被动声探测技术与弹着点定位方法综述

针对当前靶场弹着点定位系统存在的问题,归纳总结了现行的各种弹着点定位方法,简单阐述了其原理,并对各种方法的适用范围、优缺点进行了初步探讨,分析了特定条件下基于被动声探测技术的弹着点定位方法的优点,并给出了解决问题的意见。

基于多级神经网络的被动声定位算法研究

为了解决精确数学模型难以建立且求解位置方程时的非线性问题和多阵列数据融合问题,提出基于多级神经网络的被动声定位算法。该算法通过第一级RBF神经网络对声源进行初次定位,并剔除无效数据;再将有效数据输入第二级RBF神经网络,得到置信度更高的声源坐标。仿真结果表明,基于多级神经网络的被动声定位算法定位精度高、速度快、鲁棒性好,其定位性能优于单RBF神经网络和常规算法,甚至在个别传感器失效时,仍然能够取得较好的定位效果。

基于RBF神经网络的被动声定位算法研究

提出了基于RBF神经网络的被动声定位算法.该算法根据TDOA定位原理,以四元十字阵作为定位模型,利用RBF神经网络较快的学习特性和逼近任意非线性映像的能力,实现对声源的快速准确定位,并与WLS算法、Chan算法、Taylor算法作对比分析.仿真结果表明,该算法定位精度高,鲁棒性好,性能优于其他算法.

面向兵器装备企业的服务型制造网络及其关键技术研究

服务型制造作为21世纪的先进制造模式,其广阔的实践及应用前景备受学术界和企业的关注。本文在分析服务型制造理论相关理论研究成果的基础上,对服务型制造的概念、特征以及实施服务型制造对于兵器装备企业的价值进行了详细讨论,在此基础上,构建了兵器装备企业服务型制造网络总体框架模型,为兵器装备企业实施服务型制造模式提供参考。

基于支架式教学法的《仪器制造工艺学》课程建设与实践

支架式教学模式是一种建立在建构主义理论基础上的教学方法,它适用于学习实践性强和综合性较强的知识和技能。结合仪器制造工艺学课程的教学特点和教学内容,尝试将支架式教学模式合理应用于《仪器制造工艺学》课程的教学中,并详细论述了从支架的搭建、布置、任务完成到总结与评价的全过程,探讨了支架式教学模式应用时应注意的问题。

FNN的服务型制造企业供应商选择

针对服务型制造条件下供应商选择的新要求和复杂性,将模糊理论与人工神经网络有效结合起来,提出基于模糊神经网络(FNN)的供应商选择策略.利用模糊系统较强的知识表达能力,将神经网络的输入表示为模糊隶属度,解决定性指标定量化及模糊性问题;利用神经网络较强的自适应、自学习能力和泛化能力,克服供应商评价过程的主观随意性、复杂非线性和动态特性带来的不利影响,从而实现对供应商的实时动态评价;通过选择合适的算法,设计相应的BP神经网络,进行实例仿真.仿真结果表明,该方法能够克服供应商选择评价过程中的主观随意性大、算法复杂以及定性指标定量化问题,并实时动态再现专家评价结果,其最大相对误差不超过0.4841%.

改进希尔伯特-黄变换的荧光寿命温度测量研究

针对恶劣工况下,荧光测温设备自身的系统噪声会随着工作环境变化而发生大幅变化问题,提出一种基于B样条最小二乘拟合的改进型希尔伯特-黄变换。该算法通过B样条最小二乘拟合抑制模态混叠效应,采用ARM Cortex-M7处理器实现基于上述算法的荧光寿命温度传感器,并构建实验平台完成传感器标定和测温精度验证。最后,与小波变换、希尔伯特-黄变换进行对比实验,结果显示,在温度低于0℃和高于30℃时,测温误差比小波变化算法和希尔伯特-黄变换算法降低30%以上,表明该方法能够有效的抑制系统噪声和环境变化引起的噪声变化。

基于物联网平台的盆底肌诊疗系统设计

盆底功能障碍性疾病(PFD)是女性常见病。针对患者在恶劣环境下,肌电信号的采集困难、评估不准确、没有智能推荐治疗方案和不能远程精确控制电刺激信号等问题,提出基于物联网平台的盆底肌诊疗系统。系统通过快速傅里叶变换实现对肌电信号的高精度采集;通过PWM对升压电路的精准控制来实现电刺激的精准输出,并对盆底肌远程诊疗系统进行性能测试。该系统在50 Hz的环境噪声条件下,肌电信号的示值准确度为1μV,分辨率不大于2μV,系统噪声不大于1μV,共模抑制比为120 dB,可在1~50 V直流信号下精准控制电刺激输出。实验结果表明,该系统能够在干扰较大的环境下,精确采集肌电信号,实现远程评估诊断,并根据评估值自动推荐诊疗方案,有效解决基层诊疗能力不足和患者诊疗顾忌问题,契合国家分级诊疗制度要求。