超声导波检测对接焊缝缺陷试验研究

应用超声导波技术快速扫查的特点对预制缺陷的焊缝进行检测试验,运用导波的直线和旋转角度扫描方式分别对12mm厚V型与16mm厚X型坡口对接焊缝中4种不同类型的缺陷进行探测。所采用的多功能超声检测设备的声定位装置对斜探头和缺陷位置定位。试验表明,在一定的条件下激励导波,能检出不同缺陷的位置和大小,检测结果直观,对实际焊缝缺陷检测具有指导意义。     

舰载无人机双机无源侦察定位策略

针对驱护舰编队作战中使用舰载无人机进行双机无源侦察定位时,搜索力如何进行优化配置的问题,基于舰载无人机双机无源定位有效区分析模型,在对舰载无人机双机无源侦察定位策略选择依据分析的基础上,提出了舰载无人机双机定基线无源侦察定位策略和双机变基线无源侦察定位策略,并给出了三种实用的机动侦察定位方式。     

一种改进固定单站无源定位模型性能分析

针对固定单站无源定位中的DPFRC算法无法对目标辐射源速度进行直接解算的问题,将多普勒频率引入观测量之中,提出一种改进的固定单站无源定位模型,并通过卡尔曼滤波对定位结果进行平滑处理。将改进模型与原有模型及另外一种可对速度进行直接解算的DDFRC模型进行了仿真比较,对不同距离、不同采样间隔和不同观测精度下3种模型的性能进行了仿真分析。仿真结果表明,相比于另外两种定位模型,改进模型具有更为广泛的应用环境和更好的鲁棒性。     

双基地中两坐标收站的三维定位跟踪算法

文中讨论了Ｔ／Ｒ—Ｒ型双基地系统中无俯仰信息收站对运动目标的三维定位跟踪能力;通过若干观测点上测量数据的组合,较好地实现厂对运动目标的三维定位跟踪,从而可以将目标的高度信息从变化的距离和之差的测最值中提取出来。文中以仿真手段证明了这种方法的可行性。     

双基地系统收站自主的自适应跟踪算法

本文介绍了双基地系统收站自主的定位原理及跟踪算法WMEKF (WeightedModified Extended Kalman Filter),提出了一种对机动目标的自适应跟踪算法AWMEKF(Adaptive WMEKF),并对典型的机动目标航迹进行了计算机仿真。     

燃烧室前缘扩张角对旋转爆震冲压发动机的影响

针对圆柱形隔离段-燃烧室构型的旋转爆震冲压发动机,开展了总温为860 K、马赫数为2的来流条件下的直连式试验,探讨了燃烧室前缘扩张角(θ=30°,45°,60°,90°)对爆震波传播特性、工况范围及压力分布的影响。结果表明:当燃烧室前缘扩张角为90°时,燃烧模态均为爆燃燃烧;随着扩张角的减小,燃烧模态将会向锯齿波和混合模态(包含单波阶段)转换。当燃烧室前缘扩张角为30°时,旋转爆震的自持工况范围最宽且燃烧室压力最高;同时,随着燃烧室前缘扩张角减小,实现混合模态的当量比下限降低。此外,分析了燃烧模态对来流的影响,发现:锯齿波/混合模态燃烧室内存在的周期性高频压力扰动会使隔离段内的激波串位置前移;混合模态对超声速来流的影响最为显著。     

机房漏水检测与精确定位装置研究

机房漏水是危及精密信息设备长期稳定可靠运行的重大安全隐患。为了解决传统定位装置难以实现漏水点精确定位的问题,从传感电缆的检漏原理出发,利用分压补偿原理,通过STEP7软件编程,设计了一个结合自检、漏水检测和漏水定位3种功能的机房漏水检测与定位装置。在此基础上搭建了实验系统,经测试实验,结果表明短距离定位精度可以达到1．70％,从而证实了该装置检测的有效性和定位的精确性。     

磷虾群免疫粒子滤波的机载单站无源定位算法

为了进一步提高机载单站无源定位的精度,将磷虾群优化思想引入到粒子滤波的重采样阶段,提出了一种磷虾群免疫粒子滤波算法。该算法利用磷虾的受诱导运动、觅食以及随机扩散行为,将粒子导向高似然区域,有效缓解了粒子退化问题。同时,其采用了人工免疫算法的变异操作,避免了早熟现象的出现,提高了粒子的多样性,克服了粒子贫化问题。仿真结果表明,新算法改善了机载单站无源定位的定位精度以及收敛速度。     

基于人眼定位算法的驾驶员疲劳检测

研究了一种基于人眼定位的驾驶员疲劳检测方法。采用一种结合眼睛灰度及形状信息的人眼定位方法,进行眼睛准确定位,然后用处于睁开状态的眼睛模板与待测图像中的眼睛模板相匹配,对一定时间间隔内采集的图像进行人眼状态的开闭判定,由此判断驾驶员是否疲劳。实验表明,该方法可快速有效地进行驾驶员疲劳检测。     

Discriminating between the Weibull and log‐normal distributions

Log‐normal and Weibull distributions are the most popular distributions for modeling skewed data. In this paper, we consider the ratio of the maximized likelihood in choosing between the two distributions. The asymptotic distribution of the logarithm of the maximized likelihood ratio has been obtained. It is observed that the asymptotic distribution is independent of the unknown parameters. The asymptotic distribution has been used to determine the minimum sample size required to discriminate between two families of distributions for a user specified probability of correct selection. We perform some numerical experiments to observe how the asymptotic methods work for different sample sizes. It is observed that the asymptotic results work quite well even for small samples also. Two real data sets have been analyzed. © 2004 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2004