轻卡驾驶室结构特性的综合仿真分析

运用MSC Nastran、Ls-Dyna等CAE分析软件,对轻型卡车驾驶室的结构特性进行仿真分析。建立了轻卡驾驶室有限元模型,设置载荷及边界条件,对轻卡驾驶室的模态、静态刚度、静态强度进行分析及评价。同时,根据ECE R29安全标准建立轻卡驾驶室耐撞性分析模型,对其进行正面摆锤冲击试验,通过选取驾驶员侧的相关参数进行仿真。仿真结果表明,驾驶员腿部护板到座椅垫前端的水平距离大于假人模型大腿厚度,因此,能保证有足够空间放置假人模型。     

超高频雷达海洋表面流的探测结果与分析

近岸海域地形、海流复杂, 而超高频雷达系统具有较高距离分辨率、小发射功率的特点, 波长介于高频电磁波和微波之间, 能同时提取海浪毛细波与重力波信息, 与波浪作用比较敏感, 能实现近海海洋动力参数的精细测量.不同于高频雷达回波谱, 超高频雷达回波中一阶峰、二阶峰展宽严重并混叠在一起, 难以划分一阶峰区域, 因此, 文中系统设计采用数字波束形成进行流速方位提取.雷达反演的流速结果与浮标数据的相关系数为0.88, 但是均方根误差很大.通过分析, 得出海洋表面流速不仅受到潮汐效应、地球自转的影响, 当地风速在很大程度上也会影响表面流速的结论.     

回流饱和挟沙力

本文针对回流的运动特点，用水槽概化模型试验，验证了回流具有平均饱和挟沙力，并对回流饱和挟沙力进行了较为细致的试验研究，通过分析其基本特性，建立了回流平均饱和挟沙力的计算公式，经验证与试验资料吻合良好。     

融合热释电红外传感器与视频监控器的多目标跟踪算法

现有基于热释电红外传感器的多目标跟踪系统在目标之间距离较近或者轨迹相交的情况下存在着误差较大的缺点.针对此缺点,提出了一种新型的基于热释电红外传感器与视频监测器协同工作的多目标跟踪方案.该方案可以充分利用两种传感器的优势,弥补在目标跟踪中的不足.算法采用最小二乘法利用热释电信息进行定位,并通过从图像或热释电传感器信号的幅频特性中提取特征信息来校正联合概率数据关联算法的关联矩阵,有效避免了错误关联.实验表明,该方案在多目标交叉情况下跟踪误差仅为其它算法的八分之一到四分之一.     

300mm掺氮直拉硅片的原生氧沉淀径向分布

采取从某一温度(600～1000℃)开始缓慢升温至高温(1150℃)并保温若干时间的方法,使得直拉Si片中大于起始温度对应的氧沉淀临界尺寸的那一部分原生氧沉淀得以长大,然后通过傅里叶红外光谱测量氧浓度变化以及利用扫描红外显微术测量氧沉淀密度.通过这样的方法,定性地研究了300mm掺N直拉Si片的原生氧沉淀的径向分布.研究表明:氧沉淀异常区域(称为P区)的原生氧沉淀密度显著高于空位型缺陷区域(称为V区);此外,V区中的原生氧沉淀的尺寸分布是不连续的,表现为高温下形成的大尺寸原生氧沉淀和低温下形成的小尺寸氧沉淀,而P区中的原生氧沉淀的尺寸分布则是连续的.我们从直拉Si晶体生长过程中原生氧沉淀的形成机制出发,对上述结果做了定性的解释.     

改进混合积累的单通道机载SAR高径向速度目标检测方法

高径向速度目标会产生严重的距离走动并伴随方位失配,方位压缩会使其散焦并弥散在SAR图像中,不易被检测。该文针对高径向速度目标的检测问题,提出一种基于单通道机载SAR的检测方法。该方法通过抽取等效双通道,利用相干对消抑制杂波,并去除动目标的频谱分裂,再运用Dechirp处理和Hough变换积累目标在距离单元内和距离单元间的能量,以获得更大的积累增益。与传统的混合积累方法相比,该方法在抑制杂波的基础上,更好地积累高径向速度目标的能量,从而有效提高该类目标的检测性能。仿真数据和实测数据均验证了该方法的有效性和优越性。     

CPM信号相干解调的神经网络方法研究

本文研究连续相位调制信号相干解调的神经网络方法，提出了基于判决反馈预处理和变换域特征提取的射基函数网络解调方案。通过判决反馈预处理可以有效地减少网络输入信号样本个数，使其具有更好的可分性。利用高采样率下ＣＰＭ信号的相关性，引入变换域的处理方法可以大幅度地降低网络输入信号和样本空间维数。采用射基函数网络作为判决分类器，不仅可以逼近最大似然解调性能，而且无需加噪训练。模拟结果表明：本文提出的方案在降低训练及实现复杂度的同时具有接近最优的误比特性能     

高精度图像尺寸检测镜头畸变校正方法与实现

在高精度轴类零件尺寸图像检测中,提出了一种基于标准件法对镜头径向畸变进行快速校正的方法。该方法通过建立世界坐标转换到摄像机坐标、然后再转换到图像坐标的理想数学模型,并引入径向畸变参数,最终确立物体在世界坐标中与图像坐标中的映射关系,从而建立误差补偿曲线的高次拟合函数。利用得到的误差补偿函数的系数矩阵和径向畸变参数,实现镜头畸变的误差校正,有效改善了镜头畸变造成的检测误差。实验表明,该方法快速有效,提高了检测精度、降低了设备成本、检测精度可达2 μm。     

基于小波包变换与RBF网络的大地目标辨识

利用正交小波包变换的高信号时频分辨特性引入小波包能量特征提取法，用于五类典型大地目标的特征提取和距离可分性测度计算。结果显示，小波包能量特征提取法提取的五类典型大地目标特征具有更好的可分性。将小波包能量特征提取法与径向基函数网络相结合，提出了一种大地目标辨识算法。仿真实验表明，对于分解层次m＝5，信噪比SNR≥0dB，五类典型大地目标能完全辨识。表明该大地目标辨识方法在一定条件下是可行的，具有强的抗噪声干扰能力。     

神经网络在导弹贮存可靠性预测中的应用

为了更准确预测导弹贮存可靠性,提出基于全局逼近BP网络和局部逼近RBF网络对导弹贮存可靠性进行预测,给出了预测的基本步骤,分别基于BP网络和RBF网络对某型舰舰导弹的贮存可靠性进行了预测,结果表明:这两种网络都能够解决导弹贮存可靠性预测的问题,预测误差均满足要求;RBF网络预测精度略高于BP网络,具有更好的函数逼近能力。RBF网络更适用于导弹贮存可靠性的预测。