形象记忆在数学学习中的应用

根据高中数学知识特点及学习方法,在数学概念、公式、定理等的教学中利用形象记忆,有助于学生正确理解基本概念,掌握公式和定理,并且可以培养学生的学习兴趣,提高数学学习的能力。在数学教学中利用形象记忆,也要注意使用方法和范围。     

分队战术训练仿真系统CGF技术

计算机生成兵力(CGF)是攻防对抗作战仿真的重要组成部分和重点研究内容,也是分队战术训练仿真系统的一个重要技术支撑。给出了仿真系统中CGF实体在基于HLA协议下的功能结构和拓扑结构,介绍了仿真系统中CGF建模所研究的内容和实体建模技术,最后指出了将人工智能技术应用于CGF实体行为决策建模的思路。     

含水率变化对路基回弹模量的影响

使用HM-1型回弹模量仪对路基非饱和含粘砂土进行了6个不同含水率、5个不同干密度的回弹模量试验。试验表明：含水率和干密度对非饱和含粘砂土的回弹模量影响显著：在同一干密度和含水率下,砂土的回弹模量为一常数;在同一干密度下,随含水率的增大,回弹模量明显减小;在同一含水率下,随干密度的提高,回弹模量明显增大。     

改进的Euler方法应用于非线性方程求根

本文通过引入动力系统,将改进的Euler方法应用于非线性方程求根问题,给出非线性方程求根的预估-再校正迭代格式,证明了该格式至少二阶收敛并可以调节参数达到超收敛。最后给出数值实验,数值结果验证了算法的有效性。     

一种视频引信引爆时机控制方法的硬件实现

提出了一种结构简单、命中率高的视频引信设计方案,该引信根据目标在摄像机视场中视频图像序列中的相对位置关系来确定引爆时机.对其中信息处理单元进行了硬件和软件设计,并在实验室条件下,模拟实际作战应用时图像特点,对设计的实验板进行了验证.实验结果表明,单片机软件工作可靠,该方案切实可行.     

用声发射信号和改进的BP神经网络预测磨削表面粗糙度

针对磨削表面粗糙度传统BP（Back Propagation）神经网络模型在线预测时存在预测精度低、误差大等问题,以磨削声发射信号的RMS值、FFT值、标准差、方差和偏斜度5参量为输入单元,建立了三层BP神经网络来预测磨削表面粗糙度,并应用附加动量法和自适应学习速率法对其进行了改进。通过仿真优化了隐层单元数,利用模型对磨削加工10个频段的声发射信号样本进行优选,确定将300400kHz的声发射（Acoustic Emission,AE）信号作为表面粗糙度预测模型学习样本频段。实验结果显示：改进后的BP预测模型与传统BP模型相比,具有收敛速度快、预测精度高的特点,相对误差可控制在8.66%以内。     

紧凑型Tesla变压器的参数测量

对设计加工研制的Tesla变压器,根据Smith建议的测量方法,解决了对紧凑Teala变压器耦合系数进行比较准确地测量的问题,实测耦合系数高达0.9,并对耦合系数稍低于理论设计值的原因进行了探讨,同时分析给出了物理原因.此外,根据Teala变压器电路在初次级初、次级短路和低电压充电情形下的实测电压波形,估算出Tesla变压器电路各参数数值.这些数值与理论计算值吻合,并能满足实际高压充电的要求.     

基于HLA的机动导弹武器系统生存能力仿真评估

通过计算机仿真对生存能力进行评估是一种有效的分析评估手段.利用HLA架构下的仿真理论设计了基于未来战场环境的机动导弹武器系统生存能力仿真评估软件系统,并根据总体设计框架给出了机动导弹武器系统在两次连续打击模式下的生存能力评估作战联邦实例,联邦设计具备扩展到评估敌我双方实施多武器攻防的能力,便于全面考察机动导弹武器系统在复杂真实战场环境下所具备的生存能力.     

BOC调制信号相关检测算法

针对BOC调制信号的相关特性,提出一种针对BOC调制信号载波频率、扩频伪码速率和方波副载波速率的相关检测算法.为验证算法的有效性,在仿真环境下对算法进行仿真,并在不同信噪比下对算法性能进行分析.仿真结果表明,BOC调制信号相关检测算法能有效的实现对BOC调制信号的载频、扩频伪码速率和方波副载波速率的检测.     

层次分析法中相对权重的改进算法

以层次分析法为背景,分析了确定相对权重的常用算法存在的诸多问题.将和行归一法、方根法与乘幂法相结合,解决了迭代初值的选取问题.将Aitken加速技术引入乘幂法,构建了新的迭代数列,列出了新的算法步骤,解决了线性收敛问题.通过实例对比验证了改进算法的优越性.