FRFT应用于雷达抗主瓣压制干扰技术研究北大核心

压制干扰信号从天线主瓣进入雷达接收机,会严重影响雷达的性能,通常的副瓣抗干扰技术难以奏效。线性调频(linear frequency modulation,LFM)信号在分数阶傅里叶域(fractional Fourier transform,FRFT)会出现能量高度聚集的现象,利用LFM信号的这一特征,提出了基于FRFT的雷达抗主瓣干扰技术。首先对接收到的主瓣干扰混合信号进行FRFT处理,然后在FRFT域滤波去除大部分压制干扰和噪声的能量,最后FRFT逆变换恢复出目标信号。仿真实验表明,新方法对脉冲压缩以后的峰值信噪比有较大的改善,较大地提高了脉冲压缩雷达的检测性能,具有良好的应用前景。     

时域RWR/ESM脉冲丢失分析

随着战场电磁环境的日趋复杂,脉冲丢失是现役RWR/ESM所面临的一个重要问题。分析了目前典型的3种脉冲交叠计算方法,并研究了3种方法的异同点和适用范围。在此基础上分析了RWR/ESM时域工作模式下的脉冲丢失情况,通过仿真得到了时域RWR/ESM脉冲丢失相关结论。此结论可以作为评估现役RWR/ESM效能的基础,具有较强的实际意义。     

脉冲激光测距机测程指标的自动快速检测

分析了目前验收脉冲激光测距机测程指标所采用的方法——“消光法”存在的不足,并在“消光法”的基础上,通过采用计算机技术、准激光技术和延时模拟空间距离的方法,实现了测程指标自动、快速和不解体检测     

具有脉冲和Holling IV类功能反应的三维捕食系统

建立了在固定时刻具有脉冲效应的三维捕食系统,利用常微分方程比较原理、含脉冲的比较原理及Lyapunov函数方法,得到了该系统的持续生存性、周期解的存在唯一性和全局吸引性,并给出了保持这些性质时脉冲项应满足的界限。     

电控共轨柴油机初始控制MAP研究

为合理快捷地获取电控柴油机的控制参数表MAP,进行了共轨柴油机电控初始MAP研究。分析了柴油机运行工况特点和试验获取特征工况数据的原则;引入了散点曲面拟合方法,简要说明了Shepard有理插值曲面理论和它的Lagrange插植的形式;根据柴油机运行工况的特点,提出了变步长试验点,减小试验量,引入均方根误差衡量不同试验点数拟合控制MAP的精度,结合实例给出了电控初始MAP的散点曲面拟合过程,并在493共轨柴油机上进行初始MAP的控制效果试验,试验数据表明：该方法能满足电控柴油机初始MAP的要求。     

基于EMD、遗传算法及神经网络的柴油机故障诊断

研究了将经验模式分解(Empirical Mode Decom position,EMD)、遗传算法及BP神经网络相结合对柴油机振动信号进行故障诊断的方法。首先运用经验模式分解方法对柴油机缸盖表面振动信号进行分解并提取特征参数;然后利用遗传算法对得到的特征参数进行选择,找到对于故障诊断最为敏感的参数;最后建立了BP神经网络模型对柴油机典型故障进行诊断。通过对某型柴油机的验证,表明该方法能够准确识别柴油机供油系统的典型故障。     

柴油机曲柄连杆机构冲击动力学分析

分别利用MSC.DYTRAN和MSC.ADAMS软件建立了某型柴油机包括曲轴系、活塞组、连杆组及飞轮在内的冲击动力学模型,考虑了惯性力、气缸压力和反扭矩的影响,并利用运动副和接触单元对结合部的实际情况进行了模拟.在此基础上.基于德国BV043/73舰艇抗冲击标准对曲柄连杆机构进行了冲击响应分析,着重研究了曲轴和连杆的冲...     

脉冲末修弹落点预测导引方法研究

在分析剩余射程影响因素的基础上,以弹道特征参数弹道高y及速度矢量分量Vx和Vy为解释变量,以回归分析方法为数学工具,建立脉冲末修弹剩余射程预测模型。以目标点与弹丸预测落点之间的差值为广义弹道偏差,结合数值仿真,对落点预测导引进行深入研究,验证了回归分析模型的可行性。     

基于排放和模糊神经网络模型的柴油机故障诊断方法

根据排放检测数据规律,定义并提取特征参数,建立了规则与模糊神经网络有机结合的柴油机故障诊断模型及其对应的特征知识库,确立了模型的“可塑性”学习路线,并以单缸失火故障为例,进行了模型诊断实例研究。结果表明：运用该方法进行柴油机的故障诊断,结果准确,识别速度快,诊断效率高。     

船舶汽轮发电机组浮筏隔振系统建模及振动

为了减小船舶汽轮发电机组的振动与噪声,对某船用汽轮发电机组浮筏隔振装置进行了建模设计.使用有限元分析软件ANSYS对该发电机组及浮筏隔振系统进行三雏实体建模,考虑机组自重变形以及不对中效应,根据平衡条件,将汽轮发电机组转子-轴承系统简化为有限元动力学模型,在此基础上讨论了船舶汽轮发电机组及浮筏隔振系统在不对中激扰力作用...