水下潜艇面尺度目标模拟换能器基阵实现方案

以"┻"字形面尺度亮点回波模拟的工程简化模型为基础,根据已往的"━"字形线尺度亮点回波模拟工程模型的应用经验和实践成果,探讨了"┻"字形面尺度亮点回波工程简化模型在目标模拟上的换能器基阵应用方案和技术实现方法.     

水下目标声回波的双维亮点模型研究

1引言 潜艇的基本组合是由较长的横向椭球形艇体和较短的纵向椭柱形舰桥构成,形成"┻"字形的正交外形结构,其回波特性可用双维平面尺度亮点表征.本文研究提出了潜艇目标的"双维亮点"声回波特性预报模型和模拟仿真模型,并探讨了模拟模型的工程应用简化方法.     

目标回声亮点分析方法

以回声亮点数据为基础,论述了目标回声亮点的方位-距离表示方法、多波束亮点标量表示、矢量表示方法、目标回声亮点历程与多波束相结合的分析方法,并联合亮点分布特性估算了目标尺度特性。该回声亮点分析方法对于分析声纳目标的固定亮点、移动亮点、双亮点特征、以及目标的方位走势和目标尺度估计等有重要意义。尤其在提高鱼雷智能自导精度、目标的辨识等方面有着重要的工程实用价值。     

具有亮点和方位延展特征的线列阵声诱饵研究

分析了几种目标尺度识别方法的机理，针对其特性和传统声诱饵的不足，研究了一种基于潜艇亮点模型的线列阵声诱饵，并对其参数进行了选取．仿真结果表明，该声诱饵对基于目标尺度识别的鱼雷具有干扰能力．     

靶雷目标尺度和亮点模拟效果分析

新型靶雷具有目标尺度和亮点模拟功能.本文首先简要介绍了靶雷的声学模拟特征,阐述了目标尺度和亮点模拟效果检测方法.采用多波束测量模拟目标的覆盖扇面角,通过计算获得目标的模拟尺度和回波亮点强度.提供了湖上部分测试结果,并对结果进行了分析.结果表明该型靶雷目标模拟效果逼真,模拟方法可行,检测手段合理.     

靶雷目标尺度和亮点模拟效果分析

新型靶雷具有目标尺度和亮点模拟功能.本文首先简要介绍了靶雷的声学模拟特征,阐述了目标尺度和亮点模拟效果检测方法.采用多波束测量模拟目标的覆盖扇面角,通过计算获得目标的模拟尺度和回波亮点强度.提供了湖上部分测试结果,并对结果进行了分析.结果表明该型靶雷目标模拟效果逼真,模拟方法可行,检测手段合理.     

声诱饵对尺度目标的回波模拟方法

潜艇回波可以等效成若干个散射亮点回波相干迭加的结果,现代声自导鱼雷基于这一物理事实,通过辨识目标尺度来识别真假目标。提出使用具备数据通信能力的多个点源声诱饵,通过信息交互实现各声诱饵回波发射延时的有序控制,实现对尺度目标的多亮点回波模拟。具体仿真算例表明,该方法对利用方位走向特征和声成像进行目标尺度识别的鱼雷具有对抗效果。     

考虑尺度依赖的平面正交各向异性功能梯度微梁的自由振动分析

基于一种新修正偶应力理论建立了微尺度平面正交各向异性功能梯度梁的自由振动模型。模型中包含两个材料尺度参数,能够分别描述两个正交方向上不同程度的尺度效应。当梁的几何尺寸远大于材料尺度参数时,本文模型亦可自动退化为相应的传统宏观模型。基于哈密顿原理推导了运动控制方程并以简支梁的自由振动为例分析了几何尺寸、功能梯度变化指数等对尺度效应产生的影响。算例结果表明:采用本文模型所预测的梁自振频率总是大于传统理论的结果,即捕捉到了尺度效应。尺度效应会随着梁几何尺寸的增大而逐渐减弱并在几何尺寸远大于尺度参数时消失;高阶自振频率所体现出的尺度效应较低阶自振频率更加明显。此外,功能梯度变化指数对尺度效应也有一定的影响。     

点蚀损伤下海洋平台结构剩余强度的多尺度分析方法

均匀腐蚀损伤影响结构承载力的研究已趋于成熟,但点蚀损伤影响整体结构承载力的规律及其局部损伤的演化行为仍不明确。该文采用均匀分布的圆柱体点蚀损伤模型,探讨在宏观结构尺度中点蚀损伤的描述、多尺度区域的划分和跨尺度界面的连接以及结构非线性的求解方法,提出了研究考虑细观尺度点蚀损伤的海洋平台结构多尺度模型的构建和计算方法。计算结果表明:该文提出的多尺度模型构建策略有效地解决了细观尺度点蚀损伤在宏观结构尺度中的描述问题,且所建多尺度模型能够体现点蚀损伤削弱结构极限承载力的规律,为评估在役海洋平台结构的剩余强度提供了可行的方法。     

基于一种新修正偶应力理论的平面正交各向异性功能梯度梁静弯曲模型及尺度效应

基于一种新修正偶应力理论建立了微尺度平面正交各向异性功能梯度梁模型。模型中包含两个材料尺度参数,因此能够分别描述在两个正交方向上由尺度效应带来的不同大小弯曲刚度增强。基于最小势能原理推导了平衡方程和边界条件,并以自由端受集中载荷作用的悬臂梁为例给出了弯曲问题的解析解。该梁模型的控制方程以及解的形式和经典梁模型是一致的,只是在刚度项中增加了一项和尺度效应有关的项。算例结果表明:采用本文模型所预测的梁挠度总是小于经典理论的结果,即捕捉到了尺度效应。尺度效应会随着梁几何尺寸的减小而增大,并在梁的几何尺寸远大于尺度参数时逐渐消失。     

自回归分布滞后模型在数控机床热误差建模中的应用

对多元线性回归模型、回归与残差AR叠合模型和自回归分布滞后模型3种热误差建模方法进行了介绍与比对分析。多元线性回归模型方法简单快捷,但因热误差呈非线性且具有互交作用,较难获得精确热误差数学模型。后两个模型均属时间序列分析方法,其优点是能够比较精确地建立热误差数学模型,两者的区别是叠合模型把参数估计分成两部分,而自回归分布滞后模型是统一估计参数,因此叠合模型的精度要低于自回归分布滞后模型精度,并通过实例验证,自回归分布滞后模型在精密数控机床热误差建模中具有较好的建模精度。     

火灾事故的灰色-马尔可夫模型预测研究

鉴于火灾事故的发生受多种复杂因素的影响,并且具有较大的随机性和波动性的特点,笔者等将灰色模型和马尔可夫模型相结合,建立火灾事故的灰色?马尔可夫模型,利用灰色模型的灰色性和马尔可夫模型的随机性来体现各自的优点,并运用该模型对全国农村火灾事故进行预测。实际应用表明,灰色?马尔可夫模型的预测精度明显高于灰色模型的预测精度,完全能满足预测精度的要求,可以较好地用于火灾事故的预测。     

光学元件的模态分析与模型修正

为了建立可靠的光学元件动力学计算模型,以光学镜座动力学计算模型为例,开展模态测试实验,进行相关模态分析,验证动力学计算模型的可靠性。为了减小理论模型与实际情况的偏差,对动力学计算模型进行修正,分析讨论了动力学计算模型材料密度、泊松比、弹性模量、几何尺寸等参数对频率的相对灵敏度,找出模型的最敏感参数,进行模型修正。修正后模型的动力学特性更加接近于实测值,模型频率与实测值的偏差明显减小,保证了动力学计算模型的准确性。     

多元质量损失模型的系数确定

依据质量参数指标的共作用及互作用效应,对田口的基于绝对质量偏移的单变量质量损失模型进行扩展。在建立了基于相对质量偏移的多元质量损失模型的基础上,对于多元质量损失模型的核心问题(系数确定问题),提出了系数确定的容差法。     

基于AR模型的转子典型故障诊断方法

基于一种含外部输入的ARX模型（Env-AR-ARX）,提出了一种通过模型匹配的转子故障诊断方法。本文以航空发动机转子健康状态下的振动数据建立AR模型,模型的准确度是故障诊断的关键。为了提高模型的匹配度,在AR模型的基础上,充分考虑了模型残差和信号时变性的特点,对比讨论了AR模型, AR-ARX模型以及Env-AR-ARX模型,最终确定了最优的Env-AR-ARX模型。由于没有航空发动机转子的故障数据,本文对本特利转子的故障（碰摩、裂纹、双裂纹）振动信号建立AR模型,结合单因素方差分析的方法,确定信号是否存在故障以及故障类型。实验结果表明,该方法能有效的应用于转子的故障诊断。     

基于超弹性、分数导数和摩擦模型的碳黑填充橡胶隔振器动态建模

碳黑填充橡胶隔振器（以下简称＂橡胶隔振器＂）的动态特性与预载、激振频率和激振振幅相关。实验测试了一橡胶隔振器的动态特性,建立了基于超弹性、分数导数和摩擦模型的橡胶隔振器动态特性的非线性模型,其中超弹性模型用于描述橡胶隔振器的弹性,分数导数模型用于表征橡胶隔振器动态特性的激振频率相关性,摩擦模型用于表征橡胶隔振器动态特性与激振振幅相关的特性,文中论述了建模方法和参数辨识方法。有限元分析获得橡胶隔振器的静态力-位移曲线,利用测试得到的橡胶隔振器在大振幅、低频激励下的力-位移关系,拟合得到橡胶隔振器动态模型中摩擦模型的参数,利用测试得到的橡胶隔振器在小振幅、高频激励下的力-位移关系,拟合得到橡胶隔振器动态模型中分数导数模型的参数。利用建立的模型和拟合得到的参数计算分析了橡胶隔振器动态特性的振幅相关性、频率相关性和预载相关性,并与实验结果进行了对比分析。分析结果表明,建立的模型可以较好的描述橡胶隔振器的动态特性。     

基于混合定价机制的企业收益模型研究

对混合定价机制下的顾客购买策略行为和商品成交价格进行了分析,建立了企业的收益模型,并在11种市场情景下与固定价格模型及Markup模型进行比较,得出运用该模型企业有更高收益的结论,还就模型参数对企业收益的影响进行了灵敏度分析,对企业运用该模型进行收益管理提出了建议.     

基于TMN的IN/Internet互通网络管理模型

通过对于IN/Internet互通网络体系结构的分析,提出了一种基于TMN的IN／Internet互通网络的体系结构,分析了此体系结构的具体设计和各部分的功能需求。在此基础上,给出了其管理信息模型,从网络拓扑结构建模、物理实体管理建模、功能实体管理建模和业务管理建模4个方面进行了论述。     

基于全局背景模型和竞争者模型的说话人确认系统

大多数说话人确认系统都设置一个背景模型用于描述假冒者的特性。文章提出一种新的说话人确认的背景模型,对所有说话人采用同一全局背景模型(简称UBM),并为每个说话人建立一个竞争者模型(cohort model)。在全局背景模型不能做出准确判断的情况下,启用竞争者模型再次进行判决。该模型充分利用了传统全局背景模型和竞争者模型的互补性。实验表明新的背景模型使系统性能有较明显的提高。     

基于循环神经网络的汉语语言模型建模方法

语言模型是语音识别系统的重要组成部分,目前的主流是n-gram模型。然而n-gram模型存在一些不足,对语句中长距信息描述差、数据稀疏是影响模型性能的两个重要因素。针对不足,研究者提出循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)建模技术,在英语语言模型建模上取得了较好的效果。根据汉语特点将RNN建模方法应用于汉语语言建模,并结合两种模型的优点,提出了模型融合构建方法。实验结果表明:相比传统的n-gram语言模型,采用RNN训练的汉语语言模型困惑度(Per PLexity,PPL)有了下降,在对汉语电话信道的语音识别上,系统错误率也有下降,将两种语言模型融合后,系统识别错误率更低。