平底气泡船凹槽气层波动特性

为提高大型平底气泡船底部凹槽设计的有效性,基于RANS方程及VOF两相流模型构建了大型平板船凹槽气层数值计算模型。研究气层在凹槽中的动态发展过程,分析速度对气层波动的影响规律,并阐述三维凹槽气层的波形特性及其与二维气层波动的区别,揭示气层波动的相似律。数值结果表明:气层在凹槽中呈现波动形态,气层波长随速度的增加而增大,波长等于速度平方的0.64倍;气层在凹槽侧壁的干扰及反射下呈现相干波系,从而其波高及局部厚度也随之改变;气层波动满足傅汝德相似。     

声发射分析用于轴承状态监测的研究

为了对轴承局部损伤进行自动检测与诊断,本文对声发射分析的新方法进行了探讨。损伤的特征量由短时信号处理技术来提取,用模式识别技术进行分析,用散布矩阵进行评价。实验和分析的结果表明这种新方法优于振动分析法。     

基于上下文的快速自适应运动估计算法

高效的运动估计算法是实时视频编解码技术的研究重点。为降低视频编码中运动估计的高计算复杂度问题,提出了基于上下文的快速自适应运动估计算法。该算法在运动估计过程中引入了次最佳匹配点,并且使用了一种基于平行四边形模式的方向性搜索策略。该算法的基本思想是:在块运动矢量估计过程中,利用前面搜索步中得到的块运动矢量及次最佳匹配点与最佳匹配点之间的位置关系,自适应选择一种平行四边形搜索模式,并确定下一步搜索的方向,进行更精确运动矢量的搜索。实验结果表明,该算法有效降低了视频压缩编码中运动估计的运算复杂度。     

利用验前信息的一种序贯检验方法——序贯验后加权检验方法

序贯验后加权检验方法是Bayes 统计观点在假设检验中的运用。本文提出了该方法的一般理论,给出了当总体的分布参数具有验前信息时的序贯检验方法。文中确定了决策区的划分,同时讨论了序贯截尾方案,给出了检验中可能犯两类错误的概率的上界,并将一般理论应用于产品的可靠性检验和再入飞行器随机落点的精度鉴定。由于运用了验前信息,因此能有效地在少量试验之下进行统计假设检验。本文所提供的方法对于昂贵产品试验结果的统计评定具有普遍意义。     

序列近似优化方法

随着工程优化中仿真模型精度和计算时间的不断提高,常规的智能优化方法难以在可接受的计算代价中得到最优解。序列近似优化方法通过将近似模型技术引入优化过程,并采用不断更新采样点的方法来指导寻优,在基于计算耗时模型的优化中得到了越来越广泛的应用。通过论述序列近似优化方法的若干关键技术及其发展现状,可有效指导其在工程优化中的应用,并给出了序列近似优化方法可能的改进方法及发展趋势。     

红外图像强固定模式显著性噪声抑制

针对红外成像设备对天远距离观测中得到的小目标、强固定模式噪声这一类典型数据,提出基于显著性的红外图像强固定模式噪声抑制算法。对此类图像数据进行特性分析,指出图像中目标区域相对于背景固定模式噪声区域是显著的,利用显著性检测算法分离出图像中目标区域及背景,对不同区域分别采取不同处理,仅基于单幅图像信息实现强固定模式噪声的有效抑制。通过大量小目标、强固定模式噪声红外图像对算法性能进行测试。结果表明,本算法能够准确提取出图像中目标区域,实现图像中强固定模式噪声的有效抑制。     

应用径向基代理模型实现序列自适应再采样优化策略

针对径向基插值代理模型样本点预测误差为零时无法获得误差函数进行序列再采样优化的问题,将样本点分布约束引入序列再采样过程,利用潜在最优解加速收敛性,提出一种适用于径向基插值代理模型序列优化的再采样策略,该策略兼顾仿真模型的输出响应特性与样本点的空间分布特性。仿真结果表明,使用该再采样策略后,算法寻优效率和精度均优于传统基于代理模型的优化方法,在对最优解进行有效预测的同时,能显著减少原始模型计算次数。     

基于目标参照拓扑的模糊航迹关联方法

航迹关联是分布式多雷达数据融合系统中的关键问题。多个雷达对同一目标观测的局部航迹,在系统偏差的影响下相差很大,难以通过目标位置、速度等信息进行关联判决。基于目标参照拓扑的模糊航迹关联方法,首先利用目标空间上的相对位置信息,提取新的特征———目标拓扑向量,然后考虑正北偏差的影响将其弥散化,继而应用模糊模式识别方法进行分析,建立关联准则,实现目标航迹的自动关联,并可为数据的进一步校准提供先验信息。仿真结果表明该方法具有较高的关联精度和鲁棒性。     

基于内容分析的协议识别研究

为解决多模式同时匹配的协议识别性能问题,提出了一种多模式组合有限状态机;以Thompson算法为基础,提出了一种压缩ε的NFA构造算法,该算法通过减少ε边及其对应状态,有效提高在协议模式编译时,NFA转换成DFA及DFA最小化过程的性能;基于上述理论与算法实现了一种One-Pass的组合多模式协议识别系统.实验表明:结合上述技术实现的系统,编译性能比标准DFA构造过程提高了7倍以上,匹配性能比L7-Filter提高了近20倍.     

Random disambiguation paths for traversing a mapped hazard field

We consider the problem of safely and swiftly navigating through a spatial arrangement of potential hazard detections in which each detection has associated with it a probability that the detection is indeed a true hazard. When in close proximity to a detection, we assume the ability—for a cost—to determine whether or not the hazard is real. Our approach to this problem involves a new object, the random disambiguation path (RDP), which is a curve‐valued random variable parametrized by a binary tree with particular properties. We prove an admissibility result showing that there is positive probability that the use of an RDP reduces the expected traversal length compared to the conventional shortest zero‐risk path, and we introduce a practically computable additive‐constant approximation to the optimal RDP. The theoretical considerations are complemented by simulation and example. © 2005 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2005