基于近场声全息的空压机噪声源识别

近场声金息(NAH)是一种有效的噪声源分析工具,当噪声源声场由一些不相干或部分相干的声源叠加而成时.就必须利用声场分解技术将总的辐射声场分解成各个互不相干的子声场,然后再对每一个子声场进行NAH分析.利用NAH争基于偏相干的声场分解技术对CZ-20-C型空压机进行了噪声源识别定位和分解研究.试验结果表明:该方法可以较好...     

基于宽带Delphi和功能分解相结合的装备软件早期成本估算

针对装备软件早期成本估算时存在的相关成本信息基础薄弱的“贫信息”问题,提出了基于宽带Delphi与功能分解的装备软件早期成本估算组合法。该组合法依据领域专家的知识和经验对软件成本做出判断,避免了需要过多依赖历史信息的局限性。而功能分解法能将软件按功能模块进行细分,提高了宽带Delphi估算的精度。     

基于EEMD方法的混合信号分离识别

针对宽开通信侦察系统中的多信号分离问题,提出了一种总体平均经验模式分解(EEMD)方法。首先对混合信号进行去噪,进行功率谱估计,然后利用EEMD方法对混合信号进行分解得到一簇本征模态函数IMF(Intrinsic Mode Function),对代表单个信号的IMF进行Hlibert变换,得到与各阶IMF相对应的瞬时频率,确定信号的个数,估计出其载波频率,设计出相应的带通滤波器,分离出单个信号。最后设计决策树对分离出的单个信号进行调制识别,确定信号的种类。文中以三个信号组合ASK、BPSK、2FSK为例,通过仿真验证了方法的有效性。     

面向复杂几何模型的多级并行四面体网格生成算法

高性能计算机的快速发展为数值模拟提供了必需的硬件环境,数值模拟领域对网格的需求已高达数十亿到数百亿量级,而网格生成作为数值模拟的重要一环,其发展则相对滞后,很难满足并行数值模拟求解器对大规模网格的需求。本文面向复杂几何模型提出一种多级并行四面体网格生成算法,该算法首先基于模型的几何特征建立网格的尺寸场,并基于尺寸场和几何实体间的邻接关系对几何实体进行分组,将分组后的几何实体分配到不同的计算节点,在计算节点间采用前沿推进法实现三角形面网格的并行生成,然后在计算节点内对三角形面网格进行二级区域分解,将分解后的子网格分配到各进程中,最后在进程内采用多线程并行方法实现四面体网格的并行生成。通过实际应用三峡大坝模型进行验证,该算法具有良好的并行效率和可扩展性,可以在数千处理器核上实现十亿规模高质量四面体网格的并行生成。     

合成作战单元抢滩阶段作战编波冲击及方案优化模型

如何科学、量化进行编波冲击是影响和制约合成作战单元抢滩阶段战斗的焦点问题、瓶颈所在.通过分析研究影响编波冲击的主客观因素,建立了合成作战单元抢滩阶段作战编波冲击模型,提出了基于"和数分解"的多目标优化搜索算法,并结合算例对模型的有效性和可信性进行了验证,对编波方案的价值进行了评价和优化分析.     

基于双谱切片小波包的雷达体制识别技术

根据机械扫描雷达、一维相控阵雷达和二维相控阵雷达扫描方式的差异,通过对3种体制雷达进行双谱分析、切片化处理以及小波包分解,提出了双谱切片小波包的概念,并根据此特征用支持向量机对不同体制的雷达进行识别.仿真结果表明:该方法在噪声占比为0～20％时,可分性好,并且在噪声占比增大时,通过该特征仍能对不同体制的雷达进行有效识别.     

Hilbert-Huang变换能量谱在轴承故障诊断中的应用

H ilbert-Huang变换是先把时间序列信号用经验模态分解方法分解成不同特征时间尺度的固有模态函数,然后经过H ilbert变换获得频谱的信号处理新方法。介绍了该方法的基本原理,并将H ilbert-Huang变换的能量谱应用于轴承故障诊断,轴承故障实验信号的研究结果表明:H ilbert-Huang变换的能量谱分析方法,能有效地诊断轴承的故障。     

臭氧的神奇作用

臭氧(O3)性极活泼,是强氧化剂.可用于水、空气、消毒及有机合成.含量在近地面处很少,从5-10千米高度起逐步增加,到20-25千米高度达到最大浓度,再向上又渐趋减少,至55-60千米的平流层顶时消失.原因是大气上层紫外线辐射相当强,使得氧分子几乎完全分解,氧原子和氧分子相遇的机会很少.在较低的层次中紫外线的强度因大气的吸收而减弱,只有部分氧分子发生分解,在这层中,既有足够的氧分子,又有足够的氧元子,为臭氧的形成创造了条件,形成高空臭氧层,包围并保护地球,吸收99%的太阳紫外线.……     

分解炉内煤粉燃烧和CaCO3分解流场的数值模拟

针对国内某大型水泥高性能分解炉,基于Fluent软件,采用有限速率/涡耗散模型模拟了炉内煤粉燃烧和生料分解的湍动多相流场,给出了炉内速度矢量、温度、压力和组分分布,结果显示,炉内流动趋势合理,可为分解炉的研究提供参考.     

数字高程模型数据小波压缩算法

针对海量DEM数据的存储和传输的问题,设计出一种高效的DEM数据的小波压缩算法。基于提升理论提出了一种包含自由变量t的紧支撑小波构造方法;通过选取合适的小波滤波器系数,基于提升的整数小波变换只需要整数加法、整数乘法和移位实现,运算速度快,便于硬件实现;选取参数t=1的整数9-7小波变换,其运算量接近整数5-3小波,但DEM数据压缩质量接近浮点的CDF9-7小波。实验证明该压缩算法对DEM数据有极佳的压缩效果,在保持地形形状和起伏特征的前提下,DEM数据可以压缩4096倍,PSNR>34DB。