亚音速轴流风扇静转子相互作用线谱噪声预报

静转子相互作用线谱噪声是亚音速轴流风扇主要噪声源之一,快速预报该噪声对风扇设计初期的叶片选型和参数设计具有重要意义.因此在叶栅响应函数理论的基础上考虑静转子叶片的相互作用,采用叶片经验尾流模型模拟转子尾流,推导得到静转子叶栅相互作用线谱辐射声功率半经验半理论计算公式.通过与NASA已有的试验模型和计算模型结果对比,验证...     

基于时频分析的飞机目标识别

本文利用小波变换对五种飞机目标的雷达回波进行时频分析,得到了回波信号的时频分布图。全面清楚地描述了目标的散射特性。文中通过提取时频分布图的矩特征作为目标特征量,对五种飞机的目标作了识别实验,取得了良好的识别效果     

基于小波的信噪分离方法

本文在 Ｄｏｎｏｈｏ 提出的从噪声中恢复信号的非线性小波方法的基本原理的基础上, 并针对非线性小波方法的核心问题——浮动阈值的设定提出了新的算法。通过算例证明, 所设计的浮动阈值在实际应用中效果较好, 特别在低信噪比时信号恢复效果明显优于现常用的浮动阈值设计方法。     

基于深度学习的MPSK信号调制识别

为了有效实现信号调制方式的智能识别,提出基于深度学习的多进制相移键控(Multiple Phase Shift Keying, MPSK)信号调制识别方法。分析接收MPSK信号的循环谱,并通过提取MPSK信号循环谱的等高图获得二维特征信息,利用深度学习中的卷积神经网络对二维特征进行训练,使用测试样本对所设计的调制识别方法的有效性进行验证。仿真结果表明,所提方法具有良好的识别性能。     

Exact analysis of (R,s, S) inventory control systems with lost sales and zero lead time

We study an (R, s, S) inventory control policy with stochastic demand, lost sales, zero lead‐time and a target service level to be satisfied. The system is modeled as a discrete time Markov chain for which we present a novel approach to derive exact closed‐form solutions for the limiting distribution of the on‐hand inventory level at the end of a review period, given the reorder level (s) and order‐up‐to level (S). We then establish a relationship between the limiting distributions for adjacent values of the reorder point that is used in an efficient recursive algorithm to determine the optimal parameter values of the (R, s, S) replenishment policy. The algorithm is easy to implement and entails less effort than solving the steady‐state equations for the corresponding Markov model. Point‐of‐use hospital inventory systems share the essential characteristics of the inventory system we model, and a case study using real data from such a system shows that with our approach, optimal policies with significant savings in inventory management effort are easily obtained for a large family of items.     

基于不同能量值特征优选的水声目标识别

采用Bartlet平均周期图、小波变换和经验模态分解方法分别提取信号的频段能量值特征、IMF能量值特征,重点对IMF能量值特征进行特征优选。通过设计BP神经网络分类器,对实测的四类舰船目标的辐射噪声信号进行测试,取得了较好的识别效果。     

金属泡沫断裂韧性的试验研究

金属泡沫在其实际应用中,断裂性能和断裂韧性对于承载的多孔金属泡沫有着重要的意义。基于美国试验材料学会相关标准,采用三点弯曲试样测定了铝泡沫的I型断裂韧性。研究表明,金属泡沫的断裂为脆性断裂,在裂纹尖端附近,孔壁最薄弱的区域最容易发生变形;随着进一步加载,一些孔壁发生断裂,微裂纹在断裂尖端附近出现。随着载荷的增加,主裂纹在缺口根部形成或由微裂纹合并而成,并开始在多孔结构内传播。裂纹沿着结构最薄弱处传播,并产生次生裂纹和裂纹桥。裂纹总的扩展方式还是I型断裂。根据试验P-V曲线特点,取最大载荷点对应的力与位移求解出铝泡沫的裂纹尖端临界张开位移的平均值为0.051 mm。     

基于电容式噪声传感器的信号调理电路设计

在航空航天的飞行器遥测试验中,大推力火箭和导弹飞行时,由燃气射流引起的噪声会对飞行器的结构以及载荷造成巨大的危害。电容式噪声传感器由于其频率响应范围宽,被广泛应用于飞行试验中。电容式传感器工作时需要用恒压源供电,且其采集的信号受到外界干扰较大,输出电压值不满足大多数模数芯片转换要求。针对以上问题,设计了恒压源供电模块和隔直分压电路、低通滤波电路等调理模块,使其最终输出电压范围在0~2.5 V,满足模数转换芯片的要求。该噪声传感器的信号调理电路可靠性高,已经成功应用于飞行器发射试验中。     

基于小波包和支持向量机的舰用发动机故障诊断

舰用发动机是一个复杂的大系统,由于受到海洋恶劣气候的影响,其故障发生的概率大大增加,因此,对舰用发动机故障诊断进行研究具有重大实际意义。以舰用发动机的主泵轴承为例,提出了基于小波包和支持向量机的故障诊断方法。首先采用振动加速度传感器获取轴承的振动信号,然后对采集数据进行多层小波包分解,求各频带信号能量,形成各种故障模式下的特征向量。将形成的故障特征向量训练集输入到支持向量机,通过训练建立诊断分类器,并运用测试数据对建立的诊断分类器进行测试。实验结果表明,该方法可以很好地实现舰用发动机故障诊断效能,具有很好的工程应用前景。     

引入电流变化率的电源分布网络最差噪声分析算法

随着时钟频率的增加以及电源电压的降低,电源完整性问题日益凸显。将电流变化率加入到最差噪声算法的电流约束中,能够在任意电流变化率的情况下分析电源分布网络的最差噪声,从而获得更加真实的最差噪声。另外,利用改进的Knuth-Yao四边形不等式法对基于动态规划的最差噪声算法进行加速,加速后算法的时间复杂度从O(n~2m)降为O(mnlogn)。