某型柴油机台架扭转振动问题实验研究

以某型柴油机台架为研究对象,开展柴油机台架扭振理论计算及试验研究,获取柴油机扭振特性,对厂家所提供的当量参数进行校核并通过实验验证。对台架轴系中所使用的双排或多排橡胶高弹性连轴器的扭振模型简化方法进行理论和实验的对比,提出了简化方法建议。对该实验台架的扭转振动特性进行了详细的理论研究并通过实验验证了理论研究的正确性,同时提出了针对于该实验台架的扭转振动共振问题规避措施的建议。     

肌萎缩侧索硬化症患者神经影像学研究进展

肌萎缩侧索硬化症(amyotrophic lateral sclerosis, ALS)是一类累及运动系统及运动系统外脑区的多系统退变疾病。复杂的临床表型以及上运动神经元损伤客观标记物的缺乏是导致ALS诊断困难的主要原因;同时,非运动系统损伤的极大异质性以及药物疗效的争议,增加了疾病管理及治疗的困难。多参数功能磁共振技术为全面探索ALS诊断、疾病管理及疗效评价机制提供了客观证据。本文阐述了功能磁共振在ALS运动系统、非运动系统损伤中的研究进展,以及其在疾病分期及药物疗效评价等方面的潜在价值。以疾病复杂表现为核心,联合大脑脊髓成像,为疾病诊疗提供直接证据是未来研究的重点。     

船舵桨振动故障分析及结构优化

基于某工程船舵桨振动故障问题,通过现场振动测试和建模分析计算,逐步找出振动故障的具体原因,确定振动源的具体部位。经过分析计算,设计出具体的优化方案。在通过具体实施优化方案后,对优化效果进行了实地测试,证明振动故障问题得到有效解决,为船舶安全作业提供可靠保障,也为船舶动力设备的设计和船舶振动故障的诊断提供了宝贵的实际经验,具有较好的借鉴意义。     

水下无人航行器航位推算方法研究

水下无人航行器的运行轨迹依靠推算来完成,一旦推算错误,将会偏离预期轨迹,无法到达目的地。为此,研究一种水下无人航行器航位推算方法。该方法研究分为两部分:前一部分利用测速传感器和姿态传感器采集航行器航行数据,并进行异常值处理;后一部分根据采集到的数据以及已知的初始位置,推算得到航行器二维航位坐标,并通过地理坐标系转换为经纬度值,完成航位推算。结果表明:在所研究方法应用下,推算航位与预期航位经纬度偏差都1°,说明所研究算法的推算精度较高,达到了研究目的。     

舰船无线网络异常数据智能捕捉及预警方法

由于网络攻击导致舰船无线网络可能出现运行异常,为了实现网络异常状态的准确检测,提出异常数据智能捕捉及预警方法。根据舰船无线网络的结构和工作原理,构建相应的网络模型。在该模型下以估算流量的方式,实现异常数据的智能捕捉。以数据捕捉结果为基础,处理捕捉数据并提取其特征,结合数据异常量和异常特征表现的严重程度,实现舰船无线网络预警。实验结果表明,设计方法的异常数据捕捉完整度高达99.9%,且平均误警率仅为1.9%,因此具有较高的应用价值。     

基于共振峰谐波特征和支持向量机的VDR人声检测方法

针对VDR人声检测的特殊要求,从语音的产生机理出发,结合驾驶室环境下各种声音特点,提出了基于共振峰谐波特征和支持向量机的人声检测方法。首先采用线性预测分析方法提取共振峰频率,再从线性预测分析的残差信号中提取低频段谐波个数和谐波频率间隔的方差,作为人声检测的主要特征参数,然后用支持向量机分类器进行人声检测,以在驾驶室内实际采集的多种语音和非语音构成语料库进行实验,得到了较高的检测正确率。     

机器变速运行振动监测信号分析

本文采用互相关分析和极大嫡谱分析法,对机器变速运行过程中的振动监测信号特征进行了 分析。      

面向城市管理平台的道路网韧性评价指标体系构建

研究异常事件(灾害)情况下道路网退化阶段和恢复阶段的性能,有助于制定针对性的应急处置措施,将灾害对道路网的影响降到最低,从而提升城市道路网韧性。首先,解析道路网韧性评价理论,即道路网韧性与异常事件特征、道路网自身的抗毁性能以及干预措施的施加时间和力度有关,并分析了异常事件类型及损坏特征,明确了道路网抗毁性能相关因素。其次,提出道路网韧性评价“两类三级”指标体系及计算方法,两类包括灾前抗毁性能评价和灾后恢复性能评价。前者旨在通过风险预判和模拟试算了解城市道路网吸收扰动的能力;后者旨在实时评价灾后各阶段道路网的使用性能,指导恢复阶段的施力方向。最后,针对不同异常事件类型和应用场景给出指标选取建议,并展示部分指标计算案例。     

船舶轴系异常噪声的诊断与分析

对船舶轴系可能产生异常噪声的结构进行分析和检查,确定异常噪声产生的根源,并对轴系异常噪声的产生机理进行研究。研究表明:船舶低速航行时,轴系变形产生的回旋运动对轴承润滑性能的影响以及二者之间的相互耦合是轴系产生振动并辐射噪声的根本原因。提出了降低船舶轴系低速航行时异常噪声的设计方法。     

随机共振方法在微弱周期信号检测中的应用

在随机共振理论基础上,以非线性双稳态系统为研究对象,以强噪声背景下微弱信号检测的实际需要为出发点,探讨基于随机共振的微弱信号检测方法.将该方法用于强噪声背景微弱周期信号检测,理论分析和数值仿真表明,该方法简单、稳健、可靠,验证了在短数据条件下微弱周期信号检测的有效性.