基于Polymax算法的大型塔架模态参数识别

以环境随机激励作用下的大型塔架结构为研究背景,提出了基于Polymax算法的大型复杂系统模态参数识别方法。首先针对大型塔架设计环境激励响应信号测试系统,然后对获取的激励响应信号进行分析和截取,选出各组试验中理想的响应信号段,最后基于Polymax算法对截取信号段进行参数识别,并将获取的结果进行模态验证。结果表明：该方法对于大型塔架模态参数的识别具有较高的精度。     

针对固定窗口算法的椭圆曲线密码故障分析

针对固定窗口算法实现点乘运算的椭圆曲线密码,基于符号变换故障攻击原理,通过分析不同故障模型下的密钥恢复过程,给出一种能够解决“零块失效”问题的改进故障分析方法,并进行仿真实验。实验结果表明：采用固定窗口算法的椭圆曲线密码易遭受故障攻击,10min内即可恢复NIST-192完整密钥。该故障分析方法也适用于其他采用点乘运算的密码算法。     

无电焊接热循环测试研究

利用热电偶测试了无电焊接过程中同一厚度钢板不同位置、不同厚度钢板同一位置处的焊接热循环曲线,探讨了无电焊接热循环规律及焊接母材厚度对无电焊接热循环的影响。研究表明：无电焊接时,焊件上不同位置点的热循环曲线与电弧焊基本相似。但相较而言,无电焊接在加热阶段的升温速度与冷却阶段的降温速度均显著小于电弧焊。无电焊接过程中,焊件上离焊缝中心线越近,其升温速度越大,峰值温度越高,冷却速度也越大,这一变化规律与电弧焊时完全一致。无电焊接时,焊接热量沿横向的传热速度远大于其沿纵向的传热速度,这使得焊件厚度对无电焊接的影响较为显著,也是焊件厚度增加将导致焊接难度显著增大的根本原因。     

基于自适应小波正交基神经网络的参数辨识

提出了一种基于小波正交基神经网络的非线性在线辨识方法.小波变换具有良好的收敛速度和逼近精度,神经网络具有强大的非线性映射能力、自学习、自适应等优势,采用正交基小波函数作为神经网络的基函数构成小波神经网络,该网络兼有小波函数和神经网络的优点;制导航弹数字仿真结果表明, 该方法对含噪声数据进行处理效果好,能很好地满足非线性在线辨识的需求.     

金属粉末激光熔覆成形温度场的数值分析

通过建立移动激光热源作用下熔覆温度场的数值分析模型,用数值模拟的方法对激光烧结金属粉末温度场进行了分析,得到不同工艺参数下熔覆过程中基体的温度等值线分布图,并分析了扫描速度和送粉率对温度场的影响,为合理选择激光熔覆成形工艺参数提供了理论依据。     

S-N曲线拟合的灰色方法

本文借助于灰色系统理论中GM(1,1)的直接建模方法,能方便地确定了三参数经验公式N(S-S_0)~m=D中的三个参数S_0,m和D,从而为工程上广泛利用三参数经验公式拟合S-N曲线试验数据提供了一个较新的方法。算例表明,本方法简单、实用、精度较高。     

四参数寿命分布S(α,β,λ,μ)

本文提出一个具有密度函数 (α>0,β≠0,λ>0,μ≥0)的四参数寿命分布S(α,β,λ,μ),然后证明了它的一些基本性质,据形状参数对(α,β)的不同取值,找出了失效率λ(t)关于时间t的五种变化规律:不变;递减;递增;先增后减;先减后增,并显示出不变失效率是其余四种失效率当(α,β)→(1,1)时的极限。     

一种制取缸内示功图的新方法

本文基于舰艇柴油机的推进工况,研究通过测试一组稳态参数,建立物理和数学模型,获取缸内示功图。分析认为:该方法简单实用、成本低,与实测示功图比较误差小,完全满足使用管理中性能分析、工况评判、故障诊断等方面的需要,是解决舰艇柴油机实测示功图困难的一种新的尝试。     

低阻航弹阻力系数的辨识方法

根据航弹实测坐标数据。通过将阻力系数用δ-样条函数描述,利用参数微分法获取航弹的阻力系数曲线。模拟计算和实测试验数据处理结果表明,该方法可解决参数微分法由于不易给出合理初值而无法保证优化过程收敛的难题。