涡轮叶片装配智能优化算法

涡轮组件装配是发动机制造过程的重要组成部分,在装配过程中为保证涡轮叶片装配完成后的转子不平衡量符合设计标准,需对叶片进行分组试装等步骤,装配效率因此受到影响。为解决此问题,提出一种基于改进模拟退火算法的叶片装配序列优化方法。建立由轮盘自身不平衡量与叶片不平衡量相结合的数学模型,采用多邻域搜索机制,改进退火机制,增加升温、记忆模块等方法来改进算法,通过实例验证了算法的有效性,并与蝴蝶算法,天鹰算法,原始模拟退火算法进行比较,有效地降低了涡轮转子不平衡量。结果表明,改进的模拟退火算法能够有效的减少叶片装配后的不平衡量。为使该算法能够更方便的服务于装配现场,基于MFC框架开发一款叶片装配软件,为解决叶片装配需进行多次拆装以及装配效率低的问题提供了一种有效的方案。     

一种新的多用户检测方案

本文提出一新的多用户检测方案,它利用其所知道的用户的扩频序列,提高系统上行线路的多用户检测性能。该检测方案使用正交匹配滤波器来抑制已知和未知扩频序列的用户的干扰。     

基于正交最小二乘估计的非线性时间序列的预测

在对非线性时间序列的短期预测中经常采用局部线性化的预测算法 ,原有的算法使用普通最小二乘法 (LS)估计近似线性模型的参数。对于存在噪声的数据 ,该算法的数值稳定性较差。本文在对非线性空间进行局部线性化的基础上 ,采用正交最小二乘方法 (OLS)对线性模型同时进行结构选择与参数辨识 ,改善了数值的病态特性 ,增强了算法的稳定性     

陀螺随机漂移误差模型建模方法研究

论述了自60年代以来的几种主要陀螺仪漂移误差模型建模的方法,介绍了各种方法的特点及建模公式,有助于惯导系统中陀螺漂移误差模型的建立．     

高超声速滑翔目标多层递阶轨迹预测

为给高超声速滑翔目标态势与威胁评估、拦截防御等提供先验知识,提出一种多层递阶轨迹预测方法。该方法借鉴多层递阶预测理论对预测模型进行随机补偿,将轨迹预测问题分解成气动参数和模型误差的混合预测以及在此基础上对目标轨迹的预测。方法首先利用气动参数增广状态向量进行动力学建模,对气动参数和模型误差进行混合估计,根据参数估计值进行时间序列预测。然后,在参数预测的基础上,利用动力学模型积分预测目标轨迹。仿真设计了2种有规律的飞行模式仿真场景,分析跟踪与预测时间对预测精度的影响,结果表明算法具有稳定可靠的轨迹预测能力。     

通信侦察中的伪码序列盲估计算法

针对卫星通信侦察与对抗,提出了一种DS-SS通信信号的伪码序列盲估计算法.首先采用循环自相关方法估计信号载频,对截获的中频信号进行解调,得到基带信号,再采用循环自相关估计PN码周期.然后利用分段互相关方法估计信息码与PN码同步调制起始点.在此基础上,完成对伪码码序列的识别.仿真实验结果表明,该方法在极低信噪比条件下可以得到准确的伪码序列估计.     

神经网络在联合火力打击目标价值分析中的应用

针对联合火力打击中目标价值的特点,运用BP神经网络理论对目标价值进行分析,并建立了联合火力打击目标价值分析指标体系,设计了BP神经网络模型;通过定义学习代价函数、确定函数输出信号、修正函数信号、网络初始化等改进BP算法对目标价值进行了分析,得到了目标打击序列分类.算例验证了该算法的合理、高效、稳定,在联合火力打击中目标优选分类方面具有广泛的实用意义.     

超声速混合层发展情况的非线性时间序列分析

采用大涡模拟数值方法,模拟了具有工程应用背景的二维超声速湍流混合层,通过非线性时间序列分析伪相图、关联维数和Lyapunov指数,得到了混合层发展情况的混沌特性.结果表明,混合层中心线沿流向位置的压力伪相图可定性地表示混合层的稳定性,关联维数分布可定量描述混合层经历的线性失稳、非线性失稳和涡合并阶段等发展情况,最大Lyapunov指数分布作为关联维数分析结果的验证.对于相应的超声速混合层实验,采用非线性时间序列分析方法研究混合层发展情况具有通用性.