组合式非圆齿轮行星轮系取苗机构动力学分析与试验

针对组合式不完全偏心圆-非圆齿轮行星轮系旋转式取苗机构,应用动态静力分析法和动力学方程组序列求解法,建立机构动力学模型,开发出机构动力学分析软件求解模型,计算得到机构链条受力、各齿轮旋转中心和啮合点受力、支座反力的变化规律;建立了机构虚拟样机,加工出机构物理样机,开展机构动力学仿真分析和台架试验,得到两种情况下机构转速为60 r/min时支座反力与行星架转角之间的关系,取苗机构理论分析、仿真分析和台架试验所得到的支座反力变化规律基本一致,验证了取苗机构动力学模型的可靠性和动力学分析的正确性;与原取苗机构比较,本文取苗机构样机y方向支座反力的最大幅值和方差分别从155 N和1 171 N2减小为77 N和553 N2,降低了50. 3%和52. 7%,表明提出的取苗机构具有比原机构更优的动力学性能。

不完全非圆齿轮传动钵苗移栽机构缓冲装置研究

针对旱地和水稻钵苗旋转式移栽机构中的不完全非圆齿轮传动机构存在较大冲击和振动、动力学性能较差问题,采用解析法对不完全非圆齿轮机构的缓冲装置进行改进设计。开展缓冲装置运动学和受力分析,开发基于VB平台的缓冲装置设计与分析软件,设计出缓冲装置结构;通过理论分析研究缓冲装置改进设计后移栽机构的动力学性能,搭建移栽机构动力学试验台,对安装了改进前、后缓冲装置的移栽机构分别进行动力学试验。动力学试验结果表明:移栽机构X、Y方向支座反力的最大幅值分别由改进前的365.5 N和48.4 N减小为345.2 N和42.2 N,降低了5.55%和12.81%;同时其方差分别由改进前的4 880.3和148.7减小为4 516.1和126.1,降低了7.46%和15.20%,且与理论分析结果基本吻合,缓冲装置的改进设计是正确和有效的,移栽机构的动力学性能得到了改善。

添加配重的蔬菜移栽机旋转式取苗机构动力学分析

以一种应用于蔬菜钵苗移栽机、能实现非匀速连续传动的新型旋转式取苗机构为研究对象,针对取苗机构运转平稳性问题,应用配重法改进取苗机构的结构,以减小机构振动、改善其动力学性能。建立配重优化设计模型,采用穷举法通过UG和ADAMS软件分析得到配重的质量和质心向径分别为0.21 kg和102 mm。应用ADAMS软件开展取苗机构动力学仿真与分析,并进行取苗机构样机的动力学试验,对安装配重前、后取苗机构支座反力的仿真和试验结果分别进行比较,验证取苗机构动力学性能的改善。试验结果表明,取苗机构x和y方向支座反力的最大幅值分别由改进前的409 N和77 N减小为369 N和69 N,降低了9.8%和10.4%;其方差由改进前的5 126 N^2和553 N^2分别减小为3 391 N^2和398 N^2,降低了33.8%和28%,表明取苗机构的动力学性能得到了改善,工作平稳性得以提高。

基于计算机图像处理的印刷电路板孔检测

提出了基于计算机视觉的图像处理技术的印刷电路板孔检测的四种算法:直径法、最大直径法、跳跃法以及重心法,并讨论了各算法的复杂度和优劣。

一种基于视频的车辆检测新方法

基于对传统帧差法的改进,并结合边缘检测法,提出一种环境自适应能力强、计算量小、适合于运动和静止车辆同时检测的车辆检测新方法。该方法可正确判断有无车辆,完成车辆的计数,实现车流量计算和车速估计。在计数算法中采用预估校正、相关性修正等措施,提高了检测精度,大大改善了车辆检测效果,可为交通监控系统提供实时有效的交通参数。

基于卷积神经网络的数字调制分类识别

基于特征提取和模式识别的信号调制方式分类识别技术是非协作通信领域内应用广泛的重点研究对象。提出一种基于深度学习的通信信号数字调制识别算法,采用卷积神经网络找到数据的内在表达,实现逐层化地识别和分类MPSK、MFSK和MQAM中的六种调制信号。仿真实验结果表明,所提出的方法分类识别效果良好,基本达成了数字调制信号自动识别的目的。

一种卫星通信终端辐射源细微特征提取方法

针对卫星通信中特定网络辐射源终端的个体识别问题,提出一种基于细微特征测量和目标元数据分析相结合的特征空间构建方法。该方法充分利用卫通终端辐射源个体物理层调制的稳态特征、特定字段网络层传输的稳态特征,并结合卫星信号侦察中元数据规律和关联分析的个体特征,提升了特征维度,实现了较低信噪比条件下对细微特征参量的精确估计。同时采用深度学习方法作为分类器,经实际采集的信号数据集训练学习,达到较高的识别效果。该方法具有特征提取方法简单、识别概率高、算法稳健性好等特点,理论分析、仿真试验和工程应用均验证了该算法的有效性。

白芹壅土机的设计与试验

白芹的壅土工艺是白芹栽培过程中劳动强度最大、最为关键的环节。为此,针对这一环节研制了白芹壅土机。该机主要由机体、壅土成型装置、传动系统、湿度调节装置和液压升降装置等组成,能够实现拢苗、取土和壅土。同时,对壅土成型装置中螺旋铰刀工作参数进行理论计算,并对整机进行田间试验。结果表明:含水率在30%～40%时,成型壅土形状规则,表面光滑,强度足够,白芹壅土机能够满足设计要求。

一种基于侦测合一阵列的短波多径信号测向方法

针对传统空间谱测向方法应用于基于侦测合一阵列的短波多径信号测向性能低下甚至失效的问题,提出了一种极化似然测向新方法,实现了对短波极化旋转多径信号的高精度测向,分析了侦测合一阵列结构,给出了其阵列接收模型以及极化似然测向新方法的实现原理。利用仿真数据和实际天波数据进行了分析验证,并与传统空间谱测向方法进行了对比分析,充分验证了所提方法的有效性。

基于E1承载信道作比特流分析的流量清洗

随着网络技术和网络经济的发展,网络对企业和个人的重要程度不断地增加。同时,网络中存在的安全漏洞却也在相应地增加,网络安全问题所造成的影响也会越来越大。网络攻击的威胁越来越受经济利益驱使,朝着规模化、智能化和产业化发展。本文主要研究的是针对E1承载信道作比特流分析的流量清洗,从协议分析方法和信源编码分析两个方面分析。

一种基于比幅比相的测向系统设计

针对无人直升机安装平台,需要对2~18 GHz频段内通信、雷达目标信号进行瞬时360°范围测向的问题,设计了一种基于比幅比相的测向系统。介绍了基于比幅比相测向系统的工作原理、设计与实现,对系统的组成、工作流程、软硬件设计进行了详细说明,对系统测向指标在外场进行了飞行测试。结果表明,测向系统测向精度在2°以内,达到了设计要求,在工程应用中具有很高的实用价值和借鉴意义。

低密度奇偶校验码中不同译码算法之间的对比

前向纠错码中的LDPC码给出了非常逼近香农限的结果。当算法复杂度和时延没有限制的时候这种结果可以实现。我们对log域SPA算法和概率域SPA算法进行了比较,通过比较得到在码率相同的情况下,码长的增长会改善算法的性能。概率域SPA算法在性能上优于log域SPA算法,而log域SPA算法的实现复杂度要低于概率域SPA算法。

基于深度学习的信道译码算法综述

近年来,深度学习方法的发展优化线性码的译码提供了使用人工神经网络拟合的新思路,本文介绍了深度学习的发展历史,并且深入研究了近些年LDPC码和Polar码译码算法,详细分析了算法的优缺点,最后指出了译码算法未来研究的方向。

主流数字集群信号的识别方法研究

针对无线电管理中少数“非法”集群信号违规占用规划频段,对电磁频谱管理带来挑战的问题,本文回顾主流数字集群通信系统标准,从中选取DMR、P25、DPMR及TETRA等4类广泛应用的数字集群信号,介绍其时频特征与调制参数等基本特征,并通过基本特征缩小识别范围。以上行话音业务为例,重点介绍4类集群信号的数据结构,以及通过独特码确定信号体制的识别方法。