热壁条件下油气热着火关键因素探究

设计了受限空间内高温热壁条件下的油气热着火的实验系统.基于系统的实验和分析,探究了受限空间环境温度、湿度、压力、热壁温度对油气热着火发生的影响.实验发现:油气热着火概率随着热壁温度和环境温度的升高、湿度的减小而增加;油气混合物在汽油自燃点附近开始快速化学反应,油气热着火的最低临界温度为783 K;油气热着火存在三角形的着火压力半岛,且着火压力下限随热壁温度升高而降低,着火压力上限随温度升高而提高.     

小波变换在漏磁检测信号处理中的应用

在对军用装备进行漏磁无损检测时,漏磁信号中含有大量噪声,针对这种情况,介绍了小波变换消噪理论.在数字化实现中,离散小波变换是利用Mallat分解与重构算法来完成.仿真试验中,选取二阶样条小波为小波函数,对从漏磁检测装置中采集到的漏磁信号进行消噪.结果表明将小波变换应用于炮管漏磁检测中,能提高检测信号的信噪比和抗干扰能力.为漏磁信号分析、特征提取和缺陷漏磁反演打下了基础.     

基于改进人工蜂群算法的漏磁缺陷轮廓重构

漏磁缺陷重构是指由检测到的漏磁信号重构缺陷轮廓及参数,是实现漏磁反演的关键。将局部最优解和全局最优解引入到人工蜂群算法(Artificial Bee Colony Algorithm,ABC)中,提出了一种基于改进人工蜂群算法的缺陷重构模型。在该模型中,径向基函数神经网络作为前向模型求解漏磁信号,改进人工蜂群算法用于求解反演问题中的优化问题。将改进人工蜂群算法和基本人工蜂群算法作为反演算法进行了比较,实验结果表明,改进人工蜂群反演算法精度较高,速度较快,同时对实测信号具有鲁棒性,是一种有效可行的漏磁反演新方法。     

基于ANSYS软件的管道漏磁场分析

介绍了漏磁场分析的基本理论以及由麦克斯韦方程导出的泊松方程对应的能量泛函,利用基于此理论基础的ANSYS有限元分析软件的ANSYS Multiphysics软件包对管道漏磁场进行模拟仿真,能得出大量缺陷漏磁场数据,这为缺陷漏磁检测定量化打下基础.     

利用预报误差分布拟合实现卫星历史轨道机动检测的方法

轨道机动会引起在轨卫星的轨道异常,是空间态势感知的重点关注对象之一。为此,提出一种从卫星的两行轨道要素编目数据中检测历史机动的方法。通过分析预报误差检测轨道参数的异常编目值,进而获得相应的历史机动信息。对卫星的两行轨道要素编目数据两两预报求差得到预报误差的样本数据后,利用期望最大化算法可以拟合得到以高斯混合模型表达的预报误差的概率分布模型;以此为基础,可以确定利用预报误差检测轨道参数异常编目值的门限;利用轨道机动与异常编目值之间的对应关系,最终实现机动检测。对典型活动卫星的机动检测结果表明,所提方法能够在准确检出历史机动事件的同时保持较低的误检率。     

混合指数分布模型的Bayes分析

针对截尾试验数据的情况,给出了二元混合指数分布模型的平均寿命和可靠性函数的严格的Ｂａｙｅｓ点估计,并运用最大熵准则给出了可靠性函数的近似的Ｂａｙｅｓ置信下限估计。     

自行火炮液压系统油液内泄漏量数学模型研究

通过对自行火炮油液泄漏故障形式和原因分析,综合考虑系统的工作压力、温度和混入空气量影响,建立了自行火炮油液泄漏量的数学模型。该模型指出了自行火炮液压系统内泄漏量主要取决于系统的温度、压力、液压油的动力粘度、油液的体积模量和热膨胀系数,揭示了泄漏量随工作参数峰值变化的规律,可为自行火炮的油液泄漏检测与定位提供参考。     

模拟油罐油气混合物爆炸实验与数值仿真研究

对模拟油罐内油气混合物爆炸冲击波特性进行了研究.在直径为1 m的模拟油罐中进行了油气混合物爆炸模拟实验,建立了模拟油罐油气混合物爆炸的数值仿真模型,并借助大型商业软件Fluent6.2完成了数值仿真研究.数值仿真结果与实验值较为吻合.模拟实验和数值仿真研究的结果表明:油气体积分数、罐内初始温度等决定模拟油罐油气混合物爆炸压力的大小.油罐内爆炸压力波的振荡特性对金属油罐结构来说是有害的.     

非高斯噪声下信号盲检测算法*

针对实际甚低频和超低频接收机不仅受非高斯噪声的影响,同时受到接收机内部和外部环境中高斯噪声影响的问题,对噪声采用高斯尺度混合分布和高斯分布的混合模型建模,根据混合模型的性质,设计了一种基于马尔可夫链蒙特卡罗方法的信号盲检测算法。盲检测算法在贝叶斯层次模型下,采用Gibbs抽样和M-H抽样更新参数,同步检测信道衰落系数、噪声模型参数和信号。算法迭代效率快、精度高。通过与最优检测性能比较,盲检测算法性能优异,对甚低频和超低频信号接收具有重要的现实意义。     

自学习粒子群与梯度下降混杂的漏磁反演方法

利用自学习粒子群优化算法的全局寻优能力克服梯度下降法过分依赖初始解,易陷入局部极值的缺点,从而提高梯度下降法的优化性能。以径向基函数神经网络为前向模型,基于自学习粒子群与梯度下降混杂的反演方法用于漏磁缺陷轮廓重构中。实验结果表明,该反演方法重构的缺陷轮廓比较准确,且在漏磁信号存在噪声的情况下,重构结果到与实际轮廓相近,并具有一定的噪声鲁棒性。