多传感器数据融合系统的数据库

以数据库对融合算法的支持为线索 ,以数据融合数据库的全面设计为目标 ,注意面向特征的考虑数据表征形式和组织结构 ,结合整个融合算法的性能要求分析数据库的设计基本理论。首先讨论了数据融合对于数据库的要求 ,总结和归纳了数据融合中涉及到的多种数据形式 ,明确了数据的特征 ,然后 ,分析了常用的几种数据库管理系统模式 ,为数据库系统实现提供依据 ,保证在现存应用软件基础上合理选择实现方案 ;最后 ,集中介绍了融合数据库的设计 ,从总体框架、组织结构、数据结构及实现流程等方面给数据库的设计作了简要的介绍 ,并且提取上述分析中的结论性内容 ,给出合理的融合数据设计建议     

基于云-神经网络的液体火箭发动机故障检测方法

根据故障检测原理,研究和实现了基于云-神经网络的液体火箭发动机故障检测方法。根据训练结果、测试结果和故障检测结果可以看出,云-神经网络用于液体火箭发动机的故障检测是可行的,经过历次试车数据验证,该方法没有误报警和漏报警。     

坦克柴油机振动检测时提高振动信号信噪比的方法

研究了柴油机振动信号的时域同步平均方法,针对柴油机振动信号的循环波动性特点,提出了按曲轴转角进行角域同步平均的方法,减小循环波动性对信号分析的影响。利用多抽样率分析方法消除了同步平均时柴油机转速波动的影响。通过对坦克柴油机汽缸盖振动信号的处理结果表明,该方法可有效提高信噪比。     

基于GT-Power的柴油机环境适应性研究

分析了大气温度和压力变化对柴油机性能的影响;采用GT-Power软件对柴油机缸内工作过程进行模拟计算,并通过柴油机台架试验对仿真模型进行校核;经计算得到：随着大气温度的升高,缸内最高爆发压力和柴油机功率降低,燃油消耗率升高;随着大气压力的升高,缸内最高爆发压力和功率增大,燃油消耗率降低。研究结果可为研究柴油机对复杂环境的适应性提供参考依据。     

基于灰色模型的柴油机技术状态变化趋势预测

以某型坦克用柴油机为平台进行了大量实车实验,确定了能够表征柴油机技术状态变化的6个特征量,利用主成分分析法确定了柴油机寿命预测特征量;建立了灰色预测模型,并基于所测数据进行了技术状态变化趋势预测。研究结果表明：预测值接近于实际值,能够为柴油机的使用和合理维修提供依据。     

一种应用于超大数据库的人脸识别方法

针对数据库中待识别人脸数目巨大,计算困难的问题,提出了一种基于小波变换和主成分分析的人脸识别方法。该方法首先对数据库中的人脸进行小波变换,然后对小波变换后的图像进行主成分分析提取特征,将特征送入BP神经网络进行训练、识别。经过对比实验,结果表明：该方法可以在保证较高识别率的前提下,大大降低数据维数,从而该方法可以应用于超大数据库的人脸识别。     

柴油机本体冷却水流动与传热CFD仿真研究

以某型高功率密度(HPD)柴油机基础样机为研究对象,应用CFD仿真方法研究该样机本体内冷却水的流动与传热过程,得到该样机冷却水流动与传热的阻力参数和热力学参数,为下一步结合水泵、水散热器等进行冷却系统的优化匹配提供参考依据。     

弹性直槽式摆盘发动机的动力学分析

对弹性直导槽约束的摆盘发动机进行运动学和动力学研究,建立了该发动机工作过程的数学模型,并进行了仿真计算和结果分析,为解决运动部件不平衡性引起振动和噪声的问题提供了理论依据.     

基于动态神经网络的柴油机建模研究

针对全柴推进系统仿真中主柴油机输出扭矩的预测问题,分析了输出扭矩的影响因素,在实验室试车台记录数据的基础上,利用小波分析方法对带噪声的原始信号进行预处理,运用Elman动态递归神经网络建立了用于柴油机输出扭矩预测的控制模型.     

计算流体动力学在液体火箭发动机中的应用

对计算流体动力学（ＣＦＤ）在液体火箭发动机中的应用情况进行了全面的回顾与分析,提出了今后的发展趋势与方向。