基于CCM构件的HLA仿真开发研究

HLA仿真作为新一代分布仿真体系结构,对仿真界产生了深刻影响。但是由于HLA与其它中间件技术没有建立广泛的联系,使得HLA的可重用性仅仅局限在HLA范围内,同时HLA的开发也具有很大的复杂性。在深入研究HLA仿真框架的基础上,提出了一种基于CORBA构件模型（CCM）构件的HLA仿真开发方法,该方法利用CCM构件技术来实现各联邦成员的具体功能。该方法提高了软件重用率和仿真开发效率,并优化了HLA仿真系统的软件层次结构。验证中该方法成功运用于舰船作战系统联邦的指控系统联邦成员仿真。结果表明该方法确实可行。     

船舶工程分解结构表达研究

针对精细化造船的需求,研究船舶工程分解。进行详细的造船工程项目静态层次划分和项目动态任务分解,研究了任务包、作业过程和资源占用的表达,以期为造船工程管理的全面研究提供良好的基础条件。     

174000dwt散装货船上层建筑舱室次声研究

为研究大型散装货船上层建筑舱室中次声分布特性,找出舱室内次声的主要次声源、影响因素及其能量大小,以便为进一步研究舱室次声对船员的影响和舱室次声的防护与控制提供有价值的参考,对某174 000dwt散装货船上层建筑舱室内实测噪声声压信号进行了分析.采用自功率谱(Power Spectral Density, 缩写为PSD)分析和基于经验模态分解(Empirical Model Decomposition, 缩写为 EMD)、希尔伯特变换(Hilbert Transmission, 缩写为HT)的边缘谱分析的联合分析方法分析舱室内次声的频率特性和分布特征.分析结果表明,对于使用低速主机的尾机型船舶来说,次声是上层建筑舱室内噪声的主要成分,主要次声源是主机和螺旋桨.     

基于时间序列与小波分析的船舶柴油机故障诊断

模拟柴油机气阀间隙异常的几种情况,并实时监测柴油机缸盖振动信号.采用时间序列分析方法对船舶柴油机缸盖振动信号功率谱进行识别,采用小波变换方法对各信号进行小波包分解,并提取故障特征频段信号进行功率谱估计,实现精确故障诊断.     

信号过完备稀疏表示的唯一解及其边界条件

在探讨应用冗余字典寻找信号稀疏表示算法的基础上,简介信号过完备表示产生的背景和发展过程,认为信号表示的稀疏性与冗余字典的非相干性存在某种必然联系;结合正在进行的信号过完备稀疏表示理论与应用研究的专项课题,理论上讨论了满足基追踪算法和匹配追踪算法精确重构条件以及多个正变基级联字典的非相干系数与精确重构条件的某些研究进展,并提出对于非正交基联合而成的级联字典有待进一步研究的相关问题．     

标准模型的风噪声源及其特性分析

采用风洞实验与流场-声场联合仿真方法研究HSM标准模型内部噪声声源及其特性。设计5种实验工况以探究各噪声源对内部噪声的作用,并验证仿真的准确性。由薄膜模态分解分析声源成分及其贡献度,并揭示其差异机理。结果表明：风速增加,内部噪声受不同声源作用而变化的频段不同;内部噪声主要由模型前缘的分离涡及其再附着引起;分离涡产生声源激励经各窗向内传递,各窗对内部噪声贡献以左侧窗为主;声源激励由湍流压力脉动和声学压力脉动组成,前者是激励的主成分,而后者是内部噪声的主要来源,两者差异由激励与车窗波数关系引起的传递效率差异所致。     

基于任务包调度的精益造船制造执行系统

基于作业分解和任务包调度理论,提出以中间产品为导向的精益造船方法。根据造船作业内容和生产能力平衡划分船体分段任务包,在考虑场地资源和人员约束的条件下,建立任务包调度模型。同时,根据造船作业特点建立车间虚拟流水生产系统。在此基础上,开发面向中小型船舶企业的精益造船制造执行系统,实现造船车间的精益化生产。实例分析结果表明,基于任务包调度的精益造船模式及其制造执行系统的实施能显著缩短船舶生产周期,提高人员利用率和生产效率。     

高速公路包砂土路基的施工技术

结合石黄高速公路的工程实践,充分利用当地砂作筑路材料,在路基中部用砂填筑,两侧用一定宽度、顶面用一定厚度且具有一定塑性指数的土包围填筑而成路基。文章介绍包砂土路基的施工技术及质量检测、施工控制措施。     

路用探地雷达反褶积法应用研究

从路用探地雷达资料中提取路面各层的目标信号特征是路面检测的关键要素.但雷达接收信号往往受干扰因素影响,严重模糊目标信号特征.该文提出了先应用小波多尺度去噪方法进行降噪处理,然后采用反褶积和局部异常识别相结合的方法增强雷达目标信号.该方法在实际道路现场检测中的应用结果表明:处理后的雷达剖面分辨率和可异值分解性得到提高,目标信号特征明显加强.     

结合EMD和功率谱熵的船舶轴频电场线谱提取

为实现强海洋背景噪声中的微弱船舶轴频电场信号检测,提出了一种结合经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和窄带子区间功率谱熵的线谱提取新算法。首先,利用EMD方法从含噪信号中分解出一组有效固有模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMFs),对各有效IMF的功率谱进行子区间划分;其次,定义并计算各子区间的能量峰值熵比(Energy Peak Entropy Ratio,EPER)特征;最后,通过对轴频信号和环境噪声物理特征差异的分析,结合K-均值聚类方法进行特征量的筛选,实现线谱提取。海上实测数据的处理结果表明,相比于直接的功率谱分析,算法的线谱可提取下限降低了6.7 d B。