基于神经网络模型的地震加速度谱线模拟

采用人工神经网络模型对地面地震加速度谱线进行模拟,经过分析、比较发现在没有滤波的情况下,只有选择合理的人工神经网络模型结构才能取得较好的模拟效果;经过滤波后,各神经网络均能较好地模拟地震加速度谱线。人工神经网络模型为建立人工地震波模型开辟了新的途径。     

基于加速度的马尔可夫参数自适应IMM算法

针对标准的交互式多模型算法(IMM)模型切换存在滞后性,使得目标机动改变时跟踪误差增大的问题,提出了一种基于加速度的自适应转移概率矩阵的IMM算法。该算法通过当前时刻IMM算法输出的加速度估计值,得到相应的修正因子,修正下一时刻的转移概率矩阵,使得模型切换速度加快,减小目标机动时的跟踪误差。最后通过仿真实验证明,改进的IMM算法能够有效减小目标机动改变时跟踪误差,提高模型切换速度,同时还指出了该算法的适应范围。     

基于引力搜索算法的漏磁缺陷重构

缺陷重构,即从漏磁信号反演出铁磁性材料的缺陷轮廓或几何参数,是漏磁无损评估中的一个重要研究方向。针对缺陷漏磁信号特征及缺陷轮廓特征的复杂性,提出基于引力搜索算法的漏磁缺陷重构方法。依据磁偶极子模型理论分析提取实测漏磁信号有效信息段,径向基函数神经网络作为前向模型,引力搜索算法作为迭代算法,利用其在高维解空间中避免陷入局部最优的能力,得到最优缺陷轮廓,实现缺陷重构。仿真和实验结果表明,基于引力搜索算法的缺陷重构方法能提高重构精度和效率,具有较高的实用价值。     

轨道不平顺对单轨橇车结构动力影响分析

火箭橇轨道垂向不平顺是橇车运动过程中产生振动的主要因素.本文利用改进周期图法计算了不平顺数据的功率谱密度,基于谐波函数叠加的方法重构了轨道垂向不平顺特征,并以某型单轨橇车为例,应用拉格朗日方程计算其动力特征参数.结果表明:最大速度的相对误差约为5.4％,质心垂向加速度数值与实际检测值基本一致.该方法可应用于指导试验方案...     

齿轮箱振动测试与分析

在对某型齿轮箱的模态、振动烈度和振动加速度进行测试的基础上,详细分析了测试结果.模态测试得到了齿轮箱的振型和模态参数,振动烈度测试结果表明该齿轮箱处于良好工作状态,振动加速度测试结果显示该齿轮箱的减振措施达到了预期的效果.最后,对测试提出了建议.     

振动信号变换器的设计与实现

多传感器采编器能够实现复杂环境下对飞行体在发射过程中振动加速度、冲击加速度、压力、温度等动态参数的实时测量和记录。传感变换器电路的性能直接影响采集系统的采样精度。为了实现准确测量,对广泛应用于工程实践中的高阶集成开关电容滤波器产生的混叠效应的抑制方法进行分析及实验。实现了一种可程控放大、具有稳定通带截止频率的振动信号变换器设计。实验结果表明,该变换器电路具有体积小、集成度高、滤波衰减陡度大,频率测试精度高等特点。     

基于小采样周期的机动目标模型跟踪性能研究

分析了小采样周期条件下“当前”统计模型、基于速度估计的自适应模型及自适应常加速度模型,对3种模型的稳态性能和动态性能进行了分析比较,并对3种模型的机动目标跟踪效果进行了仿真。仿真结果表明：小采样周期条件下,3种模型的稳态跟踪性能一致,而在动态跟踪条件下自适应加速度模型性能更优。