增强盲源分离及潜艇振动定量溯源研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51305329
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    28.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0503.机械动力学
  • 结题年份:
    2016
  • 批准年份:
    2013
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2014-01-01 至2016-12-31

项目摘要

Submarines are powerful weapons for national defense and maritime interest protection. Vibration monitoring and control have great engineering values for improving the stealth performance and war power of submarines. Due to the complex structures, many vibration sources, and intensive space, it is difficult to quantitatively trace vibration sources, which is the bottleneck that restricts the stealth performance of submarines. Aiming at quantitative vibration and noise source tracing for submarines, this project studies on the mechanisms of vibration generation, transmission, and coupling of submarines, and builds an accurate vibration model by combining linear composition, nonlinear modulation, and convolutive coupling; proposes an enhancement mechanism of blind source separation via multi-separation and clustering optimization, which reduces the effects of modeling errors and parameter errors on the accuracy of blind source separation, and enhances the stability and reliability in engineering applications; studies on the relative energy contributions of vibration sources in iterative calculation of the enhanced blind source separation, and proposes a novel quantitative vibration source tracing method for submarines; carries out multi-source vibration experiments on an vibration test-bed of submarine shell structures, and validates the correctness of vibration source mixing model, the effectiveness of the enhanced blind source separation, and the accuracy of quantitative vibration source tracing method. The enhanced blind source separation method and vibration source tracing technique proposed in this project have important academic significance and engineering application values as they can provide scientific evidences for vibration monitoring and control of the submarines on active service, and vibration reduction design of the late-model submarines.
潜艇是捍卫国家安全和海洋权益的国防利器,振动噪声监测和控制对于提高潜艇隐身性能和作战能力具有重要工程价值。潜艇结构复杂、振源众多、空间密集,使得振动定量溯源困难,成为制约潜艇隐身性能的瓶颈。本项目以潜艇振动噪声定量溯源为目标,研究潜艇振动发生、传递和耦合机理,建立线性叠加、非线性调制和卷积耦合的振源混合模型;提出多次分离聚类优选的盲源分离增强机制,降低模型误差及盲源分离参数对计算精度的影响,提高盲源分离工程应用的稳定性和可靠性;研究增强盲源分离迭代计算中振源的相对能量贡献,提出潜艇振动定量溯源的新方法;在潜艇壳体结构振动实验台上开展多源振动实验,验证振源混合模型的正确性、增强盲源分离方法的有效性和定量溯源算法的准确性。本项目提出的增强盲源分离方法和潜艇振动定量溯源技术,可为现役潜艇振动噪声的监测和控制,以及新型潜艇的减振降噪设计提供科学依据,具有重要的学术意义和工程应用价值。

结项摘要

潜艇是捍卫国家安全和海洋权益的国防利器,振动噪声监测和控制对于提高潜艇隐身性能和作战能力具有重要工程价值。针对潜艇壳体结构振动特性,研究了基于运行工况传递路径分析的壳体结构振动传递特性,剖析了信源串扰、传递率精度低、以及路径误判三大技术难题;研究了多次分离聚类优选的盲源分离增强机制,综合考虑多参数对信号分离的影响特性,构造了稳定可靠的高精度增强盲源分离模型;研究了壳体结构振动信源混合模型,剖析了振源混合机理并基于盲分离框架,提出了潜艇振动噪声定量溯源理论与方法;搭建了精密壳体结构振动噪声综合分析试验台,并进一步完善为多几何体振动噪声综合分析试验台,开展了多方面试验研究验证了提出方法的有效性和精确性。项目研究可为现役潜艇振动噪声监测与控制,以及新型潜艇的减振降噪设计提供科学依据,具有重要的学术意义和工程应用价值。

项目成果

期刊论文数量(14)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(5)
专利数量(0)
Tikhonov regularization-based operational transfer path analysis
基于吉洪诺夫正则化的操作传递路径分析
  • DOI:
    10.1016/j.ymssp.2015.12.025
  • 发表时间:
    2016-06-15
  • 期刊:
    MECHANICAL SYSTEMS AND SIGNAL PROCESSING
  • 影响因子:
    8.4
  • 作者:
    Cheng, Wei;Lu, Yingying;Zhang, Zhousuo
  • 通讯作者:
    Zhang, Zhousuo
An efficient equivariant adaptive separation via independence algorithm for acoustical source separation and identification
通过独立算法进行有效的等变自适应分离,用于声源分离和识别
  • DOI:
    10.1007/s11431-016-0219-5
  • 发表时间:
    2016-11
  • 期刊:
    Science in China - Series E: Technological Sciences
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Cheng, Wei;Lu, Jian Tao;Gao, Lin;Zhang, Jie
  • 通讯作者:
    Zhang, Jie
Noise source identification and localization of mechanical systems based on an enhanced independent component analysis
基于增强独立分量分析的机械系统噪声源识别和定位
  • DOI:
    10.1177/1077546314539370
  • 发表时间:
    2016-03
  • 期刊:
    Journal of Vibration and Control
  • 影响因子:
    2.8
  • 作者:
    Cheng, Wei;Zhang, Zhousuo;Zhu Guanwen;He Zhengjia
  • 通讯作者:
    He Zhengjia
Acoustical source separation and identification using principal component analysis and correlation analysis
使用主成分分析和相关分析进行声源分离和识别
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015-06
  • 期刊:
    Journal of Vibroengineering
  • 影响因子:
    1
  • 作者:
    Cheng, Wei;Zhang, Zhousuo;Zhang, Jie
  • 通讯作者:
    Zhang, Jie
基于独立分量分析的壳体结构振源数目估计方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    机械工程学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    成玮;何正嘉;张周锁
  • 通讯作者:
    张周锁

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其他文献

肺结核与慢性阻塞性肺疾病的研究进展
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
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  • 发表时间:
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
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  • 通讯作者:
    陈平
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    10.3760/cma.j.cn431274-20200902-01217
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    中国医师杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈平;成玮;段佳熙;彭雅婷;曾玉琴
  • 通讯作者:
    曾玉琴

其他文献

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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