基于LS -DYNA公路桥车桥耦合的车辆模型研究

研究公路桥梁在移动车辆荷载作用下的动力响应,建立合理的车辆模型非常重要。为更真实地体现桥梁在车载作用下的动力响应,基于LS-DYNA程序,结合常用重型车辆的结构特性及参数,对车辆的橡胶轮胎、轮胎内气体压力、车轮转动和车辆悬架系统进行模拟,使车辆模型更接近实际车辆。通过车辆轴重和动力特性初步验证车辆有限元模型的有效性;同时,以一座混凝土简支空心板梁桥为算例,验证车轮转动和车桥相互接触力,并将LS-DYNA计算结果与桥梁实测结果进行对比,进一步验证车辆有限元模型的有效性。研究结果表明,基于LS-DYNA建立的三维车辆有限元模型是可行的,可以用于研究车桥相互作用。     

GaInP/GaAs/Ge三结太阳电池不同能量质子辐照损伤模拟

以GaInP/GaAs/Ge三结太阳电池为研究对象,开展了能量为0.7, 1, 3, 5, 10 MeV的质子辐照损伤模拟研究,建立了三结太阳电池结构模型和不同能量质子辐照模型,获得了不同质子辐照条件下的I-V曲线,光谱响应曲线,结合已有实验结果验证了本文模拟结果,分析了三结太阳电池短路电流、开路电压、最大功率、光谱响应随质子能量的变化规律,利用不同辐照条件下三结太阳电池最大输出功率退化结果,拟合得到了三结太阳电池最大输出功率随位移损伤剂量的退化曲线.研究结果表明,质子辐照会在三结太阳电池中引入位移损伤缺陷,使得少数载流子扩散长度退化幅度随质子能量的减小而增大,从而导致三结太阳电池相关电学参数的退化随质子能量的减小而增大.相同辐照条件下,中电池光谱响应退化幅度远大于顶电池光谱响应退化幅度,中电池抗辐照性能较差,同时中电池长波范围内光谱响应的退化幅度比短波范围更大,表明中电池相关电学参数的退化主要来源于基区损伤.     

语音通信降噪研究

语音通信系统中，语音通过信道传输将不可避免地引入码间串扰和信号畸变，同时受到噪声污染。本文在分析自适应盲均衡算法CMA(constant modulus algorithm）和改进盲均衡算法的基础上，考虑到自适应盲均衡技术在语音噪声控制方面能力有限，将自适应盲均衡技术与小波包掩蔽阈值降噪算法联合使用，形成一种基带语音增强新方法。仿真试验结果显示自适应盲均衡技术可以使星座图变得清晰而紧凑，有效减小误码率。研究证实该方法在语音信号ISI和畸变严重情况下，在白噪及有色噪声不同的噪声环境中都具有稳定的降噪能力，消噪同时可获得汉语普通话良好的听觉效果。     

状态变换扩展卡尔曼平滑算法在AUV水下航迹修正中的应用

水下自主潜航器(AUV)在水下勘测过程中常采用定期上浮的方式利用卫星定位信息(GNSS)校正惯性/多普勒测速仪(SINS/DVL)组合导航造成的位置误差,并通过平滑算法校正之前计算的水下航迹。针对AUV上浮前的水下航迹矫正问题,提出一种基于计算地理坐标系的状态变换扩展卡尔曼平滑算法(STEKF-RTS)。首先推导状态变换扩展卡尔曼滤波器的系统误差状态方程,并分别以GNSS信息和DVL速度为观测信息构建量测方程,以此系统模型进行前向滤波。完成前向滤波后,即潜航器上浮GNSS校正完成后,采用RTS平滑算法对水下航行阶段的航迹进行修正。实验结果表明,STEKF相较于EKF能减缓位置误差积累,STEKF-RTS相比EKF-RTS平滑算法能够进一步有效校正航线误差,1 h上浮时间间隔情况下,勘测航迹精度可控制在0.5%D以内。     

卷积神经网络用于近红外光谱古筝面板木材分级

目前,我国乐器制作行业在古筝面板用木材等级的筛选上主要依赖于技师主观评判,但此法缺少科学理论的依据,效率低,客观性及出材率的提高等方面受到限制,无法满足乐器市场的大量需求。实现古筝面板用木材快速、智能化的分级工作是一个急需解决的课题。近红外光谱非常适用于测量含氢的有机物质。古筝面板木材主要化学成分的化学键均由含氢基团组成,不同等级板材的化学成分存在差异,这些差异反映在近红外光谱中,为判断木材等级提供了可能。同时卷积神经网络对非线性数据具有较强的特征提取能力,所以提出一种应用卷积神经网络模型对光谱数据进行分析的方法,进而判别木材的等级。应用了Savitzky Golay一阶、二阶微分两种预处理方法和核主成分分析、连续投影算法两种数据压缩方法,通过所设计的卷积神经网络模型以样本识别准确率和模型构建过程中的损失值作为判定指标选出最佳预处理和数据压缩方法。为了提高模型提取分析光谱数据的能力和避免过拟合现象,应用了多通道卷积核、批量归一化和early stopping策略,将通过两层卷积层提取的特征信息送入全连接层,从而充分提取剩余信息,通过Softmax函数获得板材的最终预测等级,从而确定了最终模型。最终Savitzky Golay一阶微分和核主成分分析为最佳数据处理方法,同时得出用于区分不同等级的古筝面板用木材的主要关键谱带,分别为1 163~1 243, 1 346~1 375和1 525~1 584 nm。将该模型应用于测试集样本,古筝面板用木材的等级识别准确率为95.5%。实验结果表明所提出的方法可以高效地处理光谱数据,有效识别区分不同等级的古筝面板用木材的关键特征,从而为广阔的乐器市场提供一定的技术支持。     

基于NICE-OHMS技术进行大气压气样直接检测的理论分析

噪声免疫腔增强光外差分子光谱技术(NICE-OHMS)是目前世界上最灵敏的激光吸收光谱技术,其在低压环境中具有极高的探测灵敏度。然而当测量样品处于大气压时,NICE-OHMS系统的探测灵敏度会大幅下降。主要原因之一是大气压下获取最大NICE-OHMS信号幅度的条件与低气压下不同。通过对大气压NICE-OHMS理论进行分析,分析了影响信号幅度的参数,并通过数值模拟来寻找最佳的实验条件。本文着重讨论影响信号的主要参数包括光学腔腔长L,调制系数β,探测相位θ。其中,由于在NICE-OHMS中使用DeVoe-Brewer技术将调制频率ν_m锁定到Fabry-Parot(FP)腔的自由光谱区(FSR)。因此FP腔的腔长决定了ν_m,同时还作用于信号幅度S■。模拟结果显示,当腔长增大时,由于ν_m随之减小,载波和边带的光谱成分相互重叠部分增大,因此线型函数的幅度逐渐减小。而吸收信号幅度随着腔长的增加而逐渐增加,色散信号幅度先增大后减小,并且在腔长等于8 cm时达到最大值。调制系数β会影响频率调制后激光载波和边带的幅度大小,并且影响信号线型。随着腔长的增加,最大信号幅度对应的β值也随之增加。在相同腔长下,色散信号的最佳β值小于吸收信号,更容易使用电光调制器实现。最后分析了参数的可实现性,分析了不同种类激光器的频率调谐能力,压电陶瓷的扫描宽度等。以乙炔气体为例,大气压下NICE-OHMS的谱线半宽达到~3 GHz,而光谱覆盖范围大于10 GHz。分布反馈式半导体激光器(DFB)与外腔二极管激光器(ECDL)的频率调谐范围可以达到30 GHz以上,但是由于激光线宽宽,得到的PDH锁定性能欠佳。回音壁模式激光器(WGM)和掺饵光纤激光器(EDFL)线宽为百Hz量级,是目前高灵敏NICE-OHMS系统中常用的光源。但是WGM目前可以实现了5 GHz的激光频率调谐范围,而EDFL的外部电压可控制的调谐范围仅为3 GHz。使用精细度为55000的腔进行模拟,调制系数β=1,腔长大于8 cm时,可使用WGM激光器实现,腔长大于25 cm时,可以使用EDFL激光器实现。而对于在设计光学腔中常用的伸缩长度为25μm的PZT,随着腔长的增加,对应的腔模频移范围逐渐减小,在腔长为典型的40 cm时,扫描范围大于12 GHz。     

基于PSO-HJ算法的多无人机协同航迹规划方法

针对多无人机协同航迹求解计算量大、难以收敛等问题,提出了一种基于粒子群优化和Hook-Jeeves (PSO-HJ)搜索算法相融合的多无人机时间协同三维航迹规划方法。首先,建立了单无人机航迹规划求解模型。然后,通过对适应度评价函数值低的粒子引入Hooke-Jeeves搜索算法,提高了粒子多样性,改善了航迹规划算法收敛性;对不满足约束的粒子引入约束违反度函数,基于比较准则提出了一种新的粒子评价机制,促进粒子搜索位于约束边界的最优解,加快了航迹规划算法的计算效率。最后,设计了一种多无人机时间协同航迹规划求解算法,利用PSO-HJ算法先分别求解单无人机航迹信息,通过多无人机集中航迹规划层协调到达时间实现协同航迹规划。仿真结果表明,PSO-HJ算法的精度比量子粒子群(QPSO)算法精度提高了20.85%,比PSO算法精度提高了58.14%,更适用解决实际复杂的多机协同规划问题。     

基于Deep-IndRNN的DGA域名检测方法

恶意服务常利用域名生成算法（DGA）逃避域名检测,针对DGA域名隐蔽性强、现有检测方法检测速度较慢、实用性不强等问题,采用深度学习技术,提出了一种基于Deep-IndRNN的DGA域名检测方法。方法运用词袋模型（BoW）将域名向量化,然后通过Deep-IndRNN提取域名字符间特征,并使用Sigmoid函数对域名分类检测。其主要特点在于:通过将Deep-IndRNN的多序列输入拼接为单向量输入,以单步处理代替循环处理,同时结合Deep-IndRNN能保存更长时间记忆的特点,可有效释放深度学习时占用的GPU、CPU等系统资源,且在保证高准确率和精确度的前提下提高训练、检测速度。实验结果表明,基于Deep-IndRNN的DGA域名检测方法在检测任务中具有较高的准确率和精确度,相比于DNN、CNN、LSTM、BiLSTM、CNN-LSTM-Concat等同类检测方法,能显著提高训练、检测速度,是有效可行的。     

固-液两相流黑水管道冲蚀磨损的数值模拟研究

煤气化黑水处理系统管道由于其流体介质高含固体颗粒和腐蚀性介质，且工作在高温、高压差环境中，极易受到冲蚀磨损和腐蚀的耦合作用而失效，影响其服役寿命. 采用计算流体力学(CFD)方法数值模拟研究了煤气化黑水处理系统固-液两相流管道的冲蚀磨损行为和机理，以及流体介质速度和固体颗粒粒径对管道冲蚀磨损的影响规律，并分析了盲通管和涡室结构对弯管冲蚀磨损行为的优化改善效果. 研究结果显示，煤气化黑水处理系统管线的冲蚀高危区主要分布在弯管外拱和变径管等结构突变区域；管道冲蚀磨损行为与其内部流体的运动和颗粒冲击特性有关；管道的冲蚀率均随着流体速度的增加而加剧，而粒径对弯管和变径管冲蚀率的影响并非单调关系，这与颗粒受力作用有关；弯管优化分析显示，涡室结构可以降低弯管的最大冲蚀率，减缓弯管的冲蚀磨损.      

基于遗传算法的升力体外形优化设计

升力体由于低热流率再入物理特性和高效的内部容积利用率，是高超声速飞行器气动外形的一种典型布局.文章对升力体飞行器进行参数化数值建模，并提取其表征外形的参数作为设计变量，综合考虑飞行器再入过程中的气动力、气动热、容积利用率及稳定性等性能指标.运用多目标混合遗传算法对升力体进行了多变量、多约束下的气动外形优化设计，获得了再入飞行器外形的最优Pareto解.数值模拟结果表明，典型状态下最优Pareto解与CFD结果相差12%，验证了优化结果的准确性.