声学黑洞研究进展与应用

声学黑洞结构作为一种新型的弯曲波调控技术,可以有效地降低结构中弯曲波的传播速度,减小边界末端的反射,形成具有高能量密度的区域,因此在减振、降噪、波动调控以及能量回收等方面具有广阔的应用前景.不同于以往复杂的减振降噪复合结构,声学黑洞因其结构与材料单一,在实际应用方面具有一定的优势.时至今日,针对声学黑洞结构已经进行了大量的基础理论研究和实验探索,并取得了一定的阶段性研究成果.本文首先介绍了声学黑洞的起源和基本原理.然后,全面介绍了理论计算和实验研究方法,详细地综述了声学黑洞结构的4个主要功能性分类,即减振、降噪、波动调控和能量回收,并总结了现在研究存在的问题.最后,对声学黑洞的发展前景进行展望,并指出了未来研究的重点和方向.     

基于目标高斯分布的定位系统节点最优部署方法

针对三维空间定位系统中目标位置服从高斯先验分布假设条件下节点最优部署问题, 分析了纯方位目标定位算法中估计误差的费希尔信息矩阵, 推导出基于目标先验分布的克拉美罗界(Cramer-Rao bound, CRB)。为了解决目标位置在任意高斯分布时, 协方差矩阵为非对角阵的问题, 提出了基于三维坐标旋转的最大后验概率估计方法, 将协方差矩阵转化为对角阵以实现最小化CRB的迹, 从而得到定位系统中节点的最优部署。最后, 通过梯度下降算法对节点最优部署问题的理论推导进行仿真, 验证了该部署方法的有效性，同时仿真结果中不同节点部署方法的对比也表明了该方法可有效降低定位误差。     

热管反应器内毛细燃烧的建模仿真

为了更合理地设计热管反应器,该文对热管反应器稳定运行时内部的毛细燃烧反应进行了研究。该文在燃烧边界层模型的基础上,结合自然对流扩散理论建立了毛细燃烧的数学模型,通过对比分析模型仿真结果与公开文献中的试验数据,得到了系统压力与吸液芯长度对毛细燃烧反应速率的影响规律。结果表明:毛细燃烧的反应速率随系统压力增加而增大,并与吸液芯高度的-1/4次方成正比,同时该模型可以较好地预测低压环境下的毛细燃烧反应速率。     

液膜破裂收缩及黏性影响数值模拟

采用相场方法对黏性-表面张力作用下液膜破裂孔洞扩张行为进行了数值模拟,分析了液膜收缩过程中的界面模态和边缘运动速度以及黏性效应产生的机制和影响.结果表明,液膜在收缩过程中,当黏性效应较明显时,液膜的厚度随着远离边缘隆起部位而单调衰减(模态I);反之,在隆起部位前方会出现颈缩区(模态II).颈缩部位的厚度(在前期)随着收缩时间增大而线性减小.虽然进一步降低黏性,相关的液膜参数演化趋近于无黏状态.但即使在逼近无黏假设的情况下,黏性效应仍然起着重要作用.这使实际液膜收缩速度低于机械能守恒假设下的预测值(实际为后者的1/2~(1/2)倍).同时本文也发现,传统理论图像虽然在液膜收缩了一段时间后,可以很好地与实验结果吻合;但在液膜收缩初期,即液膜前缘隆起的尺度与液膜尺度可比时,采用隆起部分的质心运动作为分析对象更为准确.通过分析液膜边缘与隆起部分质心的相对运动,可以使传统模型很好地预测这一时间段的液膜收缩速度.     

多传感器网络目标检测方法综述

在并行拓扑结构下,从系统级的角度对多传感器网络目标检测方法进行综述,将似然比检测归纳分类为统计量(决策统计量和融合统计量)的确定和门限(决策门限和融合门限)的求解两部分,并分别展开论述。在硬决策融合系统统计量确定方面,分别归纳了理想信道、非理想信道条件下,不同融合统计量构成检测器的检测性能优劣,并通过仿真试验对比分析了不同融合统计量的检测性能;在软决策融合系统统计量确定方面,归纳了软决策融合系统中局部传感器节点性能度量方式,并对比分析了局部传感器节点决策空间划分方法;在门限求解方面,将门限求解方法归纳总结为逼近法、迭代法、蒙特卡罗方法,并分析比较这些方法的适用范围、优缺点等;最后,对多传感器网络目标检测进行了展望。     

基于板壳理论的多泡结构承压性能研究

为研究多泡结构在承受均匀径向外压下的承压性能,基于板壳理论建立了三圆柱相交多泡结构的强度和稳定性计算公式;利用数值仿真法验证了所建立公式的准确性,并分析了理论解与仿真解之间产生误差的原因;同时对比等厚度该结构与单圆柱耐压壳体的承压性能.结果表明:所建立的理论公式具有一定的适用性和有效性;当多泡结构的接触角大于70°时,多泡结构的承压性能优于单圆柱壳体的承压性能;接触角越大,滑翔机内部空间利用率会越高.该结构可为解决翼身融合水下滑翔机内部空间利用率低提供有效途径.     

基于联合子带ANM的小快拍宽带DOA估计方法

针对被动探测系统中,经典宽带信号波达方位(direction-of-arrival, DOA)估计方法在小快拍条件下无法直接有效地进行方位估计的问题,提出了一种基于联合子带最小原子范数(atomic norm minimization, ANM)的小快拍宽带信号方位估计方法。该方法首先将宽带信号划分的各子带聚焦到参考频点,再联合聚焦后的子带进行数据矩阵重构,最后通过ANM半正定规划优化,构造并恢复出一个最优的Toeplitz矩阵。该Toeplitz矩阵经过特征分解,能获得准确的信号子空间,从而实现有效的DOA估计。仿真结果表明,本文所提的方位估计方法在小快拍条件下具有良好的DOA估计性能,且能够估计相干源目标。     

基于协方差矩阵重构的单基地MIMO阵列无网格DOA估计方法

提出了一种单基地多输入多输出(multiple-input multiple-output, MIMO)阵列中的协方差矩阵重构的无网格波达方向(direction-of-arrival, DOA)估计方法。该方法通过降维处理将MIMO阵列等效为信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)提升的均匀线列阵,将目标方位估计问题转化为混合范数最小化(mixed norm minimization, MixNM)稀疏信号重构问题。进一步给出了与该稀疏重构问题等价的基于网格的凸优化问题,并模型化为半定规划来求解。为了解决网格大小影响估计性能的问题,利用了等价均匀线列阵的托普利兹结构,模型化为半定规划问题来重构无噪声协方差矩阵,最后通过范德蒙分解来估计目标方位。与传统的基于MixNM方位估计方法相比,该方法减少了优化变量个数。与其他离网格方法相比,该方法估计精度不受网格大小的影响,且能够估计相干源目标。实验仿真验证了该方法的有效性。     

冲突避免的水声网络拓扑发现协议

当水声网络的所有节点完成在目标区域的部署后,每个节点除了自己的节点ID已知外,对新网络的信息一无所知,而这些信息是网络顺利运行的必要前提。因此,一个能够完成网络中所有节点和链路发现的网络拓扑发现协议是非常必要和重要的。水声拓扑发现协议完成的效率,往往依赖于信道接入策略的选择,但它不能完全使用已有的水声多路访问控制(multiple access control, MAC)协议,因为在网络建立的初始阶段拓扑未知,已有传统水声MAC协议不能完成拓扑发现,所以需要根据这一阶段的特殊状态来设计拓扑发现协议。基于此问题,提出了一种高效的冲突避免的水声网络拓扑发现(简称为CFVE)协议,该协议利用网络中节点ID的唯一性,在其特定时隙接入信道,节点无冲突地发现控制分组的交换,最终实现网络中所有链路和节点的发现。仿真结果表明, CFVE协议可以以较低的发现时延和能耗完成全网拓扑的发现,是一种适合于多跳水声网络的拓扑发现协议。     

基于探索与开发权衡的地磁仿生导航搜索方法

针对地磁仿生导航过程中对搜索偏向性考虑不足的问题,提出了一种基于探索与开发权衡的导航方法。依据时序进化搜索策略的结构特征,从统计学角度建立了磁趋势性运动模型,分析了探索与开发和磁趋势性运动的关系,并将搜索偏向权衡问题归结为对种群多样性的合理调控,引入分布熵的概念度量种群多样性,设计了分布熵约束下的磁趋势性搜索策略,给出了导航搜索流程。通过仿真分析,给出较为合理的参数设置,并将该方法与时序进化搜索方法进行对比实验,结果证实了所提方法能够有效提高导航效率。