一种改进的自适应Chirplet分解方法及其实现方法

参数自适应时频分布成为当前非平稳信号分析与处理的研究热点。针对自适应Chirplet分解所用基函数的时频关系为线性,对含有非线性时变分量的信号逼近效果不好的问题,提出了一种改进的自适应Chirplet分解方法,并给出其快速实现算法。首先在Chirplet时频原子的基础上添加了弯曲算子,构造了新的时频原子,得到了一种改进...     

SPC技术在导弹厚膜混合电路生产中的应用

SPC(统计过程控制)作为一种先进的质量管理方法,在国外企业被广泛采用,目前国内也有众多企业开始推行.分析了实施SPC的重要性,根据SPC技术在推广应用中的主要工作内容,给出了导弹厚膜混合电路生产中SPC技术的应用方法,包括关键工序节点和工艺参数的确定、工艺参数数据的采集、控制图的使用、工序能力评价以及所采用的控制技术等实际应用方面的内容.     

压气机结垢气动热力特性数值分析

针对压气机叶片结垢后的气动热力性能退化的问题,采用扩展壁面函数的Spalart-Allmaras(S-A)模型,探索不同程度结垢时压气机气动特性变化机理和热力性能退化规律。研究表明:结垢后,粗糙度增加,叶型改变,耦合激波的干扰影响边界层流动形态,进而影响压气机性能;不同叶高处的参数对结垢的敏感性迥异,其中结垢对叶根和叶顶处产生的气动性能退化影响较大;随着压气机结垢的发展,热力性能呈现出非线性退化的特性。     

相邻磁化磁体单元磁场等效合并特性分析

为了研究物性相同的相邻磁化磁体进行磁场等效拟合为单磁体的合理性,基于圆环电流理论磁体单元建立了相邻磁化磁体磁场计算模型;通过计算相邻磁体空间球面上的磁场,以等效磁场模量绝对误差最小建立了单磁体物性参数等效拟合反演目标函数,使用遗传模式搜索算法进行了反演参数求解。研究结果表明:拟合单磁体与原相邻磁化磁体单元的磁远场分布一致,磁场等效拟合磁通密度模相对误差随拟合球面半径增大而减小,同一球面上相对误差随外磁场夹角增大而先增大后减小,相对误差与材料磁各向异性及单元绝对边长无关。研究结果论证了磁化磁体单元磁场等效合并的合理性,能够为隐蔽性铁磁体所致磁异常数值模拟单元合并提供理论依据与误差评价准则。     

F-K热着火模型的解析求解及其在舰船防火设计中的应用

利用解析方法对具有在无限大平面和无限长圆柱形状反应体系的F-K热着火模型的临界着火参数进行了求解,并对舰船上符合无限大平面和无限长圆柱形状反应体系条件的典型场所进行了最低耐温计算。解析求解及算例分析的结果表明:该热着火模型可通过解析方法直接求解,而不用复杂的数值逼近方法;在对具有简单几何形状的反应体系进行防火设计和火灾风险评估时可以直接应用F-K热着火模型进行计算,从而减去了复杂而繁琐的大型数值仿真工作。     

对称方形环结构电磁超材料的设计与仿真

基于Smith提出的金属细线阵列与开口谐振换(SRRs)周期结构能在某一频段内实现双负特性的原理,对圆形SRRs结构进行了改进,提出了一种不相互嵌入、对称的开路谐振环结构。与Smith提出的谐振结构相比,该结构也能够实现特定频域的双负特性,且结构上下、左右都具有对称性,电流分布形态更加合理,电磁性能更加优良。     

电磁轨道炮电感梯度影响因素分析

利用Ansoft Maxwell 14.0有限元分析软件,在考虑和不考虑电枢2种情况下对简单电磁轨道炮电感梯度的影响作对比分析,得出计算电感梯度时有必要将电枢的影响考虑进去的结论.为提高增强型轨道炮的电感梯度,分析不同轨道间距、厚度以及不同炮口宽度对2种增强型轨道炮电感梯度的影响,得出电感梯度随轨道参数变化的规律.     

履带式装甲车气动AMT机构设计与试验

针对某型履带式装甲车换挡操纵费力、驾驶员劳动强度大等问题,分析了该型装甲车变速操纵装置的结构和原理,根据该型车辆的结构特点和换挡过程中对换挡机构的要求,设计了气动AMT操纵机构,给出了关键元件的确定原则。对该型装甲车进行了实车改装与试验,试验结果表明:该气动AMT操纵机构工作稳定可靠,能够快速实现平稳、准确换挡,满足了车辆自动变速系统的要求。     

火箭炮位置伺服系统的鲁棒性多内模控制

为了实现火箭炮交流伺服系统的高精度位置跟踪控制,引入补偿模块,设计了一种鲁棒多内模预估控制器,是一种适应于参数时变的控制器。理论分析和仿真结果表明,所提出的方法设计简单,参数调整方便,可以使系统同时具有良好的目标值跟踪特性、干扰抑制特性和鲁棒性。     

两向二维NFA及其在SAR目标识别中的应用

通过对传统线性鉴别分析局限性的分析,提出一种基于两向二维非参数特征分析((2D)2NFA)的SAR图像目标识别方法,该方法有效克服了线性鉴别分析的固有缺陷并且运算量也大大降低。首先,定义一种图像矩阵的近邻样本选取方法,继而利用k近邻样本构造(2D)2NFA的类间散度矩阵和类内散度矩阵,然后使用(2D)2NFA提取样本的特征,最后在特征空间中使用简单的最近邻分类器进行待识别测试目标的分类识别。用美国运动和静止目标获取与识别(MSTAR)计划录取的SAR图像数据进行了仿真实验,实验结果表明(2D)2NFA增强了提取特征的可鉴别性,能够获得更高的识别率,而且减小了特征维数。