一维单峰幅度非对称映象的混沌测度

计算了Ｚ＝２，４，６时的一维单峰幅度非对称映象的混沌测度Ｍｃ值，并给出标度关系，对不同的Ｚ值，其标度关系分别为：当Ｚ＝２时，Ｍｃ＝Ｃ．ａ^-β１，Ｃ＝１．０５，β＝０．２７６；当Ｚ＝４，６时，Ｍｃ＝ａ－ｂ．ａ１，ａ＝０．６６７，ｂ＝０．０７８（Ｚ＝４）；ａ＝０．３７４，ｂ＝０．０４４（Ｚ＝６）。     

含三次耦合项的Logistic映射的分岔

采用数值模拟的方法研究了三维Logistic耦合系统.对系统的分岔行为及混沌形成过程进行了探讨.研究表明该系统对参数变化很敏感,存在着倍化分岔、Hopf分岔等导致混沌的情况,用分岔图、发生分岔点附近的相图研究了参数变化时系统动力学行为的演化过程.     

海浪水压场的混沌特性分析及预测模型

海浪水压场作为水中兵器水压引信最严重的干扰源,对其混沌特性进行研究具有极为重要的意义.依据判断系统是否具有混沌特性的2个重要指标:关联维数和最大Lyapunov指数,分别通过G-P算法和小数据量的Wolf算法进行了计算.对一定数量的海浪水压场数据所进行的计算表明,海浪水压场具有分数的关联维数和正的Lyapunov指数,表现出明显的混沌特性.在此基础上依据混沌信号的相空间重构理论使用支持向量机对海浪水压场进行了预测建模,结果表明非线性混沌模型较常规的线性AR模型具有更高的预测精度.     

公路工程瞬态锤击检测技术

为了实现刚性路面板脱空和路基压实质量的快速无损检测,提出了以瞬态锤击为特色的动态检测技术.简述了瞬态锤击检测技术原理,给出了瞬态振动信号的分析处理方法;针对瑞雷波相速度测试结果,借鉴物探中剥层法反演了路基剪切波速剖面;建立了4种路基土密度与剪切波速的数学模型,给出了剪切波法确定路基压实度的公式,从而实现了对路基压实度的波动检测;结合刚性路面的模态分析和模型试验结果,对路面瞬态振动信号进行了频谱分析,从而获得了路面板脱空状况信息.结果表明:路面板脱空严重时,其振动基频一般低于50 Hz,对于支承良好的路面板,其振动基频通常大于200 Hz.     

两列车在隧道中交会期间的压力瞬变的数值计算

以一维可压缩不稳定等熵流理论为基础提出了一个种适用范围较为广泛的计算会车期间压力瞬变的方法。建立了模拟会车期间流动的边界条件方程,提出了一种新的跟踪列车运动的网格系统。通过与实测的会一期间压力瞬变曲线对比,验证了本文中提出了的方法。并对会车期间的压力瞬变的特征进行了讨论和分析。     

交叉航道内船舶交通流量的混沌特征研究

针对交叉航道管理中需要掌握船舶交通流量的基本特征问题,根据交叉航道的特点,构建交叉航道船舶交通流量时间序列,利用最大Lyapunov指数和递归图分析方法证明了交叉航道船舶交通流量具有混沌特征。递归率(RR)、确定率(DET)和层流率(LAM)三种递归参数的计算结果表明:4个时间片段下船舶交通流量时间序列均表现出混沌特征,但是时间片段2下的时间序列混沌特征最明显;随着时间片段值的增加,系统的混沌特征逐渐减弱。     

基于CFD的某商用车除霜风道性能优化

为满足商用车除霜性能要求,缩短开发时间,采用CFD分析方法对某商用车除霜风道进行仿真优化。首先通过稳态分析优化设计阶段的除霜风道压损、风口风量分配、前挡与侧窗视野区域风速覆盖率等性能指标,使其满足目标要求;其次加载除霜出风的温升曲线,开展除霜瞬态分析来预估除霜效果;最后通过实际样车进行优化后的风道除霜验证试验。结果表明,除霜性能满足目标要求,CFD虚拟验证可以降低研发成本,提升开发效率。     

船舶电网重要负载顺序启动设计分析

针对突加负载引起的船舶电网的瞬时电压降特性和瞬时频率特性的问题,对某散货船电网顺序启动设计中重要负载分级、延时设定及发电机调速特性等进行分析,详细研究重要负载顺序启动设计的过程及计算方法,以避免突加负载给船舶电网带来的冲击。     

非理想气泡振动混沌特性应用

通过计算非理想气泡振动模型的Lyapunov指数谱,绘出气泡振动模型的关联维与嵌入维关系图,得到气泡振动的关联维数,验证了非理想气泡振动的混沌特性。在此基础上,计算了气泡振动由倍周期分叉通向混沌过程中所对应的模糊函数,并绘制相应的模糊函数图形。结果表明,混沌响应信号作为主动探测信号将具有较强的分辨力,该结论为水下目标混沌信号检测奠定了理论基础。     

基于CAWOA-BP的船舶凝给水系统故障诊断

为克服传统专家经验在故障诊断方面的不足,实现船舶凝给水系统的智能诊断,在标准BP神经网络基础上提出一种优化后的CAWOA-BP故障诊断模型。采用混沌映射以及自适应权重调整策略优化WOA鲸鱼算法,利用优化后的WOA鲸鱼算法改进BP神经网络的权值及阈值矩阵。由于船舶凝给水系统的状态监测数据是复杂多维度数据,利用UMAP降维算法对原始数据进行降维。最后,利用降维处理后的数据训练CAWOA-BP神经网络模型,实现故障诊断。通过对正常及故障数据的学习,发现优化后的CAWOA-BP模型相比于标准BP,WOA-BP,PSO-BP故障诊断模型具有更高的准确率、精确率、召回率及预测误差。研究表明,基于优化后的CAWOA-BP神经网络故障诊断方法能够更加精确实现船舶凝给水系统的故障诊断。