双模式消声器气流再生噪声试验与仿真

为探究双模式消声器气流再生噪声,搭建了消声器试验台架,采用双传声器传递函数法和消声器静态传递损失法,在不同进口流速下,测量了双模式消声器在阀门关闭和打开状态下出口端气流再生噪声入射声功率和尾管噪声。试验结果表明,阀门打开时气流再生噪声与尾管噪声均降低,出口端气流再生噪声入射声功率最高下降1.1dB,尾管噪声最高下降2.3dB,直接验证了双模式消声器有助于降低气流再生噪声的特点。在试验基础上,建立了双模式消声器三维模型,通过Fluent有限元软件对消声器内部流场进行数值仿真,获得了消声器内部压力、气流流速及湍动能的分布特性。仿真结果表明,阀门打开时消声器内部压力、气流流速及湍动能均比阀门关闭时低。仿真和试验结果基本吻合。     

基于AUV的航迹追踪自适应UKF算法

无迹卡尔曼滤波算法(UKF,unscented kalman filter)是一种常见的(AUV,autonomous underwater vehicle)加权统计线性回归航迹追踪算法,其算法冗余度低于(EKF,extended kalman filter)、(PF,particle filter)及(PSO,particle swarm optimization)等数值优化算法,且算法效率较高。然而,UKF控制算法中的系统采样时间间隔通常会被设置为常数,由此可能会产生预测值的误差累积,从而影响导航预测结果的精度。因此,笔者提出了基于AUV的航迹追踪自适应无迹卡尔曼滤波算法(AUKF,adaptive unscented kalamn filter algorithm),以期降低预测算法的累积误差。该预测方法依据标准UKF算法的原理,通过构造相应的约束、判断与反馈机制,调整系统状态方程中每一步的采样间隔t,从而提升算法的航迹追踪精度并减少过程噪声及传感器噪声对预测过程的影响。最后,通过仿真实验与结果对比,近一步验证了之前所提出的设想。     

基础埋深对碎石桩复合地基桩体破坏模式的影响

针对碎石桩复合地基中桩体性能,通过有限差分数值模拟与模型试验对比分析,验证了数值模型的可靠性,进而通过变化饱和黏土中碎石桩复合地基的埋置深度,分析了复合基础下单桩与群桩的承载特性和破坏模式。研究结果表明:增加复合地基的基础埋深,单桩复合地基的基础外土体围压增强,桩体侧向约束增加,桩体的最大径向位移减小,桩体破坏位置沿桩体向下移动;群桩复合地基桩体的破坏模式主要由桩体所在位置决定,中心桩破坏位置位于桩体较深处,边桩的破坏位置发生在桩顶附近,基础埋深对边桩的侧向约束作用较明显;摩擦型群桩复合地基破坏模式随埋置深度发生转变,并导致桩体破坏模式由最初沿水平方向鼓胀(剪切)破坏转变成为向下的刺入破坏。     

CEEMDAN自适应阈值去噪算法在地震方向的应用

提出一种基于自适应完备集合经验模态分解(CEEMDAN,complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise)的自适应阈值去噪算法。含噪信号经CEEMDAN算法分解成若干个模态分量(IMF,intrinsic mode functions),根据样本熵理论,对IMF分量中高频分量自适应选取,根据噪声和有用信息与原始信号的相关性不同,对高频分量中的噪声系数定位,利用能量熵选取噪声主区间,用高频分量中噪声主区间的噪声系数方差作为阈值,对高频分量进行阈值去噪,进一步去除噪声,保留高频中的有用信息,最后将信噪分离的高频分量和低频分量重构。分别对合成和实际地震信号去噪处理,并与常规去噪算法进行对比。数据仿真和实验结果表明,在原始信号信噪比为0.5dB时,常规与改进算法去噪后信噪比分别为4.55dB和9.97dB,大幅提高信噪比,达到随机噪声压制的目的,实现了高频分量的自适应选取和高频分量中有用信息的再提取。     

多梁式桥梁检测的叠加曲率模态差变化率方法

鉴于应用曲率模态的桥梁损伤识别研究大多以一维单梁式结构为研究对象,提出利用G-M法的思想并基于薄板振动理论将多梁式结构转化为正交异性板后,类比梁弯曲理论得到该结构两正交方向曲率表达式,通过分析采用单阶曲率模态差指标进行桥梁损伤识别的不足,考虑利用多阶曲率模态变化率叠加指标进行损伤识别,最后采用有限元软件Ansys建立桥梁模型计算单位置、多位置不同损伤程度的多种工况。Matlab绘图结果表明:沿桥梁纵向叠加指标识别更为精确,对未损伤位置数据扰动更小,指标独立性高,可利用该指标进行多梁式结构的损伤定位。     

考虑系统总和扰动的多关节机械臂 反步有限时间滑模控制

针对多关节机械臂轨迹跟踪控制中存在的模型参数摄动和外部有界扰动等不确定性因素影响问题,设计了一种考虑系统总和扰动的反步有限时间滑模控制算法,用于实现多关节机械臂轨迹跟踪控制任务。首先,利用严格反馈形式描述多关节机械臂的动力学模型,并将模型参数摄动和外部有界扰动等不确定性因素看成系统的总和扰动,进而设计非线性扩张状态观测器对系统总和干扰加以估计,以提高系统的鲁棒性能;其次,在传统反步法设计的基础上结合有限时间滑模控制技术,完成系统反步有限时间滑模控制器的设计;最后,应用Lyapunov稳定性理论证明了多关节机械臂的位置矢量能够实现对期望位置矢量的有限时间稳定跟踪。仿真对比结果表明设计反步有限时间滑模控制算法的有效性。     

哈茨木霉菌与蜡样芽孢杆菌复合使用对田间番茄根结线虫的生防效果测定

通过单一及复合使用哈茨木霉菌与蜡样芽孢杆菌,调查不同处理对大田番茄根结线虫的预防和防治效果。田间试验结果表明,连续施用两次生防菌后,两种微生物菌剂的复合使用比单一菌株对根结线虫表现出明显的预防和防治效果。45 d后两种微生物菌剂复合使用对番茄根结线虫的预防和防治效果分别达到70.2%、48.4%,根际土壤根结线虫减退率分别达到61.4%、54.9%,番茄根中根结线虫减退率分别达到75.9%、60.7%,显著高于单一菌株对根结线虫的预防和防治效果（P<0.05）,研究结果为下一步研发微生物菌剂的复合使用防治番茄根结线虫提供了参考依据。     

基于扰动观测器的非线性不确定系统滑模H2保性能控制

针对一类受到外界扰动的非线性不确定系统,基于扰动观测器提出一种滑模保性能H_2控制策略。首先,根据所提出的复合滑模面,设计包含扰动估计的滑模控制策略;其次,依据H_∞和极点配置理论,设计鲁棒扰动观测器,来实现对扰动的估计;最后,给出了控制参数的选取原则,以实现H_2保性能控制。仿真结果表明,该算法不仅能够有效抑制抖振,而且摆脱了对系统先验信息的依赖,具有较高的实用性和有效性。     

空间数据库反向最近邻聚类方法

针对当前空间数据库聚类方法未考虑降维后的距离特征反向结果, 导致空间数据分量失真, 存在聚类精度低、 耗时长的问题, 提出一种空间数据库反向最近邻聚类方法. 首先, 通过选取训练样本集实现核矩阵的特征分解, 获得其距离特征修正值去除初始值的影响; 然后, 根据核主成分分析（KPCA）降维并结合降维后的距离特征反向结果, 利用反向最近邻聚类方法与扩展的部分失真搜索法相结合, 实现空间数据的聚类; 最后利用选定的聚类中心对数据集进行计算, 计算数据集第一维分量与聚类中心第一维分量之间的失真, 得到反向最近邻, 直至所有空间数据均找到所属类别, 最终完成空间数据库反向最近邻聚类. 实验结果表明, 该方法提高了空间数据的聚类精度, 减少了空间数据聚类所用时间.     

基于变分模态分解的相关能量熵自适应阈值去噪

为有效抑制噪声对地震数据的影响,根据地震信号的时频特性,提出了基于变分模态分解的相关能量熵阈值去噪方法。采用变分模态分解算法将地震信号分解为频率由高频到低频且具有一定带宽的模态分量,计算各模态分量与地震信号的规范化相关系数,实现对各模态分量中的有效信息和噪声的定位。将去除有效信息的各模态分量分成若干子区间,分别计算各子区间的噪声能量熵,选取能量熵最大区间的模态分量系数作为该分量的噪声方差获得该分量的阈值,再将经阈值处理后的各模态分量重构得到去噪信号。通过对合成地震模型和实际地震信号进行去噪处理,并与直接去除高频分量的变分模态分解去噪方法进行了对比,结果表明,该方法能在强噪声环境下更有效地提取地震信号中的有效成分,提高信噪比。