海水声速快速高精度测量方法研究

声速是海洋中重要的声学量之一,是影响声波在海洋中传播的最基本的物理参数,掌握精确的声速值在理论研究和工程实践中都具有十分重要的意义。本文采用的测量方案结构简单,通过连续波信号参数估计的方法实现声传播时间测量,进而得到声速值。采用伪随机序列对连续波的调制处理,克服了单频连续波信号在测量中存在的整周期模糊与回波干扰问题。通过构建声速试验平台,进行了系统校准与测量实验,实验结果表明该方法具有测量精度高、响应快速的优点,适合于在水下机动平台上对海洋声速剖面进行快速、高精度的测量。     

海水声速快速高精度测量方法

为实现对海水声速快速、高精度的测量,采用一种系统结构简单的声速测量方案。通过连续波信号参数估计的方法实现了对声传播时间和声速值的测量。采用伪随机序列对连续波进行调制处理,解决了单频连续波信号在测量中存在的整周期模糊与回波干扰问题。通过构建声速试验平台,进行了系统校准与测量试验。试验结果表明该方法具有测量精度高、响应快速的优点,适合于在水下机动平台上对海洋声速剖面进行快速、高精度的测量。     

三维移动脉动源格林函数的对称性及其应用

为进一步提高三维有航速船舶耐波性预报的计算效率,将对称性引入到移动脉动源格林函数法的速度势求解之中,提出了基于格林函数对称性的水动力快速求解措施。从源点对场点的对称特性出发,推导获得了调和函数的法向偏导数在船体对称线元和面元处的积分对称关系式,开展了对称性在简化边界元积分方程系数矩阵中的应用,进而构建了高效求解三维船舶耐波性能的理论计算方法。数值结果及算例分析表明:水动力计算中移动脉动源格林函数的对称性有利于降低计算量和减少系统内存,且适用于有航速船舶在波浪中的波浪干扰力、运动响应和自由面波形的数值模拟,可拓展至两船水动力干扰及复杂船型的频域水动力分析计算之中。     

序降应力加速寿命试验(下)——优化设计篇

如何设计试验方案使试验评估结果更准确、试验代价更小,是序降应力加速寿命试验应用中面临的一个重要问题。以试验评估精度和试验代价共同需求为背景,建立一类新的基于加权系数的优化目标函数。为解决仿真优化设计过程中的计算量问题,在深入分析目标函数性质基础上,提出一种新的优化设计法——正交搜索法。与优化设计过程的全局搜索法不同,该方法能够逐次缩小目标函数值,快速逼近最优试验方案。最后通过仿真算例验证了新方法的正确性和高效性。     

基于Vague集极值记分函数的装甲分队目标威胁评估

为了快速准确地对装甲分队作战单元面临的目标进行威胁度判断,提高信息化装甲分队作战辅助决策水平,建立了基于Vague集的极值记分函数评估模型,且构造了适合威胁评估的记分函数。实例分析表明,该模型可有效地完成目标威胁评估与排序,为分队火力优化控制提供重要数据支持。     

一种钢管焊接结构焊接节点损伤识别的新方法

采用端部半刚性连接梁单元模型进行模拟焊接节点的损伤,并基于应变模态理论,提出了一种焊接节点损伤识别两步法。第一步,先整体测量结构的位移模态并推导出应变模态,然后采用改进后的目标函数,通过信赖域优化算法对损伤节点位置进行准确判定;第二步,采用提出的杆端应变模态变化比指标,实现焊接节点损伤程度的精确识别。经工程实例的数值仿真及试验分析,验证了该方法的有效性及优越性,为解决这类大型焊接结构焊接节点的损伤识别问题提供了新思路。     

基于强化学习的多目标点航关联方法

针对密集杂波环境下的多目标点迹-航迹关联问题,以强化学习(Reinforcement Learning,RL)方法为基础,提出了一种基于Q学习的多目标点迹-航迹关联方法.首先,根据整个过程中目标的运动状态,建立马尔可夫决策过程(Markov Decision Process,MDP)模型.其次,利用各状态间的相关程度构...     

高能质子-质子碰撞中的熵密度

考虑到质子内部分子横向空间分布,在色玻璃凝聚理论框架下分别利用KLN(Kharzeev Levin Nardi)模型和AdS/CFT(Anti-de Sitter space/Conformal Field Theory)模型,计算了欧洲大型强子对撞机当碰撞质心能量√s=7 TeV时质子-质子碰撞中的熵密度.计算发现:AdS/CFT模型理论结果沿x和y方向变化趋势比KLN模型结果要缓慢得多,而且当碰撞参数较大时,等熵密度线椭圆效果较为明显.     

基于可变增益的码跟踪环路优化设计

针对在突发直接序列扩频(DSSS)信号跟踪中,信号持续时间短,而传统延迟锁定环(DLL)存在入锁时间长的问题,提出一种可变增益码跟踪环路设计方法。介绍了DLL环路基本原理和环路结构,对环路优化进行了理论分析,最后采用可变增益设计方法,自适应的调整环路增益,达到锁定时间和跟踪精度的平衡。通过仿真分析,在相同跟踪精度上,与传统DLL环路相比,锁定时间大大缩短。     

一种精确的基于周期序列的信噪比估计算法

文中针对多径信道,提出了一种基于周期序列的信噪比估计算法,利用周期序列良好的自相关特性,精确地估计了接收信号幅度和噪声方差,分析并推导了两径信道下信噪比估计的通用表达式,给出了算法实现的具体过程。仿真结果表明该算法整体估计性能较好,特别适合于低信噪比条件下。与现有的二阶矩四阶矩(M2M4)和频域估计算法相比,在信噪比为-5dB时,估计偏差在1dB范围内的概率分别提高了21%和55.5%。