基于EMD的矢量水声器方位估计算法

对经验模态分解算法(EMD算法)进行深入研究,对其基本原理、基本性质以及存在的问题进行分析。为改善EMD算法在方位估计的精度,减少高频噪声、间断干扰的影响,本文采用Hilbert-Huang变换方法来消除模态混叠现象。实验结果表明,本文提出的基于EMD的矢量水声器方位估计算法,能够有效提高方位估计的精度。     

我国载人深渊器的发展策略及当前进展

文中简要介绍了载人深渊器的概念;阐述了我国研制载人深渊器的意义;总结了"蛟龙号"的经验与启示;提出了我国载人深渊器的发展策略并综述了目前所取得的进展.     

可燃气体检测报警器检定注意事项分析

可燃气体检测报警器在许多工业和商业场所中被用于检测潜在的火灾和爆炸风险,因此其准确性和可靠性至关重要。本文基于可燃气体检测报警器的检定注意事项,分析了检定过程中的关键因素,包括自觉遵守各项安全管理体制、检定环境条件、检定流量控制等方面。在理解JJG 693-2011《可燃气体检测报警器》检定规程的基础上,有助于确保可燃气体检测报警器的准确性和性能,从而提高工作场所的安全性。     

发动机VVT叶片式相位器响应速度影响因素相关性分析

利用AMESim建立了发动机可变凸轮相位器响应速度数值仿真模型,结合试验设计和相关性分析,验证了仿真模型的可靠性并研究了相位器的各个关键参数对其响应速度的影响机理.研究发现:对相位器响应速度影响显著的一次因素为叶片力臂、叶片厚度、预加载荷;在全平面工况内,二次因素对相位器响应速度的影响呈复杂的非线性;叶片力臂较大时,叶...     

Brunvoll侧推器典型故障原因分析及处理

挪威Brunvoll公司生产的FU-63-LTC-1750型侧推器为电力驱动的液压伺服变距式.文章通过介绍该装置的组成及工作原理,对典型故障进行分析并给出处理措施及维护保养建议,为今后同类型侧推器故障处理、扩大自修、降本增效提供借鉴.     

智能仪器中微型Linux的构建

在新型智能仪器仪表中,功能强大但资源消耗较小的微型Linux有很好的应用价值.本文以主机/目标板为开发模式,介绍了裁减系统内核、构建根文件系统和设置引导装入器等过程.并根据仪器仪表的具体情况,在构建微型Linux过程中对需要注意的问题进行了详细的说明.     

DF7型机车的故障励磁控制系统设计

针对DF7型机车车载微机(或者电子恒功率调节器)出现故障时改用故障励磁控制系统的固定励磁电流存在的缺陷,提出改用故障恒功励磁器方案,介绍了故障恒功励磁器原理,给出了水阻试验和正线试车情况,表明故障恒功励磁器可保障机车安全稳定牵引运行。     

基于CAN网络的计算机控制30kW柴油发电机组测试系统

介绍了基于CAN网络传递数据的30kW柴油发电机组测试系统结构,阐述了其软、硬件组成与特点。试验表明:测试系统能很好地解决30kW柴油发电机组的调试与试验问题。     

编组站调车场尾部停车防溜器布置模式优化仿真研究

编组站调车场尾部停车防溜器对于防止溜放车辆溜逸,保障编组站停车防溜安全具有至关重要的作用.在阐述编组站调车场尾部停车防溜器布置模式现状的基础上,针对停车防溜器布置模式存在的问题,提出利用编组站调车场尾部停车防溜仿真软件模拟编组站调车场尾部的实际溜放过程,得到调车线有效长850 m和1 050 m停车防溜仿真试验数据,通...     

Using a SVM to evaluate damage to vibration isolators in an elastic raft system

Predicting damage to vibration isolators in a raft experiencing heavy shock loadings from explosions is an important task when designing a raft system. It is also vital to be able to research the vulnerability of heavily shocked floating rafts unreliable, especially when the allowable values The conventional approach to prediction has been or ultimate values of vibration isolators of supposedly uniform standard in a raft actually have differing and uncertain values due to defective workmanship. A new model for predicting damage to vibration isolators in a shocked floating raft system is presented in this paper. It is based on a support vector machine（SVM）, which uses Artificial Intelligence to characterize complicated nonlinear mapping between the impacting environment and damage to the vibration isolators. The effectiveness of the new method for predicting damage was illustrated by numerical simulations, and shown to be effective when relevant parameters of the model were chosen reasonably. The effect determining parameters, including kernel function and penalty factors, has on prediction results is also discussed. It can be concluded that the SVM will probably become a valid tool to study damage or vulnerability in a shocked raft system.