水下平板结构声振耦合分析的等效源法研究

水下航行体在水下辐射的噪声是水下目标探测的主要信息来源，快速精确地计算其辐射噪声特征参数对于结构的声辐射预报与控制具有十分重要意义。不同于空气中结构声辐射的预报，重流体介质如水中结构的噪声计算，由于结构振动和声场之间存在的耦合作用以及边界面上计算中存在的奇异积分问题，导致传统的边界元方法在计算效率和精度上受到一定限制。为此，利用波叠加原理，通过在结构内部分布点声源等效模拟振动产生的结构外声场，并根据结构与介质的边界连续性条件和体积速度匹配原则，构建了声振耦合动力学方程，以求解相应的等效源强度，进一步计算了声功率等声学参数。以水下置于无限大障板上的矩形板为案例，采用所提方法计算其声功率，并与解析解进行对比，证明了该等效源法的有效性。     

大子直积与其系数环

设 为无限正则基数,F为集合I的滤子,通过模的 积和F-积给出了其系数环R相关结构的特征刻画。作为应用,一些已有的结果得到了推广。     

二维损耗和色散介质光子晶体传输特性的研究

将传输矩阵法(TMM)用于光子晶体传输特性的研究,采用Mur近似吸收边界和周期边界来截断计算区域,计算了以TM模正入射时,二维方格子光子晶体在完整周期结构下的透过率谱;在微波波段制作了光子晶体模型,并设计了实验装置,实验与数值模拟计算结果相符合;另外还研究了有损介质光子晶体、色散和吸收介质光子晶体的传输特性,及其对光子禁带的影响。     

各向异性介质体目标电磁散射分析的快速算法

利用体积分方程矩量法(MoM)及其多层快速多级子算法(MLFMA)研究了各向异性的电介质体或/和磁介质体目标的电磁散射问题,将多层快速多级子算法的计算结果与解析方法(Mie)或矩量法结果进行了对比分析.不但验证了MLFMA算法的高效性和精确性,同时该算法还适合于分析模拟任意复杂介质体(如各向异性磁化等离子体)目标的电磁散射问题,为进一步实现电大尺寸的任意复杂各向异性介质体/金属组合目标电磁散射分析的精确高效算法奠定了基础.     

单层壳体潜艇回波亮点声图像仿真和试验验证

为了从水下目标回波声图像中获得尺度、要害部位等重要特征信息,提出一种将板块元分析和正交波束形成相结合来实现对潜艇目标进行回波声图像分析的方法,并对多波束系统条件下单层壳体潜艇的时间-角度回波结构和二维几何亮点声图像进行了仿真,通过目标表面高频亮区的分布解释了单层壳体潜艇亮点声图像的形成原因,最后利用湖上试验验证理论仿真结果.试验结果表明;亮点声图像可以反映水下目标几何亮点的分布规律,并在一定程度上反映目标的尺度和姿态特征;单层壳体潜艇回波亮点主要来源于艇体、指挥台围壳、艉舵3个部位.     

一种高阶累积量的模态参数辨识方法改进及其应用

高阶累积量的模态参数辨识方法能够消除高斯噪声的影响。但基于传统的高阶累积量降阶方法的子空间模态参数辨识方法具有一定的缺陷。为此,提出2种降阶方法用于高阶累积量的子空间模态参数辨识方法,并对这2种方法进行了比较。利用主切片方法对某变截面轴进行了模态参数识别,获得了与有限元法相一致的计算结果,从而证明了该方法的可靠性。该方法的辨识质量较高,能够用于一般结构的模态参数辨识。     

模拟罐声发射试验研究

为验证常压储罐声发射的基本规律,并获得罐底缺陷声发射信号数据,在模拟罐进行声发射试验。原始状态的模拟罐底部存在沉淀,通过原始状态与清洗罐底后声发射试验结果对比,得出罐底沉淀物会产生部分声发射信号并影响声发射检测,以及涂层对声发射检测影响较小的结论。凹坑和通孔是罐底常见腐蚀缺陷,通过设计和预制3种罐底缺陷状态,分别对各种缺陷状态的罐底进行声发射试验,分析缺陷的声发射信号特征,得到缺陷在升压和保压检测中的声发射信号数据,为声发射检测数据分析提供参考。     

皮秒脉冲泵浦的高功率超连续谱光源

实验研究利用皮秒脉冲泵浦光子晶体光纤产生高功率超连续谱输出,探讨制作高功率全光纤超连续谱光源的关键技术,分析不同结构皮秒脉冲光纤激光器泵浦光子晶体光纤产生超连续谱的优缺点.应用重复频率倍增技术降低激光器自身的非线性效应,得到性能参数合适的高功率皮秒脉冲光纤激光器;采用后处理技术将光子晶体光纤输入端扩芯后与双包层光纤进行...     

基于颜色及梯度统计特征的结核杆菌目标识别

提出一种基于颜色及梯度统计特征的结核杆菌目标识别算法。首先基于HSV颜色空间进行图像预分割,然后在CIE L*a*b*颜色空间进行自适应分割以提取目标精细几何形状。为了适应背景的复杂变化,基于色调一致性假设对疑似目标进行色调一致性检验并剔除大部分伪目标。为了将重叠粘连目标从伪目标中分离出来,提出两个梯度统计特征,然后结合目标的面积、周长、长宽比、圆形度、粗糙度等形态特征,组成7维特征向量送入贝叶斯分类器进行分类。实验结果表明,本文算法能适应标本、染色及图像背景等复杂变化,目标识别率可达91%。     

运动目标DOA自适应跟踪算法

战场区域移动通信系统中,指挥中心实时地将主波束对准作战分队来波方向,而将其他方向的来波作为干扰置零陷,不仅提高了抗干扰能力,而且还可对作战分队进行定位。这一过程是通过跟踪移动用户信号的波达角(DOA)来实现的,传统的高分辨率DOA估计算法,如MUSIC、ESPRIT等算法,无法实现自适应、实时跟踪,因为它需要对接收信号的协方差矩阵反复进行特征值分解或奇异值分解,计算量大。针对这一问题,引入基于改进的信号子空间自适应跟踪的卡尔曼(Kalman)滤波算法,该算法直接从信号子空间中提取DOA的更新,无需从协方差矩阵中提取。仿真结果表明,该算法不仅降低了运算量,而且可跟踪多用户的DOA。