基于AutoSEA的船舶噪声统计能量分析仿真

应用统计能量分析法(SEA)预测中高频段船舶噪声.统计能量理论分析表明,增加左右侧底层板厚度和减小隔振器弹簧刚度有利于降低潜艇机舱内的空气噪声和辐射噪声.运用AutoSEA建立了一个潜艇模型,AutoSEA仿真结果和SEA理论分析结果相一致,证明在船舶噪声预测中可运用统计能量分析法以及AutoSEA.     

基于统计能量分析法的船艇机舱舱室噪声仿真

以某一船艇机舱为例,从机舱发动机表面振动声辐射着手,建立了机舱的统计能量分析(SEA)模型,对船艇机舱的进行了仿真计算。结果表明,统计能量分析法与实际测量值吻合,SEA模型的计算值与舱内声压水平实测值误差在主要频带达到3dB以内。     

船艇机舱发动机辐射噪声研究

针对在混响声场发动机辐射噪声识别困难的问题,提出用统计能量分析法对船艇机舱发动机进行噪声源分析。建立了机舱发动机噪声源识别模型,计算了发动机各表面的辐射声功率大小及频率特性。应用表面振动测量法对机舱发动机各表面辐射噪声进行识别,其结果与统计能量分析法的对比表明:统计能量分析法考虑声场的反射和叠加,能更好地识别复杂声场环境下发动机辐射噪声。     

运用统计能量分析法解决高频声振问题的研究

为了得出统计能量分析法的适用范围和成功应用的关键因素,应用模态理论对系统的输入功率和耦合损耗因子进行了研究,挖掘了统计能量分析法中“统计”的更深层次的含义.通过对统计能量分析法原理的分析,提出增大系统的特征尺寸和系统阻尼、增大分析带宽和采用宽带激励均可提高统计能量分析的精度.     

飞行器动力学环境预示技术应用研究

动力学环境试验技术已被广泛应用 ,但动力学环境预示技术还没有得到很好的重视和发展。讨论了几种动力学环境预示方法的特点 ,着重研究了统计能量分析 ( SEA)方法的原理及其应用 ,并以某型号发动机长尾喷管舱为例 ,具体给出其工程分析估计过程     

基于SEA评估算子的军事通信网络效能仿真评估方法

针对作战人员对军事通信网络效能动态需求,建立基于仿真数据和用户需求的军事通信网络SEA模型;给出SEA方法在算子集成运行环境(OASIS)中的算子化设计和实现过程;通过使用SEA评估算子评估舰艇编队通信网络效能,证明应用SEA方法动态评估军事通信网络效能适用性和算子化SEA方法有效性,有利于SEA方法向通用化和规范化发展.     

EEMD+BiGRU组合模型在短时交通流量预测中的应用

针对城市交通流随机波动性强、数据中含噪声多导致预测精度下降的问题,提出一种基于集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和双向门控循环单元(bidirectional gated recurrent unit,BiGRU)的组合交通流量预测模型,有效地提升了短时交通流预测的精度。模型利用EEMD算法对原始数据进行分解,根据分解所得的本征模函数(intrinsic mode function,IMF)分量绘制噪声能量图谱,去除分量中的噪声,并将去噪后的IMF分量作为BiGRU网络的输入进行训练,再将训练所得的结果进行重构加和,得到最终的预测结果。实验结果表明,未舍弃含有噪声的IMF分量进行重构的预测结果,相比于参考文献中提出的EMD+LSTM模型、LSTM模型和EEMD+LSTM模型,其平均绝对百分误差分别优化了42.36%、61.82%和30.95%;舍弃含有噪声的IMF分量后进行重构的预测结果,其平均绝对百分误差相比于将全部IMF分量进行重构优化了56.62%。     

大型装备费用预测中的系统分析

将大型装备连续建造的总成本及控制变量作为一个变化系统,并用灰色系统理论进行建模分析,采用龙格-库塔法求解微分方程组.通过对精度的分析,指出使用灰色系统预测结果不能采用统计分析方法的相关性检验标准,而要通过预测数列与原始数列的逼近情况来判断其预测精度.     

基于LSSVM与WNN的燃气轮机状态趋势预测

为了对燃气轮机未来状态趋势进行预测,提出基于最小二乘支持向量机(LSSVM)与小波神经网络(WNN)组合的燃气轮机状态趋势预测方法,把最小二乘支持向量机的预测结果分为两部分,将实际参数数据与前一部分的预测结果计算残差,然后利用小波神经网络对残差进行预测,再将预测的残差与最小二乘支持向量机的预测结果的后一部分进行合成,将合成的结果作为最小二乘支持向量机-小波预测模型的预测结果。结合某型燃气轮机进行试验验证,验证结果表明,组合的最小二乘支持向量机与小波神经网络预测模型预测效果更好,预测结果相对误差为0.12%。     

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。     

统计能量优化设计法研究

用设计变量表示统计能量法参数,建立统计能量法方程解得结构各频段能量值,用能量值表示目标函数,基于此建立基于统计能量法声振优化设计模型.对一个由两子系统构成的结构进行优化设计表明,由于能量随频率变化的光滑性,基于统计能量法的模型很适于优化设计.     

Monte-Carlo方法在浅海声速不确定性研究中的应用仿真

采用Monte-Carlo方法捕捉浅海中声速剖面的不确定性,模拟真实海洋环境中的声速剖面,并将模拟得到的声速剖面输入波束位移射线简正波(BDRM)声场预报模型中,得到声传播损失,再对结果进行统计分析,得到声传播损失的概率分布图,并提出用传播损失期望值作为预报值,提高了声场预报的精度.最后,利用声纳优质因子(FOM)导出声纳作用距离概率分布图,为声纳作用距离的预报提供了概率的依据.     

不同介质中声辐射相似性

研究不同介质中声学相似条件,可为空气噪声实验数据推算相应条件水下辐射噪声,替代复杂水下实验提供依据。因此,首先运用了因次分析法对任意不同介质中的声辐射相似性进行了分析;然后,采用结构有限元耦合流体边界元理论,利用NASTRAN计算模型表面流固耦合振动;最后,通过FORTRAN边界元程序计算辐射声场;以加肋圆柱壳为对象在水和空气两种典型介质中进行了数值模拟验证。理论推导与数值计算的结果一致性表明:不同介质中两个几何相似、表面振动相似的系统间结构表面振幅与该系统几何尺度成正比、表面振动波波长与该系统传声介质中声波波长成正比时,两个模型的无量纲声压相等。     

基于SEA炮兵声测和雷达组网反炮兵侦察效能分析

反炮兵侦察是炮兵侦察的一项重要任务,声测和雷达是反炮兵侦察的主要装备。针对SEA方法的要求,提出了评估由炮兵声测和雷达组网的作战效能的3个主要性能度量(MOP)。结合信息化战场环境,建立炮兵声测和雷达组网的反炮兵侦察效能的动态评估模型,为其作战使用提供了理论依据。     

基于SEA的炮兵声测和雷达组网的作战效能分析

反炮兵侦察是炮兵侦察的一项重要任务,声测和雷达是反炮兵侦察的主要装备.针对SEA方法的要求,提出了评估由炮兵声测和雷达组网作战效能的3个主要性能度量(MOP).结合信息化战场环境,建立炮兵声测和雷达组网的作战效能的动态评估模型,为其作战使用提供了理论依据.     

高精度液压系统压力波传递速度在线测量试验

管内流体压力波传递速度是分析研究液压系统稳定性和动态品质的基础物理参数。从传输管路波动方程出发,推导三传感器测量原理,引入Foster等价剪切系数模型,对液压管路中各种影响因子进行高精度估计,采用Newton-Raphson迭代法减小数据处理误差,精确计算压力波传递速度。基于理论推导,搭建液压管路压力波传递速度在线测量试验平台,用MATLAB软件编程,实现了液压系统多种工况下压力波传递速度的精准测量与计算。试验结果表明：系统在典型的工作压力20 bar、50 bar、75 bar和100 bar下,压力波传递速度大约分别为1 320 m/s、1 338 m/s、1 363 m/s、1 380 m/s,所测结果在置信水平为95%的波速区间内误差在±1%范围内;管路压力波传递速度大小随工作压力的升高而增大,并依据试验结果给出了二者之间的函数关系;精确计算压力波传递速度需考虑管路材料对系统柔性的影响。试验和分析结果对液压系统管路压力波传递速度在线测量和预估具有重要指导意义和参考价值。     

DESO滤波器在DSP上的实现及其应用

针对工程实践中系统状态信号及其高阶微分量提取受测量噪声干扰的问题,分析了DESO(Differential Extended State Observer)滤波器的原理和数学表达式,在此基础上,采用TMS320F2808为控制核心,辅以相应的信号采集、数据传输和参数设置电路,设计了基于DSP的DESO滤波器。测试表明:所设计的硬件DESO滤波器具有良好的滤波和微分提取功能。最后将其应用于坦克炮控系统的状态提取中,为抑制噪声干扰和进一步提高炮控系统的性能奠定了基础。