基于线谱瞬时频率估计的被动声纳目标运动分析

针对被动声纳探测目标,提出了一种基于线谱瞬时频率估计的目标定位跟踪算法。该算法通过利用声纳探测目标的跟踪波束信息,建立高精度瞬时频率跟踪提取与多特征联合的目标定位跟踪模型,完成对目标高精度多普勒频移信息的实时提取。基于多特征观测方程,实现了对目标的定位与跟踪。仿真实验和海上试验结果表明：该算法可在观测平台不机动情况下,完成对目标的快速定位与跟踪;在相同平台机动条件下,相比传统纯方位算法,该算法的要素解算性能更加稳定,解算收敛时间缩短约4 min,进一步增强了工程适用性。     

基于分层架构模式识别的软件架构重构技术

本文提出一种基于分层架构模式识别的软件架构重构技术.该技术以目标软件的源代码作为输入,过滤与分层架构无关的代码,再利用代码词汇信息挖掘程序实体之间的语义关联,通过代码主题提取并计算程序实体之间的职责相似度,依据相似度将程序实体聚类形成组件.在软件组件化的基础上结合分层模式的ILD属性识别软件层次和软件架构模式.在模式识别的基础上,定位系统中存在的违规作为重构点,生成相应的重构建议并实施重构.最后,本文在Github与SourceForge开源社区中选取10个开源软件系统作为实验对象,验证了本文提出的基于分层架构模式识别的软件架构重构技术在模式识别有效性、重构点识别效果和重构建议实施效果方面与传统方法相比有较大提升,能够有效的帮助软件开发人员识别软件架构模式、获取重构点、生成重构建议,并协助开发人员进行架构重构实施,改善系统违规情况,提升软件质量.     

基于卡尔曼滤波算法的加速度反馈控制在航空光电稳定平台中的应用

为进一步提高航空光电稳定平台的视轴稳定精度,提出一种基于卡尔曼滤波算法的加速度反馈控制策略。根据光电平台伺服系统模型特点设计卡尔曼滤波器,将卡尔曼滤波器采集的光电平台伺服系统输入输出信号作为自身输入信号,并输出速度的滤波信号和加速度的估计结果。然后将卡尔曼滤波器输出的速度和加速度估计值分别作为被控对象速度环路和加速度环路的反馈信号。进行了模拟仿真和样机实验,结果表明：伺服系统引入加速度反馈控制后,可以使光电平台对2.5 Hz以内不同频率的扰动力矩都具有良好的抑制效果,扰动隔离度优于20 dB;相比于传统单速度环控制方案,阶跃响应的超调量至少降低40%. 由此可见,将加速度环引入传统速度环控制系统可以有效改善光电稳定平台的伺服控制性能,具有较高的工程应用价值。     

一种采用AD2S1210实现LVDT到数字转换方法

通过分析旋转变压器信号与线性差动式位移传感器信号的关系及AD2S1210的转换原理,推导出AD2S1210转换数据与LVDT位置量之间的三角函数关系,设计了一种高精度LVDT信号到数字转换电路。首先由AD2S1210将LVDT信号转换为数字量,再通过FPGA进行数据变换实现LVDT到数字转换。该方法与目前的基于AD698的LVDT转换方法相比,能有效地消除了转换电路中的抖码问题,并且具有外围电路简单、抗干扰能力强等优点。给出了转换电路的设计方法,以及查找表和近似计算两种方式的FPGA代码。实验结果表明设计电路的转换分辨率达到13位,线性度达到0.2‰。     

基于模态分析的舰载挂壁设备结构优化

根据舰载挂壁设备工况,基于UG NX7.5平台,建立了实体模型和装配有限元模型,并进行了模态分析,得到了固有频率和相应的各阶振型。依据分析结果,对挂壁设备的主要结构件——壳体和门盖的结构进行了优化设计,首先,增强加强筋结构,使得整体刚度合理分布;然后,减小主体壁厚,改变加强筋高度。结果表明,优化后,在整体刚度有所改善的前提下,挂壁设备的质量有较大幅度的下降,达到了优化的目的。     

多孔介质局部非热平衡模型研究综述

简述了局部热平衡模型和局部非热平衡模型的基本概念,并分别对局部热平衡模型的有效性问题和局部非热平衡模型的边界条件进行了讨论,从流态、多孔介质骨架材料和研究尺度3个角度对局部非热平衡模型在多孔介质热质传递领域的应用进行了系统的总结。针对低导热系数内的局部非热平衡效应,提出了一种基于局部非热平衡模型的等效球简化法,该方法较为准确地获取了低导热系数固体和流体的温度。为多孔介质局部非热平衡模型的使用和进一步研究提供借鉴。     

振动仿真分析网络交换设备加固设计

对网络交换设备进行了二次加固减振设计,同时利用ANSYS仿真分析对产品进行减振辅助设计,以缩短产品开发周期,降低设计成本。通过对网络交换设备进行合理简化,建立了其有限元网格模型。利用ANSYS对网络交换设备进行振动冲击有限元计算,分别获取了网络交换模块印制板在冲击振动下的应力及位移响应曲线。通过ANSYS有限元分析的后处理功能,得到隔振器的最大伸长量以及各部件最大位移量和最大等效应力值。结果表明,隔振器的伸长量在额定范围之内,设备结构的最大等效应力与材料的屈服强度还相差甚远,结构没有产生塑性变形,验证了结构设计的合理性。为网络交换设备的抗振动冲击设计提供了一定的理论参考依据。     

基于神经网络的分布式被动传感器信息融合技术

在分布式被动传感器信息融合中,存在多传感器信息关联和单传感器目标估计困难,二者相互 依赖和制约,造成相对于不同传感器的信息难于进行时空对准、虚假目标不能消除。为此,应用一种混合式有序分层信息融合结构,避免多传感器信息的多重组合问题,建立了基于两个传感器的信息关联与目标估计联合优化模型,并采取一种优化神经网络算法,避免关联中的组合计算。仿真计算结果表明,这种信息融合结构、优化模型和模拟神经网络的应用是解决被动信息融合系统中关联和估计问题的一种有效方法,所采用的Hopfield型神经网络易于实现,可以提高信息融合的性能。     

基于图像检测识别的数据增强技术

当前,在图像目标检测识别方面,深度学习技术已经成为研究的热点。然而深度学习在进行网络训练时需要使用大量的样本,当样本数目较少时,得到的训练模型其检测效果往往不佳。介绍了色彩变换、水平翻转、旋转、亮度变换、缩放、裁剪、添加噪声等不同数据增强方法,并结合VOC2007数据集,采用数据增强技术实现样本扩充。实验结果表明对样本进行数据增强处理,均可以在一定程度上提高图像检测精度。特别是色彩变换、水平翻转、旋转、亮度变换和缩放这五种方法扩展训练集,对最终检测效果提升较为明显。     

论ASP.NET中Ajax技术

目前,Ajax技术以其可以提高系统性能、优化用户界面的特点逐渐被业界广泛接受认同并进行大力推广,作为Web应用的主流开发技术,成为关注的技术热点。各种Ajax框架技术的迅速发展使Ajax技术的前景非常乐观。