面向多层级目标的汽车前围声学包优化研究

为了研究汽车声学包设计参数对其多性能目标的影响,首先,改进了传统的深度信念网络（DBNs）方法,并提出SVR-DBNs (support vector regression-deep belief networks)模型,提升了模型映射的准确度;其次,从车辆噪声传递关系与层级目标分解角度出发,提出了一种多层级目标预测与分析方法;最后,将所提方法应用于具体车型的前围声学包性能、重量与成本多目标预测与优化分析.研究结果表明：SVR-DBNs方法对前围声学包性能、重量与成本目标预测准确度均在0.975以上,优于传统的反向传播神经网络（BPNN）、SVR与DBNs模型;基于SVR-DBNs模型的优化结果与实测结果接近,两者加权目标相对误差为1.09%（平均传递损失（MTL）、重量和成本相对误差绝对值分别为1.44%、1.04%与0.71%）,优化后的实测结果较前围声学包原始状态性能、重量和成本分别提升了5.51%、9.01%与4.40%.     

车辆传动系统变参小波流形融合故障诊断方法

应用流形学习方法非线性融合信号在不同小波参数下中央尺度对应的小波包络,研究了强背景噪声下车辆传动系统振动信号故障瞬态脉冲包络的有效提取问题,并与传统信号时频分解方法进行了对比研究;采用不同小波参数对振动信号进行连续小波变换,提取了每组参数下中央尺度上的小波包络;采用基尼指数选择若干包含故障瞬态脉冲信息的小波包络,构造了高维小波包络矩阵;采用局部切空间排列算法对高维小波包络进行流形融合,获得了反映故障瞬态脉冲包络本质结构的小波包络流形;为了验证所提方法的有效性和优越性,采用不同方法对轨道车辆轮对轴承和汽车变速齿轮箱的故障振动信号进行了对比分析。研究结果表明:在分析轴承外圈故障信号时,所提方法基尼指数比传统信号时频分解方法提高27.32%以上;在分析齿轮磨损故障信号时,所提方法基尼指数比传统信号时频分解方法提高26.74%以上。可见,所提方法通过综合具有不同形态的变参小波包络,可以在无需优化小波参数情况下,对车辆传动系统中的不同关键部件故障振动信号具有较好的自适应性,提取的故障脉冲包络中的带内噪声少,故障脉冲特性明显,容易识别其频谱中的故障特征频率,是检测车辆传动系统故障的一种有效方法。      

改进的中心差分卡尔曼滤波水下被动目标跟踪

中心差分卡尔曼滤波是目标跟踪领域中常用的非线性滤波方法之一,但在单站的纯方位目标跟踪中,有时受观测站的运动轨迹、观测噪声等影响,中心差分卡尔曼滤波会出现滤波不稳定甚至发散的情况。针对这一问题,本文提出一种基于奇异值分解平方根的中心差分卡尔曼滤波改进方法。通过采用QR分解和奇异值分解2种不同的方式计算协方差的平方根,代替协方差矩阵参与运算,增强算法的稳定性。通过3种不同情形下的仿真结果均表明,所提方法与常规的中心差分卡尔曼滤波和经典的平方根无迹卡尔曼滤波方法相比,具有最低的均方根误差。     

铁路交通运输能力对经济发展的支撑力研究——基于承载能力模型及向量自相关模型

为研究铁路交通运输能力对国家经济发展的支撑能力,本文收集2000～2016年中国铁路运输能力各项数据及国民生产总值,通过承载力模型分析铁路运输能力对国家经济发展的支撑能力。结合VAR模型,利用脉冲响应、方差分解方法分析铁路运营里程与国民生产总值之间的关联关系:支撑能力模型结果表明我国铁路交通运输能力对经济发展提供持续可靠支撑。脉冲响应分析结果表明,经济发展受铁路运营里程脉冲影响,会呈现强烈的增长趋势,对铁路运营里程的脉冲冲击最多可使GDP在十个周期内增长10%。方差分解表明,铁路运营里程对GDP具有强烈的长期影响。     

基于实测不平度的路面等级分析与评价

通过经改良的平整度仪的实际测量得到了路面不平度数据,将所测得的频域信号转化为位移信号后,采用经验模态分解去均势项和小波硬阈值去噪等方法对数据进行了预处理。再对预处理后的数据进行傅里叶变换得到功率谱密度曲线,并用倍频程的平滑滤波法得到了平均功率谱密度曲线。然后运用谐波叠加法重构了A级路面谱并将其与实测路谱进行对比,最后用特征参数提取法评价所测路段的路面等级,并在分析和处理所有测量路段后,基于统计结果对整个林场的路面状况进行了评价。结果表明试验方法可行,所测区域路面整体水平较好,大部分集中在A级和B级,整体路面不平度在B级以上。     

基于小波变换分析箱梁振动噪声的时频特性

为探讨列车激励引起箱梁振动噪声的时频特性,以32 m混凝土简支箱梁为例,现场实测箱梁各板件的振动和近场噪声,并采用小波变换结合MLP （modified Littlewood-Paley）小波基的方法进行信号处理. 引入小波脊线和小波能量比两个指标对信号的时频特性进行定量分析,在此基础上,探讨了行车速度和行车方向的影响规律. 研究结果表明:相比Morlet小波和Mexihat小波,MLP小波更清晰地刻画箱梁振动噪声在时-频两域的局部集中特性;箱梁噪声比振动的频变程度要小,且前者的小波能量在频域上更为集中;翼板振动和腹板振动的频变特性分别对行车速度和行车方向敏感;45～60 Hz范围是箱梁噪声控制的关键频率范围.      

关于矩阵方程AXB＋CYD＝F的极小范数解

利用矩阵对的广义奇异值分解（GSVD）,得到了L非空的一个充分必要条件,并给出了问题P的解的表示。     

基于小波神经网络的船舶导航雷达航迹相关外推方法

采用小波神经网络实现船舶导航雷达跟踪的航迹相关外推,本算法采和神经网络的并行处理方式,结合小波分解理论中局部Lipschitz指数信息,实现雷达的高精度在线相关跟踪滤波,仿真结果表明,该算法的计算量不随目标运动模型复杂性增加而增加,并且具朋在线处理精度高、实时检测误跟踪准确等特点。     

三缸发动机分解摩擦功试验研究

论文主要研究三缸发动机分解摩擦功试验的测量方法,对三缸发动机分解摩擦功的测量流程以及测量结果的有效性进行分析对比,以此来达到分解摩擦功试验的试验目的,为三缸发动机的降摩擦节油设计提供有效方向;此次试验研究主要从电力测功机测量精度标定、零部件摩擦损失功测量方式及注意事项等方面进行研究分析并给出试验结果。     

一种基于小波域的盲数字水印算法

提出了一种基于小波系数分段的数字水印算法,该算法对常见的图像处理具有一定强度的鲁棒性,并且该算法实现了完全盲检测,水印提取时不需要原始的载体图像,也不需要水印的任何信息,并且提取水印的正确性高.