从短期测量数据来生成疲劳载荷的一种实用算法的开发

疲劳寿命预报需要知道在全设计寿命期内的疲劳载荷时间历程或载荷谱的信息。但是,在很多情况下,实际测量或模拟的载荷时间历程与设计寿命相比只包含很短的一段时间。如何将测量的数据外插到更长的时间段以及如何计数出每周的信息是疲劳分析中必须要解决的两个重要问题。文中的主要目的就是介绍一种将实测载荷外插的方法以及雨流计数法。这两种方法均被编成相应的计算程序。一条水面船的实测数据用作例子来演示计算过程。最后对如何采用这两种方法来构建疲劳设计载荷问题也提出了思路。     

船舶结构运行模态参数辨识研究

运行模态分析是仅基于结构运行状态下的响应来提取结构模态参数的一种方法,通常假设环境激励为白噪声进行分析。实际上,船舶航行过程所受激励十分复杂,不能简单地假设为白噪声激励,由主机和螺旋桨等产生的确定频率激励同样存在。因此,航行中船舶所受激励可以假设为白噪声和简谐激励同时存在。进一步讨论了运行模态技术在船舶结构振动分析中应用的可行性和前景。研究使用带阻数字滤波技术滤除激励中的简谐成分来提高结构真实模态的辨识精度。讨论了自互功率谱密度法,并研究使用此方法提取同时受白噪声和简谐激励作用的简支梁的模态参数。实验结果表明该方法能够较准确地识别出同时受白噪声和简谐激励的结构模态参数。这对于分析航行中船舶有害振动结构的模态特征,并实施有效的减振优化措施具有很广泛的实际意义。     

光电装备电磁兼容技术初探

本文针对光电装备的电磁兼容技术进行了探讨和研究,从EMC设计的基本措施出发,论述了屏蔽、滤波、接地技术的原理及应用,介绍了光电装备中一些实用、有效的EMC设计方法。     

微机械陀螺随机误差补偿研究

为了提高微机械陀螺使用精度,研究了随机漂移误差补偿方法。对静态陀螺输出数据进行预处理,提取出随机漂移数据,采用时序分析方法对其建立AR模型。基于模型设计Kalman滤波器,进行静态和动态仿真。结果表明：静态条件下滤波效果显著;动态条件下,滤波效果变差。针对此问题设计了标量因子时变的自适应Kalman滤波器,试验表明,此算法能够有效降低微机械陀螺的随机漂移。     

耙吸挖泥船动力定位的Kalman滤波器设计

根据运动特性建立耙吸挖泥船的数学模型,将Kalman滤波技术应用于耙吸挖泥船动力定位系统,并进行Matlab仿真。仿真结果表明,Kalman滤波器具有很好的滤波效果,在环境力的影响下,能够得到理想的船位和艏向,是动力定位的有效方法。     

基于改进粒子群算法的工程项目综合优化

为解决现有粒子群优化算法进化过程中"早熟"的问题,提出了一种改进的粒子群优化算法HSPSO.算法采用多子群分层策略,以提高收敛速度和优化精度.为求解工程项目的综合优化问题,建立了工期-成本-质量的数学优化模型和多目标优化模型.通过实例对标准粒子群优化算法(SPSO)和差分进化(DE)算法进行了比较,并采用HSPSO算法进行多目标优化.最后,用枚举法验证了模型的合理性和算法的有效性.与已有研究相比,HSPSO算法能在种群规模较小(20个粒子)的情况下,快速找到满意的解(平均迭代次数不超过20次).     

广义Chebyshev滤波器的边带优化设计

为获得小型化、高性能的滤波器,在分析传输零点对滤波器选择性影响的基础上,提出了一种阶数最小、边带选择性最大的广义Chebyshev滤波器设计方法.通过利用传输零点与带外等波纹峰值频率的关系,实现了广义Chebyshev函数传输零点的精确设计.以矩形三腔滤波器的优化为例,在满足设计指标的基础上,实现了该滤波器最大选择性的设计,实测传输零点为850.200 MHz,带外等波纹峰值频率为824 MHz,与传统设计相比,缩短了过渡带,提高了滤波器的选择性.实例结果表明,该设计方法能有效改善滤波器的性能.     

基于多特征描述的指横纹识别

提出一种基于多特征描述的指横纹识别方法.分别提取指横纹的主成分特征、Gabor相位特征和Gabor幅值特征构成识别系统,采用Fisher线性判决方法融合各自匹配分数,进一步提高系统性能.通过98个人、1 971幅图像的测试实验表明,本文方法在获得较高性能的同时（识别率为99.39%,平均错误率为0.56%）,单次匹配时间仅为0.67 ms,可以满足中等规模数据库实时识别要求.     

应用GA,PSO,ACO算法进行水下自主运载器路径规划(英文)

In this paper,an underwater vehicle was modeled with six dimensional nonlinear equations of motion,controlled by DC motors in all degrees of freedom.Near-optimal trajectories in an energetic environment for underwater vehicles were computed using a numerical solution of a nonlinear optimal control problem(NOCP).An energy performance index as a cost function,which should be minimized,was defined.The resulting problem was a two-point boundary value problem(TPBVP).A genetic algorithm(GA),particle swarm optimization(PSO),and ant colony optimization(ACO) algorithms were applied to solve the resulting TPBVP.Applying an Euler-Lagrange equation to the NOCP,a conjugate gradient penalty method was also adopted to solve the TPBVP.The problem of energetic environments,involving some energy sources,was discussed.Some near-optimal paths were found using a GA,PSO,and ACO algorithms.Finally,the problem of collision avoidance in an energetic environment was also taken into account.