利用Matlab计算纯物质蒸气压

以对应态基团贡献法CSGC-RE方程为模型,利用Matlab优化程序,以烷烃为例说明Matlab在计算纯物质蒸气压的应用.对包括烷烃、烯烃、环烃、芳香族、卤代烃、含氧物质、含硫物质、含氮物质等22类533种物质计算后误差分布进行了统计,计算结果表明这种方法是有效的,而且大大减轻了进行复杂算法设计的工作量.     

基于树形结构的ZigBee能量均衡协议研究

在ZigBee网络的树形拓扑结构中,其网络高层节点面对大量业务时,容易过早耗尽电池能量.针对此问题,提出一种改进的能量均衡路由算法.在改进算法中,综合考虑了网络节点的层次和负载能力.通过计算路由代价,上层节点的功耗被降低,而负载则被分摊至下层节点.另外在路由选择的时候,尽量避开剩余能量较低的节点.仿真结果表明,改进算法可以平衡网络节点的整体耗能,延长关键节点的生存时间,从而提高了ZigBee网络整体的健壮性.     

基于网络拓扑优化的WSN最小跳路由算法

以节能为主要目标,基于最小跳路由的思想提出一种基于网络拓扑优化的WSN最小跳路由算法——MH-TO算法。该算法采用折半匹配的功率调整策略对网络拓扑进行优化,并引入“塔模型”实现节点的最小跳信息的学习,使得信息包路由时沿着最小跳的路径向sink节点传送。理论分析和仿真实验结果表明,与基于最小跳数场的自组织路由算法相比,该算法能够降低能量消耗并均衡能量负载,从而显著延长网络的生存期。     

基于ZIGBEE网络的ZiCL改进算法

针对ZigBee网络中使用的ZiCL算法可能造成节点过度耗能和网络能耗不均的问题,提出一种改进算法。该算法根据网络运行过程中簇成员能量状态来动态调整路由选择策略。仿真结果表明,改进算法提高了网络传输的可靠性,有效节约了能量。     

战斗机空气循环系统故障诊断方法的仿真研究

现代战斗机的飞行包线范围较大,飞行条件严苛多变,机载电子设备的功率密度也在不断增加,为了保证飞行员安全舒适,保障电子设备可靠工作,空气循环系统的可靠性问题亟待解决.为此提出了一种战斗机空气循环系统的故障诊断方法,方法基于BP神经网络.首先,对空气循环系统进行故障分析,选取热交换器和涡轮为典型故障部件,以二者的效率为故障特征值.其次,对空气循环系统的四种典型故障模式进行仿真,由仿真得到的数据训练BP神经网络,实现故障模式识别.诊断结果表明,方法具有良好的准确性和自适应性,能够成功诊断空气循环系统的典型故障.针对战斗机空气循环系统提出的故障诊断方法合理,对系统的可靠性研究具有重要意义.     

一种基于功率谱重心的自适应特征信息提取方法

提出一种基于功率谱重心的自适应特征信息提取方法.该方法通过对不同状态转换过程中的灵敏度分布进行分析获得特征功率谱,然后计算特征功率谱的重心频率以及自适应加权系数,对特征功率谱进行自适应加权计算获得特征信息.文中给出了将自适应特征信息提取方法应用于磨煤机噪声信号特征提取的实例,对比分析了采用不同特征信息提取方法的效果.仿真结果表明,所提出的自适应特征信息提取方法能够准确剔除无效信息,自主适应运行工况变化,具有较好的灵敏度和线性度,为提高软测量模型的预测精度和泛化性能提供了保证.     

聚能装药对双层板的动态响应分析

聚能爆炸的过程是非常复杂,很难进行精确的解析分析,通过实验手段研究则耗资过于巨大,所以数值分析是有效的近似手段.对于聚能射流对靶板的作用的研究比较少.ALE单元算法是一种比较新的有关流固耦合的算法,因此利用非线性有限元ANSYS/LS-DYNA软件中ALE算法,分别计算两种装药形式(圆锥形装药和球缺形装药)对双层板破坏的动力响应,分析了各计算结果,对比了破口,位移以及应力等变量.得到结论:圆锥形装药在纵向上的破坏要强于球缺形装药,然而球缺形装药能产生更大的破口.     

基于注意力机制的毫米波雷达和视觉融合目标检测算法

传统目标检测大多基于摄像头采集图像进行,虽然近些年出现了许多优秀的检测网络,但在复杂场景下,仍存在大量漏检、误检等问题。针对这些问题,提出了一种基于注意力机制的毫米波雷达和视觉融合目标检测算法。首先将毫米波雷达数据进行扇形点云柱编码（Fan-shaped Cloud Pillar Code,FCPC）,将其转换为前景伪图像;然后,再将其通过坐标关系映射到像素平面,使用卷积注意力模块（Convolutional Block Attention Module,CBAM）对两者特征数据进行融合;采用Yolov4-tiny对融合特征进行检测,并引入Focal Loss对原损失函数进行改进以解决正负样本不均的问题。在Nuscenes数据集上进行模型验证与对比,结果表明,该算法在复杂场景下相比其他单传感器检测算法如Yolov3、Efficientent以及Faster-RCNN等,无论平均检测精度(mean Average Precision,mAP) 还是每秒检测帧数(Frames Per Second,FPS)都有明显的提升。     

微弱光信号的量子增强接收优化方法(特邀)EI北大核心CSCD

在经典理论框架下,相干探测性能受限于散粒噪声对应的标准量子极限,而量子增强接收技术通过引入位移算子,采用关联的方式将经典的平衡零拍/零差探测转化为光子数态的测量,理论上可以突破标准量子极限并不断逼近Helstrom极限。无歧义量子态识别(Unambiguous State Discrimination,USD)是量子增强接收常用的识别判决策略之一。然而,由于微弱光信号的能量有限,传统的USD量子增强接收方法的适用微弱信号范围较小,微弱信号识别的错误率较高。提出了一种QPSK调制量子增强接收的混合测量优化方案,该方案首先通过二态零差测量将QPSK相干态的区分转化为BPSK相干态的区分,然后通过BPSK量子增强接收测量实现相干态的无歧义识别。仿真表明,混合测量方案在平均光子数在3.2~11.3之间优于经典的外差测量方案,而且比传统QPSK量子增强接收方案具有更大的适用信号范围。     

车载无线电台同址干扰测试与分析

同址干扰是车载、舰载、机载无线电通信中面临的一个重要问题,针对同址干扰对复杂通信系统的影响提出了一种有效的测试和分析方法;首先对车载电台的各种天线进行了耦合度测试,从实验和仿真两方面阐述了同址干扰的严重程度,为进一步定量分析同址干扰的影响,构建了有线测试平台;在需求分析基础上,详细介绍了平台的组成,并以短波、超短波电台为对象,通过大量现场实验,深入分析了误码率,同址工作电台的频率间隔和功率之间的相互关系;研究表明,同址干扰的定量分析是设计车载通信系统,合理分配电台工作参数的关键环节。