多波束相控阵天线角度测量方法

在雷达、通信、测控等领域中,基于相控阵天线的幅度和差单脉冲测角技术是基本方法,但该方法通过旋转法向方向图去近似表示子波束方向图,并用一阶泰勒公式近似表示子波束接收信号幅度,从而带来非噪声因素误差,最终导致目标角度估计精度不高。为此,通过相控阵天线同时产生两个形状相同但相互独立的子波束,旋转波束指向中心轴方向的方向图函数来确定两个子波束的方向图函数,并用高阶泰勒公式对子波束接收信号幅度进行近似,从而减少误差。仿真和硬件测试结果表明所提方法能够有效提高测角精度。     

反射式非线性超声评估 P91 钢蠕变状态的试验探究

超声非线性参量作为一种表征金属材料蠕变状态的参数,通常采用透射法进行检测时需要发射换能器和接收换能器分 置于工件两侧,很难用于在役大型工件蠕变状态检测。 针对透射法存在的问题设计了反射式非线性超声检测试验系统(只需 一个超声换能器),通过分析一次底波的反射信号获得材料蠕变状态的信息。 对带有焊缝的 P91 钢试块且蠕变时间分别为 0 h、120 h、250 h,进行非线性超声检测。 实验结果表明,对于蠕变时间 120 h 和 250 h 的试块母材区,二次谐波非线性参量相对 无蠕变时增加量为 2. 9%、17. 4%,试块焊缝区相对增加量为 2%,23. 6%,试块热影响区相对增加量为 5. 6%、34%。     

基于Gabor空间的未知调频率LFM信号压缩采样与重构

针对现有压缩采样系统在宽带线性调频信号压缩采样过程中存的采样系统不适用、调制信息依赖等问题,提出了一种基于Gabor空间的线性调频信号压缩采样与重构方法,在未知调频率的条件下,实现了线性调频信号的压缩采样与有效重构。首先,结合压缩感知以及平移不变空间理论,设计了基于Gabor空间的压缩采样系统,分析了压缩采样系统组成部分以及工作原理。然后,利用信号在Gabor空间的稀疏性,建立了Gabor系数的压缩重构模型,并在充分考虑噪声、失配的条件下,分析了原始信号重构误差上界。最后,通过数值仿真实验,验证了所提方法的有效性,实验结果表明,基于Gabor空间的压缩采样系统具有采样频率低,采样点数少,以及工作稳定性高等优点。      

基于时间序列分析的光栅信号时域细分方法（英文）

针对光栅细分倍数和精度受到莫尔条纹信号质量限制的问题,提出一种基于时间序列分析的光栅信号时域细分方法.首先利用等空间间隔的栅距与采样时间周期的对应关系,将空间栅距转换为时间序列.然后利用时间序列分析中的自回归模型进行建模预测,并采用最大似然估计法计算模型参数.最后在预测时间内发送出代表位移的细分脉冲.实验表明,细分倍数为400或800时的角位移细分误差均为±2.4″,且光栅运动加速度及其变化率越小,细分误差越小.此细分方法一定程度上降低了对光栅信号质量的依赖,具有一定的应用价值.     

热能与动力工程相关问题的研究

热能的利用和动力工程的总体建设应用,尽管其技术工艺应用较为广泛,技术工艺有所创新和突破,所涵盖和惠及的产业领域也逐渐增多,但不可否认的是,还存在一些问题和缺陷需要解决,这就要求我们要充分地了解这项工程发展中所具备的特点,对其技术的利用效果和应用模式的内容有一个较为充分的认识和理解,并对问题提出相应的解决方案和应对策略,推动其进一步发展,促进能源产业的长远布局和持续发展。     

油液信息特征提取方法研究及在柴油机状态评估中的应用

基于油液信息的设备健康状态评估在工程实践中具有重要的应用,为选择最优的油液信息特征提取方法并实现柴油机的健康状态评估,分别研究描述油液信息和设备健康状态关系的油液浓度分析模型、梯度分析模型和比例分析模型,并以BP神经网络为评估方法,实现基于油液信息的柴油机状态评估,通过评估结果对3种油液信息模型的特点进行总结,并对其各自特点的原因进行分析。结果表明,油液梯度模型能充分利用油液中的状态信息,评估效果好。同时,对柴油机的状态评估研究也具有一定的工程实用价值。     

基于半稀疏矩阵的聚乙烯管超声阵列全聚焦成像实验分析

高密度聚乙烯管广泛用于燃气输送等领域,其热熔接头的焊接质量直接影响管道系统的安全。采用全聚焦成像方法对高密度聚乙烯试块的横通孔缺陷进行成像实验,通过对检测信号进行信号预处理,提高全聚焦成像的效果,并提出一种基于半稀疏矩阵采集的超声阵列全聚焦成像方式,将该方式与基于全矩阵、半矩阵和稀疏矩阵采集方式的全聚焦成像结果进行比较。实验结果显示,基于半稀疏矩阵采集的全聚焦成像方法可有效降低计算量,提高实时检测效率,同样能够用于高密度聚乙烯材料中横通孔缺陷的重构且成像信噪比无明显降低。     

汽车铸件生产工时数理统计计算方法

采用多元非线性回归分析方法 ,对我国汽车铸造生产管理数据进行微机辅助分析 ,得出了铸件生产工时计算公式 ,编制了计算机辅助管理程序。     

基于TPM的Linux可信文件系统模型的研究与实现

本文提出一种依托可信计算平台增强Linux文件系统可信性的模型STEFS。该文件系统是一个结合文件加密、完整性校验和多级访问控制三种保护措施的文件系统,有效地增强了对系统敏感数据的安全保护。     

基于改进PSO和DE的混合算法

研究粒子群优化(PSO)算法和差分进化(DE)算法的优缺点,通过改进PSO算法并与DE算法混合,得到一种双种群的新型混合全局优化算法。经过对5个标准测试函数的大量实验计算表明,该算法能有效克服PSO算法和DE算法的缺陷,使寻优精度有较大改进,在高维情况下表现更加突出。