齿轮箱辐射噪声的统计能量分析

齿轮箱作为重要的噪声和振动源,其噪声问题已日益成为重要的研究课题．本文从噪声振动控制的观点出发,运用统计能量分析方法(SEA)对齿轮啮合产生的辐射噪声进行了研究,并以SG-000试验齿轮箱为例进行了分析计算,对齿轮箱结构噪声的控制给出了有效结论,为齿轮箱的优化设计提供了减振降噪方面的参考．     

重叠局部高斯过程回归

高斯过程是一种函数的分布,在机器学习领域常用于回归.对于n个训练样本,其训练和预测时间复杂度分别为O(n~3)和O(n~2),因此难以应用于大规模数据.针对这个问题,本文基于分治的思想,提出一种简单高效的近似模型,称为"重叠局部高斯过程".本文方法假设随机变量在给定邻近变量的值后,会与距离较远的变量条件独立.首先将训练样本集递归划分,构建一棵三叉树,其中兄弟节点包含的样本存在交集,交集中的样本起到诱导点的作用,可构建相邻区域的依赖关系.然后利用每个叶子结点所包含的样本建立局部的高斯过程回归模型,在当前假设下,每个父节点的边缘似然和预测分布可通过组合其子节点的计算结果来近似,从而降低计算量.同时,这种组合方式可保证拟合的函数是连续的.理论分析表明,对于n个训练样本,近似模型训练和预测的时间复杂度均为O(n~t),其中t与交集的大小相关,通常介于1与2之间.此外通过在公共数据集上的实验对比也验证了本文近似模型的有效性.     

带有乘性噪声的时滞系统多传感器信息融合

研究了带有乘性噪声的线性时滞系统的局部最优预报估计和全局最优线性加权信息融合问题。 通过虚拟噪声补偿技术,将该问题转化为一类带有未知时变噪声的随机系统的状态最优估计问题。基于等价系统的新息重组分析及Hilbert空间上的投影定理,给出局部最优预报器设计,进而通过求解与各单传感器子系统有相同维数的Riccati方程得到多传感器分布式全局最优加权信息融合算法。与集中式融合估计算法相比,该方法无需扩维。最后通过一个仿真实例证明该算法的有效性。     

能量有限元法在船舶结构中的应用

为了解决舰船结构的振动噪声预报及其控制问题,以能量密度为变量,获得了薄板结构受激励产生弯曲振动时的能量密度控制方程,并得到了控制方程的有限元解.用该方法对简单的薄板结构进行了验证计算,并对一舰船的基座结构进行了计算分析.由基座结构的能量密度随频率的变化规律得知,在高频范围内,能量比值随频率增加而缓慢减小.改变基座结构的板厚及阻尼系数值,可以使结构的能量密度值明显降低.计算结果表明,由能量有限元法得到的结构中能量密度的比值与实验结果吻合较好,从而验证了本文所用的能量有限元法是一种有效可靠的分析高频振动噪声问题的方法.     

Interactive Genetic Algorithms with Fitness Adjustment

Noises widely exist in interactive genetic algorithms. However, there is no effective method to solve this problem up to now. There are two kinds of noises, one is the noise existing in visual systems and the other is resulted from user＇s preference mechanisms. Characteristics of the two noises are presented aiming at the application of interactive genetic algorithms in dealing with images. The evolutionary phases of interactive genetic algorithms are determined according to differences in the same individual＇s fitness among different generations. Models for noises in different phases are established and the corresponding strategies for reducing noises are given. The algorithm proposed in this paper has been applied to fashion design, which is a typical example of image processing. The results show that the strategies can reduce noises in interactive genetic algorithms and improve the algorithm＇s performance effectively. However, a further study is needed to solve the problem of determining the evolution phase by using suitable objective methods so as to find out an effective method to decrease noises.     

具有未知系统偏差的自适应Kalman平滑器

提出一种有效的具有未知系统伯差的自适应Ｋａｌｍａｎ平滑器．应用状态空间方法和ＡＲＭＡ新息模型，基于白噪声估值器和输出预报器，给出线性离散定常系统自适应最优状态和偏差联合Ｋａｌｍａｕ平滑器，最后给出仿真实例．     

经验模态分解与水上地震反射数据处理方法

受水流及船舶发动机干扰,水域地震反射法勘探资料判别异常体存在很大的困难,本文采用经验模态分解方法获得地震记录的多阶本征模态函数,每一阶本征模态函数代表了信号在某一特征尺度上的信息,为地震数据的处理和解释提供了更多的参考信息。实例证明,基于经验模态分解的地震反射数据处理方法,有助于压制随机噪声,提高地震反射数据的解释精度和准确性。     

多用户Z高斯干扰信道可达速率

为了进一步研究Han-Kobayashi(HK)传输策略在多用户Z高斯干扰信道上的性能,在中等弱干扰条件下构造了多用户Z高斯干扰信道可达速率内、外界.通过将信息分割为公有信息和私有信息,优化每个用户的公有信息和私有信息之间的比例,得出一条多用户Z高斯干扰信道速率RHK;通过增加级联Z高斯干扰信道的约束条件得出了一条小于RHK的速率內界;利用精灵辅助方案,得出了大于RHK的两条速率外界.通过计算速率内、外界之差得出:在中等干扰下,利用HK策略所得到的速率距离信道容量小于1 bit·s-1·Hz-1;在弱干扰下,随着总用户数量的增加,利用HK策略所得到的速率RHK与信道容量之间距离逐渐逼近1 bit·s-1·Hz-1.     

基于LMS算法消除瞬变压力检测系统中的噪声

瞬变压力检测系统有较宽的通频带,使得先验知识未知的噪声容易混入系统,所以消除噪声对于准确及时地检测工程设备中的压力突变极为重要.介绍了LMS算法和自适应消除噪声的原理,基于LMS算法设计出了用于瞬变压力检测系统噪声的自适应滤波器.仿真结果表明,所设计的方法可以在缺少噪声先验知识的情况下有效地消除噪声干扰.     

城镇噪声污染与防治对策

随着工业化的发展,城镇噪声大幅度增加,噪声污染已成当代社会一大公害。噪声有自然现象引起的,更多的则是人为原因造成的。明确了不同类型噪声污染的特点,要根据不同噪声的特点,把噪声污染防治对策贯穿到噪声污染防治的各种手段中。