摘要：为了提高稀疏信号恢复的准确性,开展了基于自适应套索算子(Least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)先验的稀疏贝叶斯学习(Sparse Bayesian learning,SBL)算法研究.1)在稀疏贝叶斯模型构建阶段,构造了一种新的多层贝叶斯框架,赋予信号中元素独立的LASSO先验.该先验比现有稀疏先验更有效地鼓励稀疏并且该模型中所有参数更新存在闭合解.然后在该多层贝叶斯框架的基础上提出了一种基于自适应LASSO先验的SBL算法.2)为降低提出的算法的计算复杂度,在贝叶斯推断阶段利用空间轮换变元方法对提出的算法进行改进,避免了矩阵求逆运算,使参数更新快速高效,从而提出了一种基于自适应LASSO先验的快速SBL算法.本文提出的算法的稀疏恢复性能通过实验进行了验证,分别针对不同大小测量矩阵的稀疏信号恢复以及单快拍波达方向(Direction of arrival,DOA)估计开展了实验.实验结果表明:提出基于自适应LASSO先验的SBL算法比现有算法具有更高的稀疏恢复准确度;提出的快速算法的准确度略低于提出的基于自适应LASSO先验的SBL算法,但计算复杂度明显降低.

摘要：采用三维粘性非定常数值模拟方法,对某汽轮机设计状态末级非定常流动进行了模拟,并对设计状态下各因素引起末级动叶表面产生非定常力的大小和作用机理进行了分析。结果表明,本文中的汽轮机末级在设计条件下,上游静叶尾缘激波和位势场对下游转子的影响比尾迹作用的影响更大,静叶尾缘激波和位势场导致下游转子叶片表面非定常力大小呈周期性变化;此外上游静子尾迹以及动叶尾缘出口膨胀波等也是产生转子叶片表面非定常力的因素。

摘要：采用三维粘性数值模拟方法对变工况下空冷汽轮机末两级流动进行了模拟,研究了效率和脱流高度等重要参数的变化规律,着重分析了设计点和小容积流量工况时的三维流场。通过分析了解了机组在变工况运行时末级流动的特点,为空冷汽轮机末级叫片的设计和优化提供了依据。