from a family of IFR Weibull distributions

Populations of many types of component are heterogeneous and often consist of a small number of different subpopulations. This is called a mixture and it arises in a number of situations. For example, a majority of products in industrial populations are mixtures of defective items with shorter lifetimes and standard items with longer lifetimes. It is a well‐known result that distributions with decreasing failure rates are closed under mixture. However, mixtures of distributions with increasing failure rates are not easily classifiable. If the subpopulations involved in the mixture have increasing failure rates, there might be some upward movement in the mixture and later a general downward pull towards the strongest component. Little work has been done in describing the shape of mixture failure rates when all subpopulations do not have decreasing failure rate. In this paper, we present general results that describe the shape and behavior of a failure rate of a mixture obtained from two Weibull subpopulations with strictly increasing failure rates. © 2004 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2004     

非高斯码元检测的马尔可夫链蒙特卡洛算法

针对实际超低频接收机不仅受非高斯噪声的影响,还受接收机内部和外部环境中高斯噪声影响的问题,对噪声采用非高斯分布和高斯分布的混合模型建模,根据混合模型的性质,设计了一种利用马尔可夫链蒙特卡洛方法的超低频信号码元盲检测算法。盲检测算法在贝叶斯层次模型下,采用Gibbs抽样和M-H抽样更新参数,同步估计信道衰落系数和噪声模型参数,并实现对信号码元的检测。算法迭代效率快、精度高。通过与最优检测算法性能比较,盲检测算法性能优异,对超低频信号接收具有重要的现实意义。     

相似分布特性准则下的高斯混合项聚类-合并算法

针对高斯混合模型估计非高斯系统时高斯混合项呈指数级增长问题，提出一种基于相似分布特性准则的聚类-合并方法。通过分析高斯混合项的分布特性，基于扩展积分均方误差代价函数搜索最优置信范围，并对混合项进行高斯聚类，进而获得具有不同分布特性的高斯簇。为防止高斯簇间对高斯子项的重复利用，引入局部最近邻思想对交叉高斯项进行重新分配。采用并行多元素合并方法对高斯簇中的混合项进行合并，在保证无偏性基础上减少下一时刻混合项数量。仿真结果表明，改进算法在保证跟踪精度的同时还可有效提高算法效率。     

利用预报误差分布拟合实现卫星历史轨道机动检测的方法

轨道机动会引起在轨卫星的轨道异常,是空间态势感知的重点关注对象之一。为此,提出一种从卫星的两行轨道要素编目数据中检测历史机动的方法。通过分析预报误差检测轨道参数的异常编目值,进而获得相应的历史机动信息。对卫星的两行轨道要素编目数据两两预报求差得到预报误差的样本数据后,利用期望最大化算法可以拟合得到以高斯混合模型表达的预报误差的概率分布模型;以此为基础,可以确定利用预报误差检测轨道参数异常编目值的门限;利用轨道机动与异常编目值之间的对应关系,最终实现机动检测。对典型活动卫星的机动检测结果表明,所提方法能够在准确检出历史机动事件的同时保持较低的误检率。     

内核态与用户态混合调试代理技术研究

针对嵌入式Linux调试代理模型—Gdbserver和Kgdb,从调试代理在系统中所处的层次,进入被调试程序运行空间的方式,捕获被调试程序异常后处理的方式等几个方面进行了分析,总结出内核态与用户态调试的不同之处,建立了内核态与用户态混合调试模型,弥补了现有调试代理模型的不足。对实现内核态与用户态混合调试模型的重要组成部分进行了分析,给出了部分处理流程。