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基于二级迭代的局部近场声全息研究及实验

船舶力学 2024年第9期28卷 1441-1450页

作者：柴凯楼京俊李荣华胡俊波海军工程大学舰船与海洋学院武汉430033 海军工程大学动力工程学院武汉430033

为了有效减小传统近场声全息声场重建过程中的“窗效应”和准确利用有限测量孔径测量并定位潜艇的表面声源,提出一种基于二级迭代的局部近场声全息方法。首先,通过改进基于正交球面波的局部近场声全息方法,提出基于二级迭代的局部近场... 详细信息

为了有效减小传统近场声全息声场重建过程中的“窗效应”和准确利用有限测量孔径测量并定位潜艇的表面声源,提出一种基于二级迭代的局部近场声全息方法。首先,通过改进基于正交球面波的局部近场声全息方法,提出基于二级迭代的局部近场声全息方法;然后,仿真对比上述两种局部近场声全息方法的重构结果,研究外推误差和扩展测点数对重构精度的影响;最后,在消声水池中利用小孔径全息测量面进行基于二级迭代的局部近场声全息的实验研究。结果表明,基于二级迭代的局部近场声全息能大大减小有限测量孔径带来的“窗效应”和“孔径重复效应”误差,验证了该方法的优越性,可为水下大尺寸声源的近场声全息精确测量提供重要参考。

关键词：局部近场声全息波数域外推窗效应二级迭代噪声源识别

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HEVC视频加密技术综述

通信学报 2024年第7期45卷 206-222页

作者：叶清刘小兵荣里何俊霏张乔嘉海军工程大学信息安全系湖北武汉430033 海军工程大学舰船综合试验训练基地湖北武汉430033

针对视频数据在传输和存储过程中存在被非法获取和恶意破坏的问题,从高效视频编码(HEVC)标准和加密技术出发,对HEVC视频编码标准下的加密技术进行综述。回顾了视频编码技术的发展历程,介绍了HEVC视频编码标准,讨论了视频加密技术常见攻... 详细信息

针对视频数据在传输和存储过程中存在被非法获取和恶意破坏的问题,从高效视频编码(HEVC)标准和加密技术出发,对HEVC视频编码标准下的加密技术进行综述。回顾了视频编码技术的发展历程,介绍了HEVC视频编码标准,讨论了视频加密技术常见攻击方法及性能评估指标,全面梳理与详细分析了不同视频加密技术性能及其优缺点,展望了视频加密技术的发展趋势,旨在为视频加密技术的研究和应用提供参考。

关键词：高效视频编码加密感兴趣区域帧内预测模式运动矢量差熵编码

基于分阶段增长测试信息的软件可靠性贝叶斯验证方案

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计算机科学 2024年

作者：王玉琢刘海涛袁昊劼翟亚利张志华海军工程大学基础部海军工程大学兵器工程学院海军工程大学舰船与海洋学院

针对现有贝叶斯方案的先验分布确定方法对软件可靠性分阶段增长测试信息加工偏保守、假设条件偏理想的问题，利用正则不完全贝塔函数与二项分布累积和之间的恒等关系式给出增长测试最后一阶段软件成功率的边缘概率分布模型，在此基础上... 详细信息

针对现有贝叶斯方案的先验分布确定方法对软件可靠性分阶段增长测试信息加工偏保守、假设条件偏理想的问题，利用正则不完全贝塔函数与二项分布累积和之间的恒等关系式给出增长测试最后一阶段软件成功率的边缘概率分布模型，在此基础上提出了顺序约束条件下的软件成功率先验分布确定方法，并从保护使用方利益的角度设计了基于平均后验风险的软件可靠性贝叶斯验证方案。经实例和仿真验证，所提先验分布确定方法对软件可靠性分阶段增长测试信息的加工更合理，设计的贝叶斯方案能在保证方案可信度的前提下明显减少可靠性验证测试用例数量，减轻测试负担，具备一定的经济效益价值。

关键词：软件可靠性验证可靠性增长测试软件成功率

基于沟槽结构的泵喷推进器导管脉动压力控制研究

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船舶力学 2024年第2期28卷 191-203页

作者：叶金铭吴原润孙大鹏邹笑宇海军工程大学舰船与海洋学院武汉430033

本文借鉴航空发动机中的压气机“处理机匣”技术,在泵喷推进器导管内壁开设一定数量的轴向沟槽结构,用于减弱泵喷推进器的梢涡,从而减小泵喷推进器导管内壁上的脉动压力。结合分离涡模拟(DES)方法和滑移网格方法对椭圆形水翼的梢涡流场... 详细信息

本文借鉴航空发动机中的压气机“处理机匣”技术,在泵喷推进器导管内壁开设一定数量的轴向沟槽结构,用于减弱泵喷推进器的梢涡,从而减小泵喷推进器导管内壁上的脉动压力。结合分离涡模拟(DES)方法和滑移网格方法对椭圆形水翼的梢涡流场进行数值模拟,数值计算结果与试验值吻合度较高,验证了数值计算方法的可靠性与适用性。在此基础上,分别对有无沟槽结构的泵喷推进器进行数值模拟,对比分析沟槽结构对梢涡涡核压力、导管内壁脉动压力和水动力性能的影响。结果表明:沟槽结构可以显著增大梢涡涡核压力,并对导管内壁面上脉动压力幅值有明显的降低效果,且对水动力性能影响较小。

关键词：泵喷推进器沟槽结构梢涡脉动压力

船舶辐射噪声分类卷积神经网络的可视化分析和卷积核剪枝

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电子与信息学报 2024年第1期46卷 74-82页

作者：徐源超蔡志明孔晓鹏黄炎海军工程大学电子工程学院武汉430033

当前基于深度神经网络的船舶辐射噪声分类研究主要关注分类性能,对模型的解释性关注较少。本文首先采用导向反向传播和输入空间优化,基于DeepShip数据集,构建以对数谱为输入的船舶辐射噪声分类卷积神经网络(CNN),提出了一种船舶辐射噪... 详细信息

当前基于深度神经网络的船舶辐射噪声分类研究主要关注分类性能,对模型的解释性关注较少。本文首先采用导向反向传播和输入空间优化,基于DeepShip数据集,构建以对数谱为输入的船舶辐射噪声分类卷积神经网络(CNN),提出了一种船舶辐射噪声分类CNN的可视化分析方法。结果显示,多帧特征对齐算法改进了可视化效果,深层卷积核检测线谱和背景两类特征。其次,基于线谱是船舶分类的稳健特征这一知识,提出了一种卷积核剪枝方法,不仅提升了CNN分类性能,且训练过程更加稳定。导向反向传播可视化结果表明,卷积核剪枝后的CNN更加关注线谱信息。

关键词：船舶辐射噪声分类卷积神经网络可视化分析神经网络剪枝导向反向传播

舰用复合材料S2/430LV热环境下拉伸性能及预报

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复合材料学报 2024年第1期41卷 495-506页

作者：陈国涛梅志远白雪飞海军工程大学舰船与海洋学院武汉430033

从宏观、微观角度分别对S2/430LV在热-力联合作用下拉伸损伤失效模式和高温热损伤形貌进行研究,并应用DMA和TG等技术手段对材料进行热性能分析,重点揭示了S2/430LV拉伸试样在20~180℃拉伸损伤失效机制及拉伸强度/模量随温度变化规律,并... 详细信息

从宏观、微观角度分别对S2/430LV在热-力联合作用下拉伸损伤失效模式和高温热损伤形貌进行研究,并应用DMA和TG等技术手段对材料进行热性能分析,重点揭示了S2/430LV拉伸试样在20~180℃拉伸损伤失效机制及拉伸强度/模量随温度变化规律,并进行预报。研究表明:随着环境温度的增加,430LV树脂软化程度和流动性增加,树脂与纤维丝束粘接能力降低;在热-力联合作用下,拉伸强度和模量随着温度升高而降低,并且均在100℃附近降低最快;试样失效模式随着温度增加也发生变化,在100℃之前,失效模式表现为纤维完全断裂破坏,应力-应变曲线呈显著线弹性特征,但在100℃以后,失效模式变为层间分层失效,失效模式的变化也对材料拉伸承载方式产生一定影响,导致拉伸模量保留率高于强度保留率,应力-应变曲线也出现凹曲线特征;根据Gibson预报模型和Bisby预报模型,利用Origin软件快速、准确获取预报模型未知参数最优值,发现两种模型拟合结果与试验结果高度吻合。

关键词：热分析热损伤形貌热环境拉伸性能失效模式 Gibson模型 Bisby模型

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基于自适应图学习的多目标特征选择算法

控制与决策 2024年第7期39卷 2295-2304页

作者：何杜博孙胜祥梁新谢力张侃海军工程大学管理工程与装备经济系武汉430033

针对多目标回归中的特征选择问题,提出一种基于自适应图学习的多目标特征选择算法,在单个框架中同时考虑3种关系结构:输入特征与目标输出、不同目标输出以及样本间的相关结构,并基于上述结构信息进行特征选择.首先,在传统稀疏回归模型... 详细信息

针对多目标回归中的特征选择问题,提出一种基于自适应图学习的多目标特征选择算法,在单个框架中同时考虑3种关系结构:输入特征与目标输出、不同目标输出以及样本间的相关结构,并基于上述结构信息进行特征选择.首先,在传统稀疏回归模型中对系数矩阵施加低秩约束,利用低秩学习对特征间相关性以及目标间的依赖关系进行解耦学习;然后,构建基于样本局部结构信息的自适应图学习项,充分利用样本间的相似结构进行特征选择;进一步地,引入基于输出相关性的结构矩阵优化项,使模型能够更加充分地考虑目标间的相关性;最后,提出一种交替优化算法求解目标函数,并从理论上证明算法的收敛性.在公开数据集上的实验表明,所提方法相较于现有主流的多目标特征选择方法具有更好的性能和适用性.

关键词：特征选择稀疏回归多目标回归交替优化算法自适应图学习

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基于实例与目标相关性的多目标稀疏回归算法

控制与决策 2024年第5期39卷 1478-1486页

作者：何杜博孙胜祥海军工程大学管理工程与装备经济系武汉430033

针对传统多目标回归算法无法处理输入与多输出间的非线性关系,且忽视了数据点在输入与输出之间的结构信息,导致算法泛化性能受限、缺乏稳健性等问题,提出一种基于实例与目标相关性的多目标稀疏回归(multitarget sparse regression with ... 详细信息

针对传统多目标回归算法无法处理输入与多输出间的非线性关系,且忽视了数据点在输入与输出之间的结构信息,导致算法泛化性能受限、缺乏稳健性等问题,提出一种基于实例与目标相关性的多目标稀疏回归(multitarget sparse regression with instances and targets correlations, MTR-ITC)算法.首先,通过嵌入潜变量空间来对复杂的输入与输出以及输出间的关联结构解耦,并利用核技巧和稀疏回归学习输入输出间的非线性关系和输出间的相关结构;然后,引入流形正则化项探索不同实例在输入与输出变量间的相关性,确保模型输出与真实结果在局部和全局结构的一致性,以提升模型泛化性能;最后,提出一种交替优化算法来对目标函数进行求解,使其能快速收敛至全局最优.在基准测试数据集上的实验表明,所提算法在不同MTR数据集上均具有较好的测试性能.

关键词：多目标回归稀疏学习流形学习交替优化算法核方法实例相关性

一种基于模型概率单调性变化的自适应IMM-UKF改进算法

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电子与信息学报 2024年第1期46卷 41-48页

作者：王平波陈强卫红凯贾耀君沙浩然海军工程大学电子工程学院武汉430033

针对现有交互式多模型(IMM)算法模型间切换迟滞和转换速率慢的缺点,提出一种基于模型概率单调性变化的自适应交互式多模型无迹卡尔曼滤波改进算法(mIMM-UKF)。该算法利用后验信息模型概率的单调性,对马尔可夫转移概率矩阵及模型估计概... 详细信息

针对现有交互式多模型(IMM)算法模型间切换迟滞和转换速率慢的缺点,提出一种基于模型概率单调性变化的自适应交互式多模型无迹卡尔曼滤波改进算法(mIMM-UKF)。该算法利用后验信息模型概率的单调性,对马尔可夫转移概率矩阵及模型估计概率进行二次修正,加快了匹配模型的切换速度及转换速率。仿真结果表明,与现有算法相比,该算法通过快速切换匹配模型,有效提高了水下目标跟踪精度。

关键词：水下目标跟踪 IMM-UKF算法自适应转移概率矩阵单调性