进气道出口可压缩附面层测量及其参数计算方法研究

为测量飞机进气道出口的可压缩附面层,在分析所需测量参数及探讨附面层参数计算方法的基础上,研制了附面层总压测量耙、总温测量耙。通过在公用测量段上安装附面层测量耙,对某飞机进气道在某高速风洞中进行了不同马赫数、攻角、侧滑角组合的吹风试验。17种组合工况的试验及计算结果表明:研制的附面层总压及总温测量耙应用效果较好;附面层参数计算方法准确,拟合后的附面层速度分布较为合理;该方法能够用于测量和评定进气道出口的可压缩附面层。     

MIMO系统级联的多输入单输出均衡器研究

针对MIMO系统接收端信号之间的相关性影响其盲均衡效果的问题,提出一种级联的多输入单输出(MISO)均衡器。每级MISO均衡器恢复一个发射信号,之后利用信道估计算法对混合信号进行修改,修改后传递到下一级MISO均衡器进行类似的处理。通过原理分析以及性能仿真可见,级联的MISO均衡器能够克服信号相关性对均衡效果的不良影响,与传统MIMO均衡器相比,算法收敛后信号星座点更集中,全局用户间总干扰比也更低;并且下一级MISO均衡器的均方误差低于上一级。     

自校正标量加权信息融合Kalman滤波器

对含未知噪声统计的多传感器系统,用现代时间序列分析方法,基于自回归滑动平均(ARMA)新息模型的在线辨识和求解相关函数矩阵方程组,可在线估计噪声统计,进而在按标量加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了自校正标量加权信息融合Kalman滤波器。它具有渐近最优性,且比每个局部自校正Kalman滤波器精度高,算法简单,便于实时应用。一个目标跟踪系统的仿真例子说明了其有效性。     

PLC/MCS应用层通信软件可靠性分析与设计

通过对应用层通信软件的可靠性分析,建立了可靠性模型的串联模型,并对各项指标进行了选择与分配.针对PLC/MCS(Movement Control System)通信程序采用的可靠性分配中的等分配法进行模块的可靠度预分配.继而采用评分法中的可靠性预计和重新分配方法,计算出各模块的可靠度.最后采用J-M模型对应用层通信软件进行了可靠性分析与计算,结果表明应用层通信软件的可靠度达到预定0.9的要求.     

多光束干涉法精确测量金属线胀系数

根据光学等倾干涉的原理,设计了一种新的测量金属线胀系数的装置与方法．自行设计了测量金属线胀系数的多光束干涉装置．利用多光束干涉产生的同心圆环的吞吐量精确测量了黄铜的线胀系数,相对误差为0．07％．并分析了多光束干涉法测金属线胀系数的优点．     

自校正信息融合Wiener滤波器及其收敛性

对带未知噪声统计的多传感器系统,用求解相关函数矩阵方程组的方法得到噪声统计在线估值器,并提出了自校正Lyapunov方程.用现代时间序列分析方法,基于滑动平均(MA)新息模型的辨识,在按分量标量加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了自校正分量解耦融合Wiener滤波器,并用动态误差系统分析(DESA)的方法证明了自校正Lyapunov方程的收敛性,进而证明了自校正融合Wiener滤波器收敛于最优融合Wiener滤波器,因而具有渐近最优性.它的精度比每个局部自校正Wiener滤波器精度都高,且算法简单,便于实时应用.一个目标跟踪系统的仿真例子说明了其有效性.     

带相关噪声系统的自校正观测融合Kalman滤波器

对于带有相关噪声和未知噪声统计的多传感器线性离散定常随机系统,利用相关方法,提出了噪声统计信息的在线估计器.基于ARMA新息模型,提出了自校正加权观测融合Kalman滤波器,避免了求解Lyapunov和Riccati方程,减少了计算负担,适于实时应用.利用动态误差系统分析(DESA)方法,严格证明了提出的自校正融合滤波器以概率1或按实现收敛于相应的最优融合滤波器,即具有渐近全局最优性.一个3传感器系统的仿真例子说明其有效性.     

山西焦煤集团应用喷涂聚脲弹性体技术的探讨

时喷涂聚脲弹性体材料的技术、性能进行了阐述,对其在山西焦煤集团应用的可能性进行了探讨.     

排水型深V型船形因子的偏最小二乘回归分析与建模

采用偏最小二乘法对排水型深V型船的船形因子进行了回归分析与建模, 给出了回归公式的适用范围, 并与模型试验、 Holtrop船形因子求解法进行了比较分析, 结果表明: 在排水型深V型船型参数中长宽比对船形因子的解释能力最强, 其 次是吃水船长比和底部斜升角与进流角比, 进流段长度比和棱形系数对船形因子的影响较弱; 该回归公式适用范围为 L/▽^1/3= 7.0-7.9、长度傅汝德数 Fr<0.44 内的排水型深V型船型, 结合Holtrop阻力计算公式能有效提高原计算公式的阻力预报精度; 偏最小二乘法对于排水型深 V型船船形因子的回归计算具有较强的实用性.     

多传感器分布式协方差信息融合Kalman滤波理论

对于带多传感器和带相关噪声的线性离散时变随机控制系统,基于按矩阵加权、按对角阵加权和按标量加权的三种最优信息融合规则,提出了相应的三种分布式最优信息融合Kalman估值器,可统一处理融合滤波、预报和平滑问题。为了计算最优加权,提出了计算局部估计误差协方差公式。作为特殊情形,还提出了定常系统的稳态最优信息融合Kalman估值器,其中用解Lyapunov方程计算局部估计误差协方差。同集中融合Kalman估值器相比,可减小计算负担。同单传感器Kalman估值器相比,可提高精度。它们构成了统一和通用的分布式协方差信息融合Kalman滤波理论。