三维时域自由面格林函数法的时域绕射力计算研究

船舶工业CAE软件势流求解器的开发对势流计算方法的可靠性提出要求,本文针对三维时域面元法开展绕射力计算研究。首先引入三维时域自由面格林函数,其瞬时项的求解采用Hess&Smith方法,记忆项的求解采用Beck团队的方法;其次,推导出全浪向绕射力脉冲函数法编程所用的数学表达式;然后,采用分布源模型求解源强和速度势,并采用压力直接积分法求出时域绕射力;最后,针对Wigley I船型开展绕射力和FK力计算,并与公开的试验和计算结果进行对比,验证本文方法的可靠性。本文方法和代码可用于船舶工业CAE软件势流求解器和波浪中船舶非线性失稳运动预报。

中性点柔性接地配电网故障相恢复电压暂态时域特征分析

配电网接地故障过零熄弧后的电压暂态恢复特性决定了系统过电压水平及电弧重燃特性,目前,中性点柔性接地配电网故障熄弧后暂态恢复电压变化机理尚不明确,为此建立柔性接地配电网接地故障暂态等值电路,理论解析故障过零熄弧后故障恢复电压的时域表达式。在此基础上,对比分析配电网谐振接地与柔性接地方式下,系统参数变化对故障相恢复电压暂态峰值与恢复速度的影响,揭示暂态时间尺度下故障相恢复电压特征随注入零序电流值与电流注入时机的变化规律,阐明通过中性点注入可控零序电流抑制故障暂态过电压的机理。在PSCAD/EMTDC仿真环境与10 kV真型配电网实验场中模拟各种运行和故障工况,仿真与真型实验结果均验证柔性接地配电网故障相恢复电压时域解析特征与变化规律的正确性。

船舶有航速时三维时域格林函数计算方法研究

船舶工业CAE软件势流求解器的开发对势流计算方法的可靠性提出要求,本文针对船舶有航速时深水三维时域格林函数计算方法开展研究。首先引入三维时域自由面格林函数,其瞬时项的求解采用Hess&Smith方法,自由面记忆项的求解采用美国密歇根大学Beck团队的方法。其次,分区域推导出三维时域自由面格林函数记忆项及其导数的编程所用的数学展开表达式。然后,采用间接法模型求解分布源强和速度势,并采用压力直接积分法求出时域辐射力。最后,针对Wigley I船型开展了辐射力计算,并与公开的试验及计算结果进行对比,验证本文方法的可靠性。

基岩中入射波三维时域反演及自由场构建

基岩入射波一维和二维时域反演不能反映入射方位角和斜入射角的空间任意性,导致构建的自由场可能与实际偏离较远,因此有必要开展基岩入射波三维时域反演研究。基于波函数组合法,利用基岩中P波、SV波和SH波的入射波时程表达地表控制点自由场,建立基于设计地震动的基岩入射波三维时域反演方法,并进一步构建了多波组合斜入射下的空间非一致自由场,分析了基于一维和二维反演方法构建的自由场偏差,揭示了不同反演和自由场构建方法对于沥青混凝土心墙土石坝地震响应的影响机制。结果表明:基于地震动三维反演方法构建的自由场具有空间非一致性,能够更全面地反映场地的地震动场情况。当入射方位角在0°~60°、斜入射角在40°~90°范围内,与三维反演方法相比,一维反演方法构建的特征点x向自由场偏差较大,位移峰值最大偏差为55.8%;当入射方向与某个水平坐标轴平行时,二维反演方法构建的特征点另一个水平向自由场偏差较大,位移峰值最大偏差为100%。介质泊松比增大,一维反演下x向自由场偏差减小,二维反演下x向自由场偏差增大,特征点位移峰值最大偏差分别为46%和36%。与基于地震动三维反演方法获得的心墙拉应力最大值相比,二维和一维反演下拉应力最大值分别减小了83.3%和20.0%。

柱坐标系下浅海传播声场时域有限差分预报方法

直角坐标系下的时域有限差分方法在水声传播仿真时由于计算量太大而较少应用。文章利用时域有限差分方法推导了柱坐标系下的声波方程的近似表达式,结合复频移完全匹配层建立浅海声传播模型,在减少计算量的同时准确预报了传播信号声压的时域波形、传播声场的时空演变过程以及频域传播损失曲线。在柱坐标系下使用时域有限差分方法仿真Pekeris传播环境声场并与简正波和波数积分模型进行对比,分析了时域有限差分水声传播模型的适用范围。结果表明,时域有限差分方法仿真浅海中近程传播声场精度较高。模型的稳定性与时间和空间网格大小有关,声源频率越高,空间和时间网格划分越小,计算量越大。数值离散带来的频散误差累积会导致远场传播声场计算不准确,因此时域有限差分水声传播模型更适用于低频中近程声场计算。

基于时域多分辨分析方法的长波信号时延预测

长波地波传播时延是决定陆基导航定位系统精度的关键,时域有限差分(Finite Difference-Time Domain,FDTD)方法可以提高其精度。但是FDTD方法在计算长距离的模型问题时迭代次数随之增多导致数值计算误差变大。主要通过基于圆柱坐标系下采用具有紧支撑特性的二阶矩Daubechies小波函数为尺度函数的时域多分辨分析(Multiresolution Time Domain,MRTD)方法来提高数值计算精度。随后对MRTD方法进行色散分析,最后将该方法应用于低频地波的传播预测中,提取观测点的衰减因子相位,与使用FDTD数值算法得到的结果进行对比,结果表明:MRTD方法可以在保持精度的前提下用时比FDTD更短。

基于布里渊光时域峰值边沿分析的变压器绕组局部热点检测

变压器绕组的温度分布一直是电网运行人员重点关注的对象。与传统传感器相比,分布式光纤传感具有抗电磁干扰能力强、可实现分布式测量等优势,其中布里渊光时域分析技术(BOTDA)的性能稳定,适用于大多数场景,但BOTDA的空间分辨率为m级,难以分辨绕组运行中的局部热点。该文从布里渊散射增益谱的机理入手,利用双峰拟合算法,并结合对异常峰值曲线的边沿分析,提出了一种在不增加系统硬件复杂度的基础上提升BOTDA空间分辨率的方法,以满足局部热点检测要求。通过对光纤沿线不同位置、不同热点长度及不同热点温度下的模拟试验验证了该方法的有效性,在实验室条件下可将准确传感的热点长度提升至原空间分辨率的一半以内。基于变压器实际绕组的局部升温试验,实现了绕组异常热点的精确定位和长度感知,并准确解调了绕组局部热点的温度,进一步验证了该方法的实际可行性和检测优越性,温度相对误差控制在5%以内,为提高变压器绕组温度在线监测的经济性和可行性提供新的思考,同时也为变压器绕组局部故障的提前感知和预警提供了新的思路。

基于分段涂层时域反射探头的天然气水合物测试平台开发及实验研究

该文基于分段涂层时域反射(time-domain reflectometry,TDR)探头,开发了一套用于开展海洋沉积物中水合物模拟实验和TDR响应测试的平台。平台的硬件部分包括样品容器、TDR测试单元、温度测量单元;软件部分包括TDR测试单元和温度测量单元软件。通过标定TDR探头参数、校正分段涂层影响,平台可同步测量高电导率海洋沉积物表观介电常数和电导率。用四氢呋喃水合物模拟天然气水合物,在天然海砂中模拟其生成分解过程并进行了TDR测试,通过分析水合物生成过程中TDR测试的表观介电常数和电导率动态变化特征、讨论水合物饱和度的影响规律,验证了该测试平台的可靠性。基于理论分析分别建立了基于表观介电常数、电导率以及两者联合的水合物饱和度计算模型,实验数据检验结果表明联合模型的水合物饱和度计算误差最低。

基于频域和时域法的电池包随机振动疲劳计算对比研究

针对频域法和时域法在随机振动疲劳计算中的适用性问题,以某型号电池包为研究对象,综合研究了2种方法的计算精度和计算效率.首先,建立电池包有限元模型,并通过模态试验进行验证;其次,以国标GB 38031―2020加速度功率谱密度(PSD)载荷谱作为频域载荷输入,并利用傅里叶逆变换技术将其转换为加速度时域载荷;最后,分别基于频域法和时域法计算电池包的振动加速度、应力和疲劳寿命,并进行了计算精度、效率的对比分析和精度的试验验证.结果表明,在电池包总振级和应力均方根值(RMS)方面,频域法和时域法计算结果相近,相对误差小于16%;在加速度和应力峰值方面,频域法“3σ”计算结果与时域法差距较大,若采用“4σ”或“5σ”原则,计算结果与时域法相近,相对误差小于15%;在振动疲劳方面,频域法计算寿命约为时域法的3~6倍,主要原因包括Dirlik模型和应力响应PSD谱差异,其中Dirlik模型造成的差距小于1.5倍;在计算效率方面,频域法比时域法高约134倍.试验数据表明,时域法计算精度更高,适用于结构危险位置振动疲劳的精确计算,而频域法计算效率更高,适用于结构危险位置的快速预测.

基于时域有限差分法的电性源感应-极化效应三维数值模拟

时域电性源电磁探测法是一种可以有效快速探测矿产资源的方法。极化效应会导致电性源电磁响应快速衰减,发生符号反转现象。本文采用Cole-Cole模型描述极化效应,利用整数阶有理逼近算法实现任意分数阶Cole-Cole模型有理化;采用Yee氏网格对仿真区域进行剖分,基于时域有限差分(finite-difference time-domain, FDTD)法实现电性源感应-极化效应三维数值模拟。本文对三种典型模型(均匀半空间模型、极化半空间模型和三维极化体模型)的电磁响应进行数值模拟,结果表明:均匀半空间模型的电磁响应与解析解基本吻合,并且相对误差小于10%,证明了三维数值模拟方法的正确性;极化半空间模型与三维极化体模型的电磁响应均在晚期出现了负响应,与极化理论结果相符合。

基于时域卷积网络与Transformer的茶园蒸散量预测模型

在茶园水资源管理中,蒸散量(Evapotranspiration,ET)是评估作物水分需求的关键指标,由于茶园蒸散量预测具有时序性、不稳定性以及非线性耦合等特点,目前的茶园蒸散量预测模型存在预测精度较低的问题,针对此问题本文提出了一种新型的茶园蒸散量预测模型。首先使用互信息算法(Mutual information,MI)与主成分分析算法(Principal component analysis,PCA)相融合的数据处理算法(MIPCA),筛选强相关的特征并提取主成分;其次将时域卷积网络(Temporal convolutional network,TCN)与Transformer融合,利用灰狼算法(Grey wolf optimization,GWO)优化超参数,捕捉茶园数据的全局依赖关系;最后整合2个网络构建了MIPCA-TCN-GWO-Transformer模型,通过消融试验和对比试验验证了模型性能,并对模型在不同时间步长下的性能进行测试。结果表明,该模型平均绝对百分比误差(Mean absolute percentage error,MAPE)、均方根误差(Root mean square error,RMSE)和决定系数(Coefficient of determination,R^(2))3个评价指标分别为0.015 mm/d、0.312 mm/d和0.962,优于长短期记忆模型(Long short term memory,LSTM)等传统预测模型。在小时尺度、日尺度和月尺度下的R^(2)分别为0.986、0.978和0.946,在不同时间步长下展现了良好的适应性和准确性。本文构建的MIPCA-TCN-GWO-Transformer模型具有较高的预测精度和稳定性,可为茶园水资源优化管理和灌溉制度制定提供科学参考。

基于组合时域特征提取和Stacking集成学习的燃煤锅炉NO_(x)排放浓度预测

为提高火电厂锅炉出口NO_(x)排放浓度的预测精度,提出一种考虑组合时域特征的Stacking集成学习模型。首先,为挖掘数据深层信息,采用时序分析、完全自适应噪声集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise analysis,CEEMDAN)和统计学计算数据标准差、偏度等特征的方法进行组合时域特征提取以构建重构数据;其次,考虑到重构数据中存在的冗余变量对模型的精度有所影响,利用遗传算法(genetic algorithm,GA)对重构数据进行特征降维;最后,为充分发挥各个模型的优势以提高模型的预测精度,构建以极限学习机(extreme learning machines,ELM)、深度神经网络(deep neural networks,DNN)、多层感知器(multilayer perceptron,MLP)、极限梯度提升算法(extreme gradient boosting,XGBoost)为基模型和以回声状态网络(echo state network,ESN)为元模型的Stacking集成学习NOx排放浓度预测模型。实验结果表明:该预测模型在不同数据集下都有着不错的预测效果,预测误差均小于2%,能够对锅炉NOx排放浓度实现精准预测。

基于时域划分的网络流量预测方法

网络流量的预测一般通过建立相应的分析模型分析时序序列的发展过程及趋势,缺乏对网络流量波动空间和周期特征的分析,无法对短时突变流量及短周期流量进行精准预测。为了提高网络流量的预测效果,提出一种基于时域特征分析的网络流量预测方法。该方法通过分析网络流量的周期特征,建立时域划分模型,使具有相同趋势及波动空间的网络流量重组,突出短时突变流量和周期趋势特征,增强数据规律,以提高网络流量预测精度。选取反向传播(BP)神经网络、长短期记忆(LSTM)神经网络及小波神经网络(WNN)模型,采用均方误差(MSE)作为衡量标准,分别验证时域划分模式和全时域模式网络流量预测效果。结果表明,时域划分模式时BP神经网络和WNN的MSE相比全时域模式更低,其中时域划分模式BP神经网络的MSE降低为全时域模式时的1/24,说明通过分析网络流量数据建立的时域划分模型能够提高网络流量预测性能,为大规模互联网环境下的网络流量预测分析提供一种分而治之的方法。

一种高速A/D转换器时域重构技术研究

A/D转换器在航空航天系统中的重要元器件,随着器件转换时钟频率不断提高而其工作环境不断恶化,如何准确测试其时间参数对于全面评价A/D转换器性能特别重要。目前对于高速A/D转换器时间参数测试,主流方法是通过示波器直接测试其输出,该方法对于示波器采样速度要求比较高。文章提出一种高速A/D转换器时域重构技术,可以通过计算机数字信号处理方法来实现高速A/D转换器时间参数测试,同时避免对示波器采样速度的依赖。同时,在研究高速A/D转换器时域重构技术方法及其应用的基础上,通过了相关试验验证。

由一般电路响应求冲激响应的时域分析方法

冲激响应、卷积积分是“电路理论”课程的基本教学内容。若已知电路的单位冲激响应,则可利用卷积积分的概念求出电路对任意激励的零状态响应。基于卷积积分的概念和性质,提出了一种电路冲激响应的时域分析方法,利用非冲激激励下的电路响应来计算电路的单位冲激响应。通过例子检验了这种方法的正确性。与s域分析方法相比,所提出的时域分析方法直接基于电路的时域响应,尽管略显复杂,但其物理含义明确,且弥补了从时域直接进行求解冲激响应方法的不足。

不完全信息下云制造平台动态匹配时域与稳定匹配研究

鉴于现有研究侧重于构建云制造平台供需匹配模型并开发求解算法,批处理匹配时域长度在不确定环境下对云制造平台运营的影响关注不足,针对云制造平台产能供需双方随机到达并可随时离开的复杂情景,建立了基于动态二部图的Markov决策模型,并提出基于状态和动作重塑技术的Q-learning动态时域匹配决策方法。该方法根据平台订单和共享产能的聚合信息,自适应地决策匹配时域长度,并产生考虑了供需双方偏好的稳定匹配方案。数值实验表明,在多种情景和问题参数下,该方法的综合平台运营指标优于常用的随机事件触发和固定匹配时域方法。实验结果为云制造平台供需匹配运营提供了管理启示。

利用时域叠加的声学成像法定位埋地PE管道

针对现有埋地管道探测技术难以确定聚乙烯(PE)管道埋深且通常对管线走向的探测误差较大的问题,提出了优化的时域叠加声学成像法。利用该方法对仿真信号进行直达波与表面波消除、反射波提取和成像定位处理,验证了方法的可行性。最后,对埋深0.4 m和1.0 m的PE管进行定位测试实验,最大管线平面定位误差分别为0.179 m和0.240 m,说明该方法基本满足较好埋地条件PE管道探测的需求。

时域孪生网络融合Transformer的长时无人机视觉跟踪

针对无人机(UAV)执行跟踪任务时经常出现尺寸变化、低分辨率、目标遮挡等场景导致跟踪目标框漂移的问题,提出一种时域孪生网络融合Transformer的长时无人机视觉跟踪算法TTTrack。首先,使用基于孪生网络的SiamFC++(AlexNet)算法作为基线算法;其次,利用Transformer自适应地提取历史帧的时空信息并在线更新模板,从而将时空上下文信息储存为动态模板;随后,分别使用基准模板和动态模板与搜索特征图进行互相关运算,获得响应图后利用Transformer融合两个响应图,从而在连续帧之间建立时空上下文映射关系。实验结果表明,在LaSOT长序列跟踪基准上TTTrack的成功率和精确率分别为63.9%和66.6%,在UAV123跟踪基准上的成功率和精确率分别为61.4%和80.2%。与基线算法相比,该算法在完全遮挡场景下的成功率和精确率分别提升7.4和8.0个百分点。TTTrack在DTB70跟踪基准上精确率达到82.1%,并且跟踪速度为118 帧/s,满足实时性要求。测试结果验证了TTTrack具有良好的鲁棒性、实时性和抗干扰能力,能有效应对长时UAV跟踪任务。

太赫兹时域光谱成像增强算法

低分辨率是扫描太赫兹时域光谱(THz-TDS)系统图像的一个重要缺点.本文提出了一种针对太赫兹时域光谱图像的超分辨率增强算法,该算法结合了多层感知机(MLP)和超分辨率卷积神经网络(SRCNN),创建了一个复合网络.本文算法针对太赫兹光谱图像的特点,通过引入新的目标函数,避免了传统机器学习算法需要采集或模拟生成大量训练集的弊端,实现了训练图像即目标图像的单幅光谱图像增强.为了实现这一目标,本文算法的基本原理是,让试件产生一个刚体位移,利用THz-TDS系统采集位移前后两幅三维(1个时间维,2个空间维)光谱图像作为输入数据.机器学习网络包括两部分:首先,利用一个MLP网络实现三维光谱图像到二维光强图像的转化;其次,采用传统针对二维图像的SRCNN网络获取一幅高分辨率图像,对位移前后图像处理后计算得到新的高分辨率图像的位移场,并将位移场方差作为目标函数,再通过机器学习算法,优化网络中的成像参数,实现太赫兹光谱图像的分辨率增强.典型验证性实验最终得到的峰值信噪比为42.65 dB,结构相似度为0.816,均比其他现有方法高,表明本文算法能获得良好的图像增强.

机场地面服务资源滚动时域调度方法

为了应对航班随机到达对机场地面服务资源调度的影响,针对问题的特点设计了一种滚动时域调度方法(rolling horizon scheduling method,RHSM)。先按时间轴将原问题分解为一系列子问题,再以最小化航班延误总成本和同类资源负荷均衡为目标,构建项目-资源分级调度的数学模型,对每轮滚动时域内的子问题进行调度,最后由各个子问题的解构成原问题的近似解。这样就把复杂问题分解为若干小问题逐个求解,保证了资源调度的实时性。以广州白云国际机场某天3个不同规模的数据:01:00-02:00、15:00-16:00及13:00-21:00,验证该方法的性能。实验结果表明,RHSM能够应对航班到达时间的随机性,并且相较于时间窗解耦调度方法,在01:00-02:00小规模数据中,当求解总时长相同时,选择合适参数的RHSM可降低36.79%航班延误总成本;在15:00-16:00和13:00-21:00的中、大规模数据中,RHSM具有较快的求解速度和较小的计算机内存空间。因此所提方法是具有可行性的,有助于机场地面服务提质增效。