基于交叉熵和新转移函数的模糊神经网络分类器

针对目前普遍采用的误差平方和准则及Sigmoid转移函数在BP算法应用中存在的缺陷和不足,提出了基于交叉熵准则和新的S型转移函数构建的模糊神经网络分类器,并将这种分类器应用于心肌梗死的定位诊断,结果表明其训练效率和识别性能都明显优于传统的模糊神经网络。     

交叉激波湍流边界层干扰问题数值模拟

基于BANS方程,采用有限体积法离散计算区域,对流项使用Harten TVD格式进行流场求解,湍流部分应用Menter SST两方程湍流模型,建立了隐式LU-SGS方法的三维CFD计算程序,数值模拟了来流马赫数4.96条件下的18°×18°对称双楔产生的交叉激波/湍流边界层干扰问题,计算了不同剖面沿展向压强分布以及流场的详细结构,并将计算结果与相关文献的实验与计算结果进行了比较.     

基于北斗短报文的远海实时精密单点定位

针对远海精密导航与定位费用高昂的问题,提出利用北斗短报文传输多模全球导航卫星系统的实时服务数据,实现远海实时精密单点定位。为了降低通信成本和硬件成本,本研究对实时服务数据进行简化,弥补了北斗短报文带宽的不足;为了克服北斗短报文频率低的缺点,采取了实时精密星历预报的方法,来获取分钟间隔以外时刻的卫星轨道位置和钟差改正。对基于北斗短报文的远海实时精密单点定位的数据处理过程进行了仿真模拟。后期处理实测海洋观测数据,对定位性能进行测试,可实现水平方向厘米级定位,竖直方向精度为10~20 cm。该方法为低成本的远海实时定位提供了技术参考。     

小水线面双体船横摇阻尼特性数值与试验研究

针对安装稳定鳍的小水线面双体船开展了零速静水自由横摇衰减数值与试验研究。通过不确定度分析验证数值计算方法的可靠性,进而对比船体的线性横摇阻尼和非线性横摇阻尼,并分析摩擦阻尼和稳定鳍对小水线面双体船横摇恢复力矩的影响规律。结果表明:由数值计算求得的自由横摇衰减曲线与试验结果吻合良好;在线性横摇运动假设下,线性横摇阻尼系数随着初始横倾角的增加而增大;将通过数值计算求得的非线性阻尼系数代入到非线性横摇运动方程中能准确地模拟船体的自由横摇衰减运动;摩擦阻尼和稳定鳍对小水线面双体船零速静水自由横摇时的横摇恢复力矩贡献很小。     

大型卫星地面站故障诊断的增强分层有向图方法

为了解决传统分层有向图模型在卫星地面站故障诊断面临的问题,提出了基于增强分层有向图模型的故障诊断方法。在建模过程中,考虑到卫星地面站故障征兆多、建模复杂,依据各设备工作状态的故障传播方式合并同类节点,以减小模型规模;同时,在模型中加入节点有效性使能函数,克服传统分层有向图模型中设备主备切换导致系统结构发生改变时需要重新建模的问题。在故障诊断推理过程中,采用反向回溯和正向推理相结合的方法减小故障源搜索空间,并基于各节点被搜索次数给出故障概率,提高诊断效率。以北斗卫星无线电测定业务地面站为例对单故障和多故障报警场景下的故障诊断方法进行了验证。结果表明,基于增强分层有向图模型的故障诊断方法可以提高故障诊断的准确率和全面性。     

基于整车虚拟道路行驶试验的车辆零部件疲劳分析

针对现有车辆零部件精确疲劳分析依赖成本高昂的实车试验的问题,提出了一种利用整车虚拟样机仿真分析零部件疲劳寿命的方法。该方法通过在ADAMS/CAR中用整车虚拟样机在虚拟道路模型上进行行驶试验,利用多体系统动力学基于模态坐标的求解特点,使用模态应力恢复技术准确还原出了用于零部件疲劳寿命分析的载荷历程。将该方法应用于某车辆双横臂前悬中的下控制臂,在较短的时间内获得了该零件的预测疲劳寿命、寿命安全系数及危险部位等信息。应用结果表明,该方法可作为汽车设计过程与测试过程中的有效试验手段。     

气象探空火箭气温测量不确定度评估方法

在气象火箭测温修正模型基础上,通过误差分析理论,对温度修正及其不确定度评估方法进行研究。根据火箭探空仪在空中下落过程中大气密度变化规律,建立温度修正数学模型,推导得到温度修正公式。根据误差理论,分析影响温度修正的八项误差因素,并逐项给出温度修正误差表达式。以气象火箭实测数据为例,运用上述公式,对探空火箭温度反演不确定度进行分析计算。结果表明:温度反演不确定度在50~60 km较大,最大为3.6 K;40~50 km不确定度为0.3~0.9 K;40 km以下,不大于0.3 K。影响温度不确定度的因素主要是气动加热修正项、滞后效应修正项、结构热传导修正项和传感器对环境热辐射修正项。数据处理时采用参考大气或标准大气仅进行一次修正是不够的,需进行迭代修正,单次修正结果与迭代修正结果差异最大可达5.6 K。     

基于隐马尔可夫模型的IDS程序行为异常检测

提出一种新的基于隐马尔可夫模型的程序行为异常检测方法,此方法利用系统调用序列,并基于隐马尔可夫模型来描述程序行为,根据程序行为模式的出现频率对其进行分类,并将行为模式类型同隐马尔可夫模型的状态联系在一起。由于各状态对应的观测值集合互不相交,模型训练中采用了运算量较小的序列匹配方法,与传统的Baum Welch算法相比,训练时间有较大幅度的降低。考虑到模型中状态的特殊含义以及程序行为的特点,将加窗平滑后的状态序列出现概率作为判决依据。实验表明,此方法具有很高的检测准确性,其检测效率也优于同类方法。     

多输入多输出雷达恒模稳健波形联合优化算法

针对目标冲激响应及杂波冲激响应分布特性先验知识不准确导致的多输入多输出雷达检测性能下降的问题,提出恒模稳健波形与接收机滤波器联合优化算法。将目标冲激响应及杂波冲激响应分布特性先验知识不准确时的优化问题建模为一个极大极小化问题。运用迭代优化算法将联合优化问题分解为两个子优化步骤:将波形固定时的接收机滤波器权值优化问题建模为广义瑞利商模型,求解得到相应的接收机滤波器权值矢量;利用半正定松弛技术对权值固定时的波形优化问题进行求解,获得对应的波形矩阵,并根据得到的波形矩阵,通过高斯随机化的方法获得所需的恒模波形。对所提算法的收敛性进行了证明,仿真结果表明所提算法有效。     

非理想信道下测量零值无偏干扰抑制滤波器设计

现有的抗干扰滤波器在通道非理想特性下会导致接收机测量零值发生偏移,且偏移量与干扰参数相关,其已成为高精度测距接收机实现其精度提升的主要障碍。针对上述问题,从对称通道特性出发,给出一种无偏的时域抗干扰滤波器设计技术。解决了传统的时域抗干扰滤波器在非理想信道下测量零值偏移的问题,且工程实现简单。理论分析和仿真实验进一步验证了方法的有效性,采用该方法可以使测量零值偏移小于0.2 ns。