基于NFxPEM算法的调制气流声源的非线性补偿

针对调制气流声源存在较强的谐波畸变,将声源系统等效为Hammerstein非线性模型,利用该模型下的预失真技术对声源进行非线性补偿研究。根据辨识的Hammerstein模型中静态非线性部分带有直流分量的特点,给出了考虑直流分量补偿的预失真算法,并用数值仿真验证了算法的准确性和直流分量补偿的必要性。在非线性补偿实验中,根据单频信号辨识得到Hammerstein模型参数,采用NFxPEM算法求得对应的预失真Wiener模型参数和预失真波形。实验结果表明, 与直接发射相比,补偿发射后声波的功率谱中谐波能量有所下降,而基频能量有小幅度的上升,说明了研究思路的正确性。     

学科类型、刺激对注意分配的影响

本研究从刺激类型、学科类型来探讨个体注意分配的差异。本研究采用2×2×2混合设计,其中学科(理科、文科)、性别(男生、女生)为组间变量、刺激类型(声刺激、光刺激)为组内变量;因变量为反应时。实验结果表明:不同学科类型学生的注意分配差异性显著,理科学生的注意分配反应时低于文科学生的注意分配能力;不同的刺激类型的注意分配差异显著,光选择反应的反应时低于声选择反应时;不同性别学生的注意分配能力的差异不显著。结论:学科类型、刺激类型影响个体的注意分配能力。     

基于方位特征序列的地雷鉴别算法

在使用低频超宽带合成孔径雷达(UWB-SAR)对地雷进行探测的过程中,根据目标电磁散射随方位角和入射角的变化特性,提出一种利用双峰间距和频率凹点特征沿方位向变化的隐马尔科夫模型(HMM)鉴别算法。该算法首先针对目标感兴趣区域(ROI)图像估计其各方位回波响应,然后利用时频原子提取时域双峰间距和频率凹点,进而得到随方位角变化的特征序列,再通过SAR工作时方位角和入射角的变化特点以及训练样本确定HMM参数,并在此基础上计算疑似目标新的特征矢量,采用马氏距离进行判别。实验结果表明了本文所提方法在目标鉴别方面的有效性。     

3D laser scanning strategy based on cascaded deep neural network

A 3D laser scanning strategy based on cascaded deep neural network is proposed for the scanning system converted from 2D Lidar with a pitching motion device. The strategy is aimed at moving target detection and monitoring. Combining the device characteristics, the strategy first proposes a cascaded deep neural network, which inputs 2D point cloud, color image and pitching angle. The outputs are target distance and speed classification. And the cross-entropy loss function of network is modified by using focal loss and uniform distribution to improve the recognition accuracy. Then a pitching range and speed model are proposed to determine pitching motion parameters. Finally, the adaptive scanning is realized by integral separate speed PID. The experimental results show that the accuracies of the improved network target detection box, distance and speed classification are 90.17%, 96.87% and 96.97%, respectively. The average speed error of the improved PID is 0.4239°/s, and the average strategy execution time is 0.1521 s. The range and speed model can effectively reduce the collection of useless information and the deformation of the target point cloud. Conclusively, the experimental of overall scanning strategy show that it can improve target point cloud integrity and density while ensuring the capture of target.     

瞬态高强加热条件下含湿多孔介质传热传质模型研究

提出了瞬态高强加热下含湿多孔介质传热传质的新模型,模型包括的水分种类齐全、水分迁移机制全面,假设条件相对较少,考虑了非Fourier传热效应和非Fick传质效应。新模型通过具体的分区分析得到简化并更加实用。     

早期可靠性数据的统计分析及其应用

在大型复杂产品研制过程中,通过原理样机的各类试验所获得的早期可靠性数据对产品早期可靠性的评估及可靠性设计具有重要意义。文中利用顺序约束模型研究了早期可靠性数据的处理方法,并将早期可靠性数据评估结果应用于可靠性增长计划的制定,从而有效减短了可靠性增长试验的时间。最后,给出了一个实际例子,以说明上述方法的应用。     

开尔文模型粘弹性Timoshenko梁的动力分析与应用

基于Kelvin模型张量形式本构关系导出粘弹性Timoshenko梁自由振动微分方程组,给出两端简支粘弹性梁的固有频率解析解。对粘弹性梁的振动特性进行了分析和比较。以此计算材料开尔文模型粘弹性阻尼系数,结果表明,该方法准确可靠。     

基于Bayes小子样二项分布单元可靠性评定的仿真方法

对于小子样二项分布单元可靠度下限评定,经典方法有很大局限性,文中介绍了Bayes方法。并在其基础上提出基于Bayes方法的Monte Carlo仿真方法,示例证明,该方法有很好的应用前途。     

基于UML—BD的通信装备战场抢修系统建模研究

UML-BD(UML Based on DEVS)模型是运用DEVS规范技术对离散事件系统的UML模型进行层次化、模块化。针对UML-BD建模技术的特点和通信装备战场抢修系统的结构,运用UML-BD建模方法构建通信装备战场抢修系统的UML-BD模型,并对其进行了较为深入的研究分析。     

一种基于任务-系统结构的软件可靠性建模方法

针对军用软件特点,提出并定义一种基于任务剖面的软件系统结构准则;基于该准则,给出一种从功能可靠性、事件可靠性到任务可靠性的分层可靠性预计方法。与侧重于数学建模的相关工作不同,该方法更注重在建模中融合软件可靠性设计、测试和管理,成为可靠性保证的一种途径。