秘密监听原则探析

秘密监听对公民宪法所保障的权利和自由产生了威胁,但是对侦查日益智能化的犯罪又是不可或缺的证据收集方式。从适应刑事庭审方式对证据要求的角度对秘密监听加以规范,使其以最小化的侵犯公民权利、自由的方式,达到证据收集效率的最优化,使以秘密监听收集方式获得的证据不致因违法而被排除在法庭之外,就必须从理论上解决秘密监听的法理依据及其密切相关的强迫自证其罪与拒绝证言权等问题,并使其能够最终成为定案的依据。     

细长壳体水声辐射问题的有限元结合边界元解法

采用三角形面积元,提出了一种计算任意形状的细长壳体水声辐射问题的有限元结合边界元解法,推导了三角形面积坐标下的质量矩阵。在水动力方面,根据单层势的概念,提出了声场速度势的边界积分表示式,给出了三角形面积坐标下的附加质量矩阵和附加阻尼矩阵,从而得以建立流固耦合的有限元动力响应方程。本方法的进一步发展可用于计算具有加强肋骨的双层壳体结构的声辐射问题以及船体在随机激励下的远场声功率谱。     

管壁不连续对管路结构振动传递的影响

用传递矩阵法得出了管路中纯扭转波在通过管壁不连续处的波动形式的解,以此为基础分析了管壁材质以及厚度的差异对纯扭转波的透射系数的影响,并得出了管壁材料的密度与剪切模量的乘积相差越悬殊,隔离振动的效果越好,以及管壁几何结构不连续对隔振的贡献不大的结论.     

基于机械故障诊断的算法及小波基选择研究

针对小波分析在机械故障诊断应用中的快速算法和小波基选择存在的问题,对常用的正交、半正交、双正交小波提取信号特征的能力进行了分析比较,研究表明半正交B样条小波因具有线性相位和采用较长的分解序列而具有较好的频率局部化特性和较小的变换误差,具有比较好的综合性能。推导了正交小波包的图形显示算法,利用该算法解决了小波变换快速算法中存在的数据长度随分解层数成倍减小的问题。研究结果为机械故障诊断中选择小波基进行信号处理提供了依据和途径。     

车辆底盘悬架减振器的选择与校核

减振器是产生阻尼力的主要元件,其作用是迅速衰减汽车振动,改善汽车行驶平顺性,增强车轮与路面的附着性能,减少汽车因惯性力引起的车身倾角变化,提高汽车操纵稳定性。减振器亦能够降低部分动载荷,延长汽车使用寿命。重型载货汽车底盘中比较常用的是双筒式减振器,其阻力容易调整,结构简单,价格便宜。本文将以双筒式减振器为对象,着重介绍悬架减振器的选型与校核并示例分析。     

粒子群优化齿轮箱振动信号周期分量提取方法

为了从齿轮箱振动信号中快速获得各零部件的振动信号,给准确定位故障部件提供理论依据,提出了一种适合于齿轮箱振动信号周期分量提取的改进型粒子群优化算法。在对齿轮箱振动信号、周期信号振幅与对应频率间的关系以及初始相位与对应频率间的关系分析的基础上,以各特征频率及其组合为基准生成初始种群进行优化,减少了周期信号提取中的盲目性,加快了周期信号的提取过程。最后,对实验室的齿轮箱进行了不同工况下振动信号的检测,以这些信号为例进行了周期分量的提取,结果说明所提方法是可行有效的。     

基于实车测试的坦克柴油机振动评估

针对坦克柴油机不解体快速振动检测与技术状况评估,选择具有代表性的2种车型为研究对象.测取了柴油机停止间、空挡时不同转速工况下的振动信号,分析了0.01～1 kHz范围内的振动烈度和带宽均方根特征参数随转速变化情况,制定了基于实车测试的振动评估参考标准,并提出了装备使用指导意见.     

车辆馈能悬挂技术综述

被动悬挂的系统参数不能随路面状况变化而改变,故减振性能有限,且振动能量被减振器以热量的形式耗散,造成了能量的浪费。馈能悬挂能够提高悬挂性能并降低能耗,正受到广泛关注。对车辆悬挂的能量耗散和馈能潜力进行了探讨,回顾了馈能悬挂的研究和发展状况,总结了馈能悬挂的结构方案和优缺点。最后,分析了已有馈能悬挂存在的问题和应用受限的根本原因,并指出能够兼顾振动控制效果与能量回收效率的馈能悬挂将会有良好的发展前景。     

舵机减速机构动力学仿真与振动特性研究

鱼雷在运输和实航时环境复杂,会遇到各种外界激振源的影响,使舵机减速机构的传动精度降低,从而影响整个系统的制导精度和可靠性。以三级行星齿轮和蜗轮蜗杆减速机构为研究对象,建立动力学虚拟仿真模型,采用有限元分析法对其进行模态分析,得出固有频率和振型;将随机载荷的功率谱密度函数作为输入进行随机振动分析,仿真结果表明,舵机减速机构的输入轴、一级太阳轮齿以及蜗轮蜗杆啮合处所受振动量级较大,设计时需重点关注。     

基于深度置信网络的火炮炮口振动预测研究

火炮炮口振动数据准确预测后,可以对火炮随机振动误差进行补偿,对高机动条件下提高装备火控系统的精度具有重要意义。机器学习方法的进步为提高数据预测精度提供了有效途径。提出一种基于深度置信网络的火炮炮口振动预测模型,通过定义阶段、预处理阶段、训练阶段、测试阶段和评价阶段5个阶段,对火炮炮口振动数据进行了预测。结果表明,深度置信网络对炮口振动数据预测可以根据历史数据提取更丰富的数据特征,相较于传统BP神经网络,可以达到更好的预测精度。