基于贝叶斯方法的指数寿命型产品可靠度评估方法

以经典法为推理基础,利用无验前信息时验前分布密度的假设方式及共轭分布函数的传递性,推导出指数寿命型产品在不同试验方案下可靠度R的多层贝叶斯评估方法。使得在利用贝叶斯方法对指数寿命型产品进行评估时,更具科学性和合理性。     

一种含最优变异的多微粒群优化算法

针对微粒群优化算法中的固有缺点,提出了带有最优变异算子的多微粒群优化算法,采用多个微粒群对目标函数进行寻优,并在寻优过程中对子群中最优微粒引入了最优变异算子。通过这样的处理,算法可以预防早熟收敛并具有更快的收敛速度和更好的局部开发能力。对一组测试函数的模拟实验结果表明,带最优变异的多微粒群优化算法可以摆脱局部最优解对微粒的吸引,在较少的代数内就能够获得好的优化结果。     

基于B样条插值曲线直接筛选的EMD及其在机械振动信号处理中的应用

经典的经验模式分解(EMD)方法通过求解信号的上下2条三次样条包络曲线的均值曲线,实现对原始信号的分解.但是对于非平稳、非线性信号,包络平均无法代替真正的局部平均.另外,基于包络平均的分解方法还会引入极值过冲和欠冲问题.利用B样条的良好局部性质直接计算信号的局部均值插值曲线,克服了三次样条包络方法在EMD分解中的不足.通过对旋转机械故障振动信号的分解处理,表明基于B样条局部均值插值曲线的经验模式分解方法得到的固有模式函数更符合信号的真实物理意义,分解结果更好.     

极值指数之推广矩估计量的渐近正态性

首先将推广矩估计量代换为一种新的估计量,然后研究由该估计量引起的一种与尾经验过程有关的函数的弱收敛问题,最后得到与推广矩估计量有关的一随机过程的弱收敛函数,同时也就得到了推广矩估计量的渐近分布,因而证明了推广估计量的渐近正态性.     

初中函数概念教学过程设计

函数的概念和知识是一个逐步发展和深化的过程,在教学上从突破初中教学难点着眼,需要把这节概念课讲透.所以这节课的目的就是从变量的观点、对应的观点去理解函数的概念,为后期教学打好理论基础.     

基于径向基神经网络的水下振动物体辐射噪声级别分类研究

运用径向基神经网络,利用水下振动物体内表面加速度信号对其辐射噪声级别进行分类,达到判断其声隐身性的目的.该方法的运算量较传统方法大大降低,极大地提高了计算速度.实例表明,该方法能较准确地对水下振动物体辐射声场声压级别进行分类,进而对其推广应用于潜艇提供了较好的依据.     

基于虚拟检测函数下的IMM-UKF机动目标跟踪

为了有效提高对机动目标的跟踪效果,将无迹卡尔曼滤波(UKF)引入到交互多模型(IMM)算法框架内,加强状态估计精度;引入强跟踪滤波器(STF)到UKF算法中,避免对强机动目标的过大时间延迟和跟踪性能差的缺点;提出虚拟检测函数法,在跟踪过程中自适应调整"当前"统计模型的机动参数,加大模型集与目标真实运动模式匹配概率。仿真结果验证了改进算法的有效性。     

基于相关性的OFDM盲识别与参数估计方法

针对非协作通信领域OFDM信号识别难的问题,提出一种基于信号循环前缀相关性的盲识别和时域参数估计算法。通过对OFDM信号循环自相关函数进行分析,在时域上求出延时自相关运算函数的波形,利用循环前缀的相关波峰的特性,以区别OFDM信号和单载波信号,实现对OFDM信号的盲识别。在此基础上,通过采用多个OFDM信号构造循环前缀相关性的累加函数所形成的波峰完成对符号和循环前缀长度等参数的估计。     

基于径向基函数的装备仿真数据分析方法研究

通过作战模拟技术预测战争损耗,预测精度在很大程度上依赖于模型输入参数的精度,如何解决可靠的作战模拟输入参数来源问题,成为决定战损率预估,乃至效能分析及作战模拟效果的关键。提出了基于径向基函数的装备仿真数据分析技术,研究了将装备仿真产生的大量数据进行分析的方法,并结合实例验证了方法的精度和有效性。该方法同样适用于历史战例、演习和训练等数据的处理。     

泵喷宽带非定常激振力预报与参数分析

为预报泵喷推进器转子与湍流互作用宽频非定常激振力,在Sears函数的基础上,考虑随机湍流波的影响,推导了螺旋桨宽频非定常激振力预报公式,并与实验值对比验证了该公式。进一步考虑泵喷推进器转子工作在前导叶尾流场的情况,通过Gauss尾流模型建立叶片尾流湍流波数谱,通过经验公式计算叶片尾流场参数。推导得到泵喷推进器转子宽频非定常激振力预报公式,通过公式计算得到的宽频非定常激振力与数值计算结果相近。分析了流场参数的变化对推进器转子宽频辐射噪声预报结果的影响。研究得到,湍流强度只影响宽频非定常激振力预报结果的幅值,湍流积分尺度对幅值和频谱形状都有较大的影响。