基于DSP的一种快速时延波束形成算法

介绍一种应用于DSP硬件的快速时延波束形成算法。基于传统时延波束形成方法,将对信号的滤波过程转变为卷积过程,对信号的升采样过程转变为对滤波器的升采样过程,采用跳点卷积和重叠保留的方法提高计算效率。数值计算和实验结果表明,与常规算法相比,计算效率提升R倍并大幅减小内存,能够实现在硬件系统上的实时处理和显示。     

怎样调整汽车化油器

1 浮子室油平面高度的检查和调整。化油器浮子室的油位高低直接影响供油量的大小。油面过高，混合气过浓，发动机小负荷工作时，将导致燃油从化油器中直接流出，造成油耗增加。油面过低，混合气过稀，发动机动力性能变差，同样也会造成油耗增加。     

铁道车辆车端阻尼装置

分析了国内外铁道车辆车端阻尼装置和风挡的类型及应用情况，并提出了对我国今后旅客列车车端阻尼装置进行选型的意见。     

基于深度置信神经网络的半潜式平台浮体运动模型和响应预测研究

半潜式平台承受着风、浪、流等复杂环境荷载的耦合作用,在工作海况下平台的浮体运动多为波频小幅运动.在极端海况下平台产生大幅运动对结构的安全带来威胁.本文基于深度学习理论,开展了半潜式平台运动响应预测及分布规律的研究.首先,按照10 min为时间间隔对环境监测信息进行划分,对风速、波浪压力等环境监测信息的分布规律进行研究并选取合适的分布拟合参数,结合分形学理论及统计分析的方法,提出了实测风速、波浪压力等数据的特征参数,并结合浪高、周期、流速、流向等实测数据,建立了具有降维特征的环境信息输入参数;其次,基于实测响应数据,以横摇为例,以10 min为时间间隔对其监测信息进行划分并对其分布规律进行研究,并选取合适的响应分布拟合参数作为响应的特征参数;接着,利用北斗远程传输系统传输的监测数据,基于深度置信神经网络(Deep Belief Network,DBN)建立极端海况下实测环境荷载与实测响应的关系模型,并与基于BP、Elman神经网络的关系模型预测结果进行对比,可以看出,基于DBN神经网络的关系模型预测误差仅为5.07％,结果较为准确;最后,基于DBN神经网络建立了荷载特征参数与响应分布拟合特征参数的关系模型,并与基于DNN、BP神经网络的关系模型预测结果进行对比.研究发现,基于DBN神经网络的预测模型结果更为准确,更接近于真实响应的分布规律,可以对工作海况下平台安全作业提供一定的指导.     

军事物流枢纽布局规划方法研究

军事物流枢纽是衔接前后方物流链条的核心物流力量，其布局合理与否直接影响着军用物资保障的军事经济效益。本文立足军队现有仓储资源，考虑区位、交通、库容、军专线等基础条件，以满足规定时间内全覆盖末端需求节点为目的，运用综合评价方法和0-1整数规划方法，对军事物流枢纽数量规模和点位布局进行了研究，为我军军事物流枢纽规划提供方法支撑。     

轿车后扭梁轴扭杆优化

本文通对某轿车后扭梁轴扭杆的有限元和动力学分析,在保证强度和性能的基础上找出最优的后扭梁轴扭杆方案。     

驱动桥桥壳有限元分析及结构优化

某型驱动桥在道路试验过程中,多台样桥在环焊缝处出现不同程度的断裂,针对此种情况,我们利用三维软件SOLIDWORKS及有限元软件NASTRAN对该桥重新建模、分析,基于分析结果优化了桥壳壳体结构,降低了环焊缝处应力值,使该桥顺利通过道路试验。     

装备维修保障最佳路径决策算法

最佳保障路径的选择是装备维修保障决策的重要组成.该文通过对装备维修现状和未来需求,提出了一个全新的综合智能保障路径决策方法.首先完成了对装备维修的最短可能路径的计算,涉及的因素包括对方作战威力、双方兵力的活动设置和行动计划;然后通过Hopfield网完成了路径选优,得到了最佳的保障路径.     

道路危险货物运输企业安全管理问题的探讨

分析了道路危险货物运输企业的发展现状,指出道路危险货物运输企业安全管理存在的不足,提出了加强道路危险货物运输企业安全管理的措施。     

超高强度钢在汽车底盘零部件中的设计应用

在汽车底盘零部件轻量化设计过程中,通过轻量化解决方案中的新材料应用和结构优化设计两个主要途径进行研究,以汽车底盘前悬摆臂轻量化设计为例,在同等工况条件下,一方面提出了采用高强度钢和超高强度钢的材料应用方案;另一方面提出以结构优化设计的双片扣合式和单片式的结构方式进行结构设计,建立高强度钢与双片扣合式、超高强度钢与单片式数学仿真模型。然后采用CAE方法对前悬摆臂L1、L2级工况进行分析对比。仿真结果表明:采用超高强度钢与单片式方案比高强度钢与双片扣合式方案具有更好的结构优化空间,更好体现出零部件薄壁化、中空化、小型化、复合化。采用超高强度钢方案轻量化方案较高强度钢减轻21%,轻量化解决方案效果明显。