斜盘发动机热力过程分析与仿真

基于斜盘发动机结构参数,依次建立了其缸内工质状态模型、流率模型和散热损失模型,并对缸内工质质量、内能、压强和温度等热力学参数的变化趋势进行了仿真分析,得到了发动机稳态循环的示功图。仿真结果表明:所建立模型符合斜盘发动机六个热力过程。然后,对示功图进行分析,指出了提高发动机功率的途径。     

高速电弧喷涂高碳钢涂层内聚结合强度的评价

热喷涂涂层的内聚结合强度是评价涂层综合性能的重要影响因素之一,但目前尚缺少评价涂层内聚结合强度的试验研究.针对这一问题,提出基于纯涂层的拉伸试验测量方法:首先采用优化的自动化高速电弧喷涂工艺制备了厚度达8 mm的82B高碳钢厚涂层,使用线切割和磨削方法制备出板状纯涂层拉伸试样,通过测量涂层的拉伸力计算涂层内聚结合强度,同时结合应力-应变曲线和断口形貌特征深入分析涂层的结合机理和断裂行为.结果发现:高碳钢涂层的平均内聚结合强度高达130.9 MPa,远远高于涂层/基体界面拉伸结合强度值,且涂层的拉伸断裂表现为典型的脆性断裂特征.     

利用多时间尺度卷积的视频行为识别网络

基于2D的行为识别网络通常融合多张视频帧的分类结果识别不同的行为,但其在卷积过程中缺少对时空特征提取。针对该问题,基于时间位移模块(temporal shift module,TSM)的思想设计了一组多时间尺度卷积,包含不同设计的卷积核以提取融合不同时间尺度的时空信息。通过控制多时间尺度卷积嵌入ResNet50网络的位置及其模块的参数设置,寻找最优的基于多时间尺度卷积的行为识别网络。使用PyTorch深度学习框架训练模型,在大型开源数据集Something-Somethingv2上进行了实验研究。结果表明,基于多时间尺度卷积的行为识别网络对行为识别准确率达到了59.47%,优于TSM等网络。     

方位多相位中心SAR信号重建误差分析

就方位多相位中心(Azimuth Multiple-Phase-Center,AMPC)合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)系统的阵列误差对信号重建性能的影响进行分析。将阵列误差建模为随机过程,结合最小二乘(Least-Square,LS)算法,推导了AMPC SAR误差功率谱的解析表达式,进而得到了AMPC SAR的信噪比与方位模糊比的解析表达式。仿真实验验证了理论分析的正确性。分析指出,随着系统脉冲重复频率的升高,有必要通过减小重建系数以实现重建性能的提升。分析方法与结果对AMPC SAR系统设计以及图像质量预估提供有效支撑。     

基于Monte Carlo方法的一对二马尔可夫随机格斗模型

讨论了一对二马尔可夫随机格斗双方获胜概率计算问题。提出了一种新颖的一对二马尔可夫随机格斗任意对抗回合双方获胜概率的计算方法,该方法首先基于Monte Carlo仿真计算各个对抗回合中双方发射次序的概率分布,再利用全概率公式确定马尔可夫链的状态转移概率矩阵,从而克服了马尔可夫随机格斗模型往往只能提供无限对抗回合之后格斗双方获胜概率的缺点,为运用马尔可夫随机格斗研究火力运用和弹药分配提供了新途径,并用实例说明了该方法的有效性。     

Wiener过程的金属化膜脉冲电容器步降应力退化建模

由于强激光装置中金属化膜脉冲电容器高可靠长寿命的特点,导致退化试验的时间长效率低,传统的退化试验统计分析方法复杂,对先验信息依赖性大,针对这些问题提出了基于Wiener过程的金属化膜脉冲电容器步降应力加速退化建模和参数估计的方法。首先,用Wiener过程刻画电容器的退化过程,然后结合随机过程的特性采用MCMC方法进行参数估计,大大简化了统计分析过程。最后通过对电容器的仿真实验,将步降应力下的评估结果与恒定应力、步进应力的情况相对比,说明了步降应力对改善退化试验的试验效率的有效性。     

UWB-SAR抑制RFI算法性能评估与测试

参数化方法是实现UWB -SAR抑制RFI的重要手段。为评估抑制RFI算法的实际性能 ,利用UWB -SAR实验系统的实测数据 ,从干扰抑制能力和脉冲压缩性能改善两个方面对几种主要算法进行了比较分析。结果表明 ,在干扰能量抑制比和脉冲压缩指标度量下 ,几种典型的参数化算法都能显著提高接收信号的信干比 ,而基于正弦波模型的算法略优于基于AR模型的算法。     

基于 RELAX 的 UWB-SAR 抑制 RFI 算法

在首先给出超宽带合成孔径雷达 ( UWB-SAR)抑制射频干扰 ( RFI)问题的参数化模型基础上 ,从信号参数估计出发 ,具体推导了实信号下 RELAX算法的计算公式。针对 RFI的复杂性 ,提出了一种逐级RELAX算法 ( GRELAX)。基于仿真和实测数据的实验结果表明 :GRELAX算法能够有效地抑制 RFI,并具有较快的运算速度     

Otsu算法在Canny算子中的应用

Canny算子应用于细胞图像分割,只要选择适当的参数就可以取得好的分割效果。在分析细胞图像直方图后,利用类间方差最大化阈值分割算法(Otsu)可以实现Canny算子中门限值的自适应选择。试验结果表明,Otsu算法应用于Canny算子中的门限选择,改善了算法在细胞图像中的分割效果,提高了算法的自适应性能。     

动力车纵向气动力风洞试验及数值模拟

采用风洞试验(在地板抽吸和不抽吸情况下)和数值模拟计算对200km/h动力集中型电动旅客列车组动力车纵向气动力进行了研究,得到了动力车作为头、尾车的纵向气动力系数。结果表明,地板抽吸后,头、尾车空气阻力均有明显增加,头车负升力增加,尾车正升力减少;动力车头、尾两车联挂时底部空气阻力占总的空气阻力的25.9%,列车减阻的重点在车体底部空气阻力。