平面交叉杆系变形协调普适方程及其通解

本文运用拓扑学、微分学、几何学的数学方法,捕捉到平面三交叉杆系的变形特点——拓扑特征.在小变形条件下,通过变换得到变形协调普适方程.从而推导出解此类拉压超静定问题的一种快速有效方法.该方法可直接应用于教学与工程计算.     

有关Toeplitz系统的研究(I)——块K-循环Toeplitz阵求逆的快…

本文讨论了分块Ｋ－循环Ｔｏｅｐｌｉｔｚ系统,对ｍｎ阶分块Ｋ－循环矩阵的求逆,我们推导出一种快速付氏变换算法,其算术复杂性为０（ｍｎｌｏｇ２ｍｎ）。     

反坦克导弹的气动参数辨识

本文运用极大似然法进行激光驾束制导反坦克导弹气动参数的辨识。在辨识的迭代寻优过程中,采用变步长搜索提高辨识准度;在辨识算法的具体计算处理上,采用了模型分解法,大大减少了计算时间,保证了气动参数的辨识精度。同时给出辨识仿真验证结果.     

三维空间中高斯束法有关应用公式的推导

本文从理论上推导了三维空间中高斯束法有关应用公式,研究了高斯束的性质,阐述了高斯束在自由空间中的传播规律及其在界面上的反射规律。文中还探讨了高斯束初值的选择及其反射后的相位补偿问题,为高斯束法在三维空间中的应用创造了条件。     

分布式间歇干扰下基于SMI的GNSS空时自适应处理器性能分析

针对全球导航卫星系统接收机面临的分布式间歇干扰威胁,全面准确地分析了基于采样矩阵直接求逆方法的空时自适应处理(space-time adaptive processing, STAP)的抗干扰性能。在建立性能分析模型的基础上,根据间歇干扰造成的采样协方差矩阵不匹配情况,通过分类评估、梳理归纳、理论推导全面分析了不同情况下STAP的性能。分析结果表明在采样长度小于闪烁周期且使用预采用处理方法时,空时自适应处理器会出现漏采样,干扰抑制性能会急剧下降,漏采样出现的频率为各干扰闪烁频率之和。数值和仿真分析验证了理论分析的结果,在此基础上讨论了考虑分布式间歇干扰时STAP的优化设计。     

工作专班贵以“专”

为有效推动急难险重任务破题攻坚,遴选骨干力量成立工作专班,建立周期会商、信息传递、资源归集、责任分解等制度,集中优势兵力打主动战、歼灭战,是当下各级较为常用的一种工作方法。但也应该看到,实际工作中,各单位不同程度存在专班众多但运行不畅、人才济济但缺乏合力、“开张”许久但成果寥寥等问题。细究原因,就在于“专”的品质没有凸显、“班”的定位出了偏差。     

顾及噪声影响的GNSS高程序列预测Prophet方法

全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)高程时间序列具有非平稳、非线性、含噪声等特点,在深入研究Prophet预测模型的基础上,针对Prophet预测模型对于趋势信号和周期信号有良好预测效果这一特性,提出一种引入经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)的“降噪—分解—预测”组合GNSS高程时间序列预测方法。该方法先将原始时间序列进行EMD降噪,再对降噪后的序列进行分解预测,最后重构各分量预测信号为最终预测序列。通过对实测高程数据进行研究,实验结果表明：降噪后信号的平均信噪比为10.30dB,能量百分比平均为88.75%;利用所构建的短期预测方法,GNSS高程时间序列预测结果的均方根误差分别平均提升26.41%和14.88%;平均百分比误差分别平均提升18.92%和7.91%,验证了组合预测方法的有效性及实用性。     

谨防“层层传导压力”走样变味

前期到基层调研,一些基层干部反映:时下许多工作,从上到下一级对一级传导压力,层层开会分散任务,把落实的责任以“主体责任”为借口,落在基层的头上,又是“留痕”又是报表,又是考核又是问责,基层感觉“压力山大”。“没有压力就没有动力。”科学地分解任务、压实责任,形成“一级抓一级、一级带动一级”的责任落实机制,本是抓工作落实的有效方法。     

结合振动特征优选和GWOA-XGBoost的电机轴承故障诊断

为解决电机轴承故障状态难以识别,从而造成诊断精度不高的情况,提出了一种基于信号特征提取与极限梯度提升算法(extreme gradient boosting, XGBoost)结合的电机轴承故障诊断模型。使用优化的变分模态分解获得振动信号的固有模态函数(intrinsic mode function, IMF)分量,再基于多尺度熵理论计算各IMF分量的多尺度熵值进行特征重构。在鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm, WOA)中引入遗传算法的选择、交叉、变异操作对WOA进行改进。用改进的WOA算法对XGBoost的超参数进行寻优,获得了帮助XGBoost取得最优分类效果的超参数组合,将7种不同故障类型的振动信号进行重构后输入优化的XGBoost模型进行故障诊断。实验结果表明,所提GWOA-XGBoost模型的电机轴承故障诊断精度能够达到97.14%,相较于传统诊断方法,性能提升效果显著。