基于信号的自动测试系统软件研究

分析了ATLAS 2K语言和IVI-S ignal Interface标准的系统模型和异同点,结合二者,给出了基于信号的自动测试系统软件设计方法,该方案为通用自动测试系统软件设计提供了技术实现途径。     

电子产品在振动环境中的损伤效应研究

在分析电子装备结构特点及冲击振动环境影响因素基础上,阐述了电子产品在冲击振动环境中的损伤机理与模式。以某型雷达装备为试验对象,选取该装备某型组合体与电路板进行冲击振动与扫频振动试验,分析了电子产品在振动环境中的损伤规律。试验表明:电子产品在振动环境中的损伤不仅与振动类型及幅值有关,也与其自身结构有着密切的关系。     

一类非线性时滞双曲型偏微分方程的振动性

研究一类非线性时滞双曲型偏泛函微分方程解的振动性,利用微分不等式方法和广义Riccati变换,获得了该类方程在第一类边值条件下振动的新的充分条件,所得结果通过实例加以阐明.     

舰船弹性支撑轴系振动特性研究

为研究柔性结构对轴系振动特性的影响,以某弹性支撑轴系为研究对象,考虑到筏架柔性及气囊刚度特性,建立了弹性支撑的桨-轴-筏架-基座模型,并用力锤敲击模态试验验证了该模型的可信度,再结合有限元法计算分析了弹性支撑结构对轴系纵向振动及横向振动的影响.结果表明:在弹性边界条件下,轴系模态和振动特性在0～100 Hz范围内发生了...     

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.     

一种面向宽带复杂信号侦察的可配置计算应用框架

可配置计算系统的优势与系统设计过程的复杂性是一对矛盾,可配置计算框架为此提供了有益的思路。但受限于适用范围与通用性考虑,已有的特别是商业框架仅支持系统的静态重构。本文针对宽带信号侦察这一特定应用领域,提出了一种功能级可配置计算应用框架BSRRCS-RCAF,该框架将领域应用中具有共性的计算与功能模块抽取和集中起来,形成二进制比特流配置文件库,并提供构建此类系统的公共服务体系。基于公共服务体系以及配置文件库,当需要修改或者重新构建宽带信号侦察系统时,只需在现有框架下动态调用配置组件库,或者遵循框架的统一设计接口完善补充组件库中的特定功能部分,整个系统设计框架将得到方便复用,便于实现基于快速重构的多种系统功能。     

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。     

GPS接收信号中线性扫频干扰的抑制

研究了阵列接收的GPS接收信号中线性扫频(LFM)干扰的抑制问题。LFM信号瞬时频率的估计是抑制干扰的关键,而要准确估计信号瞬时频率,必须抑制接收信号时频分布中交叉项干扰。本文对接收信号矢量进行白化,得到信号矢量白化后的空时频分布(STFD)矩阵。文中推出一个与传统方法获得的判决变量不同的判决变量,用该判决变量可以更加清晰地选出LFM信号在时频分布中的自项。根据时频脊点的分布估计LFM信号频率参数以及信号瞬时频率,之后即可根据瞬时频率构建陷波器滤除干扰。仿真表明该方法能够将受交叉项严重干扰的接收信号时频分布映射为清晰的接收信号自项的时频分布,在数据快拍数满足一定要求时可以很好地抑制掉LFM干扰。     

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。     

实战条件下防空反导兵器指挥控制通信系统性能评估

以实战条件下指控通信链路的性能为研究对象,通过建立通信链路模型和实战环境模型(信道传输模型和干扰敏感模型),建立干扰模式库,研究指控通信链路在实战条件下的性能,并选取典型通信系统在典型干扰模式下在仿真平台上进行验证.结果表明,该技术能对通信系统性能进行全面评估.