基于四阶累量切片的MUSIC法研究及仿真试验

波达方向估计方法中,基于子空间的多重信号分类法(MUSIC)有很高的分辨力、估计精度及稳定性,但在高斯色噪声环境下,利用自相关的特征子空间进行处理的MUSIC算法受到很大限制.而基于四阶累量切片的特征子空间的MUSIC算法可以很好地进行处理.仿真表明,该算法在高斯色噪声下,是实现高分辨方位估计的有效方法.     

水流对浮体作用的SPH方法模拟

水流与浮体相互作用时,运动情况十分复杂,目前很难准确有效地模拟。而SPH作为一种纯拉格朗日方法,无需构建网格,用核函数近似粒子进行离散,能较好地解决一些自由面大变形问题。文章利用SPH法对溃坝时引起的高速水流冲击浮体以及水体晃动时破损浮体的运动过程进行模拟。模拟结果表明,SPH法能有效地进行水流对浮体作用的研究。     

核的K-均值聚类水下目标识别

首先分析核的K-均值聚类算法的实现过程,然后针对算法中的关键性问题——选择核函数进行阐述,最后对拍摄到的球体、椭球体、三棱柱和四棱柱4类水下目标进行识别,在识别过程中分别进行了不同核函数和不同聚类算法的仿真。仿真结果表明,本文采用的核的K-均值聚类算法在水下目标识别的过程中识别率高、计算性能优越。     

核转录因子-κBp65蛋白在胃癌组织中的表达及临床意义

目的通过检测胃不典型增生及胃癌组织中核转录因子-κBp65(NF-κBp65)蛋白的表达,探讨其与胃癌发生发展的关系及临床意义。方法采用免疫组织化学法检测63例胃癌、32例胃不典型增生及20例相对正常胃黏膜组织中NF-κBp65蛋白的表达情况。结果 NF-κBp65蛋白在正常胃黏膜、不典型增生及胃癌组织中的阳性表达率分别为5.00%、46.88%、74.60%,呈递增趋势,差异有统计学意义(P<0.05)。63例胃癌中,NF-κBp65蛋白在低分化组、侵及浆膜层组及有淋巴结转移组中的阳性表达率显著高于其在高中分化组、未侵及浆膜层组及无淋巴结转移组(89.66%vs.61.76%;86.49%vs.57.69%;84.62%vs.58.33%),差异均有统计学意义(P均<0.05)。结论 NF-κBp65的高表达与胃癌的发生、发展有关,此为胃癌的早期诊断及判断预后提供了理论依据。     

小脑顶核通过小脑-下丘脑通路参与卒中后抑郁的实验观察

目的探讨小脑顶核是否参与了卒中后抑郁的发病,并初步研究介导这种作用的途径。方法选用健康SD大鼠,随机分为假手术组、卒中组、卒中后抑郁组、小脑顶核损毁组和小脑上脚交叉损毁组,进行行为学观察并应用高效液相色谱法检测各组大鼠下丘脑外侧区Glu、GABA的含量。结果与假手术组相比,卒中组大鼠下丘脑外侧区Glu、GABA的含量无统计学差异(P>0.05);而与卒中组相比,卒中后抑郁组、小脑顶核损毁组和小脑上脚交叉损毁组下丘脑外侧区Glu、GABA含量都有不同程度的降低(P<0.01)。结论本实验初步提示小脑顶核可能参与了卒中后抑郁的发病,其途径可能通过小脑-下丘脑通路介导。     

基于矩估计和假设检验的数控装备可靠性分析

针对在噪声分布未知的情况下数控装备可靠性寿命分析问题,结合矩估计和假设检验方法给出一种可靠性评估方案。通过对数控装备正常运行下的现场数据进行统计分析,采用矩估计方法,得出正常运行的统计特性结果,依此结果对后续数控装备故障量测数据进行假设检验实现可靠性评估。本方法的鲁棒性在于假设检验的原假设合理设定以及检验结果对噪声分布的不敏感。     

基于MHE的多UUV协同定位方法

针对多水下自治机器人(UUV)协同定位模型中的非线性问题,本文提出利用滚动时域估计(MHE)方法对协同定位状态空间模型进行最优状态估计,通过仿真试验,证明了该方法的可行性。     

云平台的海上舰船数据挖掘算法研究

首先进行海上舰船云平台的设计,运用云平台来聚集比照船各方面的性能,建立完整的舰船性能数据库。本文从舰船数据挖掘的目的出发,在设计数据挖掘算法时利用核主元分析、归一化、舰船分两类、新船与参考船比较计算、线性逼近等步骤。分析海洋环境和舰船性能之间的关系,并给出舰船性能公式。最后通过实验进行数据挖掘结果的分析。实验结果表明,本文所设计的算法在时间复杂度和准确性方面要优于其他算法。     

乘用车车内声品质客观评价特征提取方法研究

为简化乘用车车内声品质客观评价模型,从物理声学和心理声学角度出发,针对10辆典型乘用车,在精密级整车半消声室内进行了车内噪声测试,得到指定测点在多个稳态工况下的噪声信号,使用以多项式核函数为基础的主成分分析方法将11维乘用车车内声品质客观评价特征降低至4维,包括尖锐度、粗糙度、清晰度指数和优先语音干扰级,并得到了所提取的主要客观特征在不同发动机转速下的变化规律：当发动机转速达到1 800 r/min附近时,尖锐度和优先语音干扰级出现峰值,粗糙度和清晰度指数出现局部极小值。     

基于自适应模型预测的智能汽车横向轨迹跟踪控制

当路面附着情况和车辆行驶状态不断变化时,基于恒定侧偏刚度的模型预测控制(MPC)不能考虑轮胎非线性特性的影响,难以保证车辆轨迹跟踪的适应性。为此,提出一种考虑轮胎侧向力计算误差的自适应模型预测控制(AMPC),以提高智能汽车在不确定工况下的轨迹跟踪性能。分析了路面附着系数和垂向载荷对轮胎侧向力的影响,基于平方根容积卡尔曼滤波(SCKF)算法,设计了利用侧向加速度和横摆角速度作为测量变量的前后轮胎侧向力估计器。利用轮胎侧向力线性计算值与估计值的差值计算得到侧偏刚度修正因子,设计了前后轮胎侧偏刚度的自适应修正准则,进而提出了一种基于时变修正刚度的AMPC控制方法。基于CarSim与MATLAB/Simulink联合仿真和硬件在环测试平台,对AMPC控制的有效性和实时性进行了验证。研究结果表明：在不同的路面附着情况和车辆行驶状态下,AMPC控制都能够降低横向位置偏差和航向角偏差,有效提高车辆的轨迹跟踪精度,其控制效果明显优于基于恒定侧偏刚度的标准MPC控制。尤其在低附着工况下,标准MPC控制会因为线性轮胎力的计算误差过大而导致车辆在轨迹跟踪时严重失稳,而AMPC控制通过估计轮胎力修正侧偏刚度依然能够保证车辆稳定有效的跟踪参考轨迹。所提出的AMPC控制在保证控制精度的同时具有良好的实时性,对智能汽车控制系统的设计与优化具有重要参考价值。