警用脉冲防暴水炮新型喷嘴内部流场的大涡模拟

根据新型喷嘴的结构特点,构建了喷嘴的物理模型和数学模型,并采用Fluent6．2．16软件中的LES模型对喷嘴流场进行数值计算。模拟结果表明：射流进入喷嘴收缩段后会发生强烈的剪切作用,引起流场速度和压力的急剧变化。收缩角对喷嘴内部流场的影响较大,本模型中收缩角优化值取30°,圆柱段长度对喷嘴内部流场也存在影响,本模型中该长度优化值取32mm。     

基于声卡的音频定向实验系统设计与实现

设计并实现了一套基于高频声卡的音频定向传播实验系统,该系统包括了信号产生与测试分析两部分。系统由计算机内置声卡、功放、换能器以及传声器、调理器、A/D等部件组成。利用该系统可方便地修改模型及其他实验相关参数,并且实时地产生希望特性的调制超声波。很好地满足了音频定向实验的实际需求,同时系统结构简单,成本低廉,具有明显的实用性。     

基于OSD的视频监测在激光测距中的研究

基于OSD字符叠加芯片μPD6450,设计了激光测距数字信息与视频模拟信号的叠加系统,实现了对目标体的实时监控功能。系统硬件设置包括:视频输入、输出、行场同步分离、字符叠加以及串行通信模块;软件设计包括:对微处理器MCU串行口初始化、设置接收数据的传输格式与速率、MCU接收到数据信息后开系统中断、对μPD6450初始化、测距数据与视频信号的叠加。该系统具有模块体积小、功耗低、实时性强、高传输率等特点,对于多种视频实时监控具有广阔的应用前景。     

基于支持向量机的高空无人机侦察目标识别

针对高空无人侦察机遥感图像目标不明显、图像背景复杂等特点,提出了一种基于支持向量机的目标分类方法。将支持向量机应用于高空无人侦察机的遥感图像目标识别,并且对特征值的提取进行深入研究。实验结果表明,特征值输入的多分类器在识别性能上具有很高的识别率,对提高高空无人机的侦察能力具有重要意义。     

基于模糊二叉树支持向量机的空袭目标属性识别

针对现有空袭目标属性识别方法存在的不足,提出了一种基于模糊二叉树支持向量机的空袭目标属性识别技术。该方法充分发挥了模糊二叉树支持向量机解决二类分类问题的优势,有效地提高了识别率和识别速度。最后给出了与现有识别方法的比较结果,证明了该方法的有效性。     

基于支持向量机的功率变换器开关管开路故障诊断

提出一种基于支持向量机的功率变换器开关管开路故障诊断方法。利用支持向量机建立分类模型,模型以相电流功率谱为输入量,7种故障状态为输出量,选用高斯核,使用基于二叉树分类器的分类算法。将诊断结果与基于BP神经网络的诊断结果进行比较,结果表明基于支持向量机的分类器在功率变换器开关管开路故障诊断中具有更高的准确率和更好的泛化能力。     

基于支持向量机和虚拟仪器谐波频率检测

支持向量机是采用结构风险最小化原则代替传统统计学中的基于大样本的经验风险最小化原则的新型机器学习方法,具有出色的学习分类能力和推广能力,广泛地应用于模式识别和函数拟合中。提出了一种基于支持向量机算法(SVM)的检测飞机电网中谐波频率的新方法,以支持向量机方法为理论基础,利用强大的图形化开发软件LabVIEW为开发平台,设计了谐波检测系统。经实验发现,该系统在采样点数较少的情况下,仍能比较准确检测出各次谐波频率,系统具有操作简单,稳定可靠、测试精度高等特点。     

基于粗糙集与最小二乘支持向量机的飞机综合智能论证

结合粗糙集的属性约简理论与最小二乘回归支持向量机的回归思想,提出了一种基于粗糙集与最小二乘回归支持向量机的飞机设计综合智能论证模型。首先根据历史数据建立属性决策表,然后应用粗糙集理论对飞机综合论证指标参数属性进行约简来获得影响飞机设计综合论证的核心指标,最后再利用支持向量机回归模型建立与飞机综合论证核心因素之间的非线性映射模型来对飞机的作战效能进行预测。仿真实例验证了该方法可以降低模型的复杂度,加快SVM的训练速度并具有良好的预测效果。     

基于蒙特卡罗方法的多散射修正模型

针对现有的基于蒙特卡罗方法的非视线传输模型的不足和局限性,提出了基于蒙特卡罗方法的多散射修正模型,给出了模型的数学描述。利用坐标系变换方法,得出了光子迁移的坐标递推公式。设计了接收判断机制,给出了到达时间的计算公式。通过跟踪大量光子的随机迁移,验证了光子传输的多散射现象。绘制了接收天线功率密度曲线,模拟了脉冲展宽效应。比较结果表明,在满足单散射近似的条件下,该模型与Luett-gen单散射模型吻合较好;在不满足单散射近似条件时,该模型得出的接收功率密度大于Luettgen单散射模型的接收功率密度,分析了结果的正确性,并指出了现有模型信道零延迟的错误。理论分析表明,模型能准确反映信道的时延特性。     

基于层间嵌入式多级支持向量机的特征选择

针对多故障样本一次性映射之后分类不理想,研究了多级层次式支持向量机,应用UCI数据仿真,结果表明该方法缩短了训练时间、提升了测试准确率、改善了样本的可分类性。由于误差积累,在此基础上,提出了层间嵌入式多级支持向量机,采用Abalone数据仿真,结果表明分类精度有所提高并减少了分类步骤。结合ReliefF算法,对制导设备的故障特征参数进行了选择。