关于论文中的图

1.图要精选,应具有自明性,切忌与表及文字表述重复。2.图要精心设计和绘制,要大小适中,线条均匀,主辅线分明。3.坐标图标目中的量和单位符号应齐全,并分别置于纵、横坐标轴的外侧。4.图中的术语、符号、单位等应与表格及文字表述所用的一致。     

基于误差估值累加开环校正的诱导式欺骗检测方法

诱导式卫星欺骗干扰可诱导航空器逐渐偏离预定航迹，难以被发现，因此及时有效地检测干扰是飞行安全的保障。在现有紧组合导航体制基础上，设计了一种基于误差估值累加开环校正的紧组合导航结构，并证明了其性能与传统闭环校正紧组合导航性能等效。在此结构中，将紧组合导航系统与自适应序贯概率比检测方法结合，提出了一种基于误差估值累加开环校正的诱导式欺骗检测方法，融合紧组合导航信息与其他不受欺骗影响的导航信息，构建欺骗检测统计量进行诱导式欺骗检测。仿真结果表明，开环校正结构可避免随时间累加的惯性导航系统误差所导致的组合导航滤波器发散问题，同时欺骗检测方法可进一步提高算法对“最坏”情形下微小诱导式欺骗的检测效果。     

塔里木河下游生态输水对地下水补给量影响的研究

文章依据塔里木河下游段现有的2000—2020年的地下水监测数据,对生态输水地下水前后水面线方程进行拟合,并在水均衡原理的基础上,对经过了21次生态输水之后的塔里木河下游段地下水埋深时空变化特征进行分析,以此对地下水的补给量进行估算,以更好支持后续的生态输水.     

煤矸石粉/聚酯纤维沥青混合料盐冻损伤研究EI北大核心CSCD

针对煤矸石粉替代率50%、聚酯纤维掺量0.4%的沥青混合料,开展盐冻耦合作用(NaCl溶液质量分数为0%、7.0%、13.0%、26.5%,冻融循环次数为0、2、4、6、8)下的半圆弯曲(SCB)试验,分析了盐冻耦合作用对SCB试件内部损伤劣化过程的影响.结果表明:NaCl溶液质量分数为13.0%、冻融循环为8次时,盐冻耦合作用对沥青混合料的侵蚀破坏作用最强,试件内部损伤最严重;在煤矸石粉与矿粉质量比为1∶1、聚酯纤维掺量为0.4%的条件下,沥青混合料能够形成高黏性、致密、厚实的沥青膜以及由纤维形成的三维网状结构,从而显著降低盐冻侵蚀对沥青混合料的损伤.通过Poly2D模型对SCB试件的极限拉应力损伤量进行拟合,拟合系数为0.944.     

轨道交通高频充电机应用研究

设计了一种轨道交通用的高频充电机,该充电机采用基于移相控制的全桥零电压开关（zvS）变换器的拓扑结构。对该充电机主要参数进行计算和系统建模,仿真结果满足系统要求。主控芯片采用TMS320F28335,算法采用带有电流前馈的比例积分（PI）控制方式,并设计了针对蓄电池负载的充电逻辑,样机试验结果满足系统要求。     

热轧压下率对车用大厚度比镁铝合金板组织和力学性能的影响

选择厚度为0.2 mm的6063铝合金与厚度为5.0 mm的AZ80镁合金进行组坯,设定厚度比为20,分析各热轧压下率下、以热轧方式制得的大厚度比镁铝合金板的组织和力学性能。研究结果表明:当热轧压下率达到45%或更高时,镁铝合金板形成了结合性能优异的界面,镁基体内形成了均匀分布的细小晶粒;提高热轧压下率后,基体中的晶粒尺寸不断减小,此时形成了更小的晶粒尺寸离散系数,更多晶粒被压碎,晶粒分布状态也比较均匀;提高热轧压下率后,获得了更高屈服强度的大厚度比镁铝合金板,材料发生了更明显的加工硬化,而抗拉强度则先增大再下降,当热轧压下率达到55%时,获得了最大的抗拉强度;当热轧压下率达到65%时,韧窝数量明显增多,表明镁合金通过动态再结晶转变获得了更强的韧性。屈服应力呈现明显波动的状态,热轧压下率为35%时,获得了最高的屈服强度,65%热轧压下率下的屈服强度最低,逐渐提高热轧压下率后,屈服应力也不断减小。     

车门铰链系统与车门下沉刚度的相关性

针对某型车门下沉问题,通过台架试验获得车门、铰链和车身等各单因素下沉量和车门绞链系统整体下沉量,对单因素下沉量与系统整体下沉刚度进行线性拟合分析,得到车门铰链系统各单因素与系统下沉刚度的相关度排序.对前、后车门分别选取相关度较高的单因素进行优化,最终改进方案的仿真和试验结果证明该方案可有效地提升车门下沉刚度.采用定量分析法可快速找出影响下沉刚度的敏感因素,并能够快速生成优化方案,为新车型设计提供参考.     

风力机轴承实时剩余寿命预测新方法

由于传统退化指标对周期性故障冲击缺乏敏感性和鲁棒性,无法实现风力机轴承退化过程的适时跟踪以及剩余寿命的准确预测,提出了基于包络谐噪比(envelope harmonic-to-noise ratio,简称EHNR)和无迹粒子滤波(unscented particle filter,简称UPF)相结合的风力机轴承实时剩余寿命预测方法。首先,通过计算振动信号的EHNR监测轴承的早期退化点,并提取EHNR的趋势特征作为退化指标;其次,以轴承历史数据构建退化模型,利用UPF算法更新模型参数,实现对轴承退化状态的跟踪和预测;最后,使用实际风力机轴承监测数据对所提方法进行验证。结果表明,该方法能适时启动寿命预测机制,有效解决传统粒子滤波算法的粒子退化问题。与常用的支持向量回归模型(support vector regression,简称SVR)、反向传播神经网络(back propagation neural network,简称BPNN)的预测方法相比,具有较高的预测精度,为大型风力机组的健康管理和可靠性评估提供参考依据。