长初级短次级十二相直线感应电动机数学模型分析

基于大功率直线推进的要求,设计了一种新型十二相双边长定子直线感应电动机,介绍了十二相直线感应电动机的绕组结构。在此基础上,推导了十二相双边长定子直线感应电动机的ABC坐标系数学模型,分析了由电机各相端部绕组空间相对位置决定的十二相直线感应电动机端部漏感的不对称规律,并与多相旋转电机端部漏感的规律进行了对比分析;建立了仿真模型,对电机的电磁性能进行了计算。仿真实验证明了该数学模型的正确性。     

Banach空间中集值测度的表示定理

本文提出了用向量测度及概率测度生成集值测度的方法,推广了文[1]的结果,并给出了有界闭凸集值测度由一族等比向量测度生成的充要条件。     

一种新的数组逻辑结构猜想方法

许多编译优化技术都依赖于数组的逻辑结构,然而在实际的应用中,有相当多的数组是无结构的一维数组,从而妨碍了编译器的优化工作。提出了一种新的数组逻辑结构猜想算法,它能将无结构的一维数组自动变换成具有多维逻辑结构的数组,从而使编译器的优化工作成为可能。首先给出一个引理,指出猜想后的多维数组应满足的基本性质,然后基于该引理给出了猜想数组的逻辑结构应遵循的两条基本规则,最后基于这两条基本规则给出了猜想数组逻辑结构的算法。实验结果验证了所提出的数组逻辑结构猜想算法的有效性。     

试论中小学校长专业发展素质构成要素

校长专业发展是指校长的专业素质结构不断更新、演进和丰富的过程。参照体现校长实现专业发展的五个方面内容,将态度和能力归纳为中小学校长专业化发展素质构成的重要维度。根据心理学理论的划分,将态度及能力的构成经过合理的整合,提出专业精神、专业知识和专业能力是中小学校长专业化发展素质构成的三大要素,并根据校长职业角色维度对三要素进行深入分析和细化,继而提出若干子要素,分析了各要素之间的关系,可作为中小学校长拟(初)从职人员参照依据。     

基于QPSO算法的支持向量机参数优化研究

应用具有量子行为的粒子群优化算法,对支持向量（SVM）进行参数优化研究．根据支持向量机的分类准确率和泛化能力之间的关系,应用QPSO算法选取比较优秀的参数模型,比较参数模型的各项性能,选取最适合实际需要的参数模型．仿真表明,QPSO算法的SVM模型与PSO算法相比在分类准确率和泛化能力上均获得更好的效果,经QPSO优化后的SVM整体性能明显提高．     

基于GA-SVDD的轴承性能退化评估

为解决因机械设备轴承损伤导致机械故障而无法正常工作的问题,提出了一种基于GA-SVDD的轴承性能退化定量评估方法。该方法采用遗传算法优化选择特征参量,并建立SVDD超球体模型,运用SVDD距离评估轴承的性能退化程度。实验分析表明：该方法能够有效地对轴承性能退化过程的细节进行描述,实现对待测样本退化程度的定量评估。     

基于AdaBoost-SVM算法的某火炮炮闩技术状态评估

针对现役装备技术状态评估多依赖于手工拆卸的现状,提出一种基于AdaBoost-SVM模式识别算法的在线技术状态评估方法。利用人工后坐在线检测设备对炮闩装置技术状态参数进行检测,在对检测数据进行相关性分析特征提取的基础上,引入支持向量机模式识别方法,建立炮闩装置技术状态评估模型。通过将评估模型与Ada-Boost算法相结合,每次迭代都根据测试精度对分类错误的样本点和各分量分类器的权重重新赋值,在下一次迭代中形成新的分量分类器以优化分类结果,最终将各分量分类器依其权重综合完成评估。实例分析结果验证了评估模型的正确性和有效性。     

面向SDR应用的向量存储器的设计与优化

针对面向SDR应用的SIMD数字信号处理器高带宽数据访存需求,提出并实现了一种新型的向量存储结构.该向量存储器由16路向量存储块构成,每路采用两组多体低位地址交叉编址存储结构,减少了访存体冲突,充分利用多存储体带宽,以较小的功耗代价实现并行访问多个向量数据.在此基础上,还设计了一种向量访存重整理单元,使向量存储器可灵活支持多路SIMD结构向量处理单元的非对齐访问,实现了其对向量存储器的共享.测试结果表明,该向量存储器能有效减少或消除向量处理单元之间的数据混洗操作,加速相关应用算法.     

支持向量机的OTHR多频特征目标分类识别法

针对低信噪比下多频法在天波超视距雷达(Over-The-Horizon Radar,OTHR)目标分类识别中分类精度不高的缺点,充分利用雷达量测的一些先验信息,将基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的多分类器引入多频法中,提出了一种基于SVM的OTHR多频特征目标分类识别方法。仿真结果表明,利用较少的3个频率点,在信噪比较低的条件下可获得较好的分类识别效果,说明了该方法在OTHR目标分类识别中的有效性和可行性。     

基于GPU的弹道快速计算方法

针对目前飞行器航迹规划中弹道计算量大、耗时长的问题,结合GPU大规模并行计算特性,提出了一种基于GPU的弹道快速计算方法.该方法以4阶Runge-Kutta (R-K)法为基础求解弹道微分方程组,通过计算资源的分配、数据流分段将弹道计算任务映射到GPU线程模型,利用CPU加GPU异构模型的数据流控制能力,实现上千条弹道的并行计算;实验表明该方法计算精度满足要求,并获得几十倍理想加速效果;也为航迹规划系统其他大规模并行计算提供了新的解决思路.