一种制取缸内示功图的新方法

本文基于舰艇柴油机的推进工况,研究通过测试一组稳态参数,建立物理和数学模型,获取缸内示功图。分析认为:该方法简单实用、成本低,与实测示功图比较误差小,完全满足使用管理中性能分析、工况评判、故障诊断等方面的需要,是解决舰艇柴油机实测示功图困难的一种新的尝试。     

滑阀副配磨参数测量的理论研究

本文对滑阀副配磨参数测量进行了理论分析,推导了滑阀副流量位移曲线的数学模型。文中分析了数据处理中的原理误差,提出了理论公式拟合的算法,消除了原理误差。其中估算的节流边圆角半径、径向间隙,对控制阀的加工质量有重要意义。     

具有分流型抑制机制的视网膜细胞神经网络模型及其应用

视觉细胞之间存在的侧抑制机制能够对接收到的视觉信息进行选择性的提取。运用数学方法模拟视觉细胞之间存在的这种生理机制,提出了一种具有分流型抑制机制的视网膜细胞神经网络模型(SIRCNN),分析了该模型的稳定性,给出了等价电路图,并且基于此模型提出了一种边缘检测算法。将该算法应用于图像边缘检测中,试验结果表明,这种以生物视觉感知机理为基础的神经计算方法可有效地增强图像反差,检测图像边缘。由于细胞神经网络具有高速并行运算、便于硬件实现等特点,因此这种方法在图像实时处理中也具有很大的潜力和应用前景。     

间接边界元法模拟含裂纹介质中弹性波的传播

介绍了间接边界元法的基本理论,利用二维弹性动力边界积分方程解决了地震波在含裂纹介质中的散射问题。编写了地震波在二维非均匀介质中传播的数值模拟程序,模拟了爆炸点源在含裂纹介质中的传播情况,分析了裂纹的分布及填充物对波传播的影响。结果表明,边界元法是研究含裂纹介质中弹性波传播的有效工具。     

P3，4m的优美性

设u、v是两个固定顶点,用b条内部互不相交且长度均为a的道路连接u、v所得到的图用Pa,b表示.Kathiresan证实P2r,2m-1(r,m均为任意正整数)是优美的,且猜想除了(a,b)=(2r+1,4s+2)外,所有的Pa,b都是优美的.杨元生已证实P2r+1,2m-1是优美的.本文证明P3,4m是优美图,从而当a=3时Kathiresan猜想成立.     

惯性组合误差标定中边界条件的确定和数据处理方法

利用弹道导弹速率捷联惯性测量组合的数学模型, 研究了惯性组合误差标定中的边界条件确定的方法,给出了标定后数据处理的关键程序代码, 可用于对惯性组合工具误差的补偿。     

SEAD场景异构无人机配置与任务规划联合优化方法

对敌防空压制(suppression of enemy air defenses, SEAD)场景是多无人机协同的典型应用,针对该场景特点,在任务规划问题基础上将各类型无人机数量也作为决策变量,充分表征目标、任务和无人机的多种约束,建立异构无人机编队路径问题模型。设计了双层联合优化方法求解该模型：上层设计了任务衔接参数指标,精确评估各类型无人机需求,指导无人机配置调整;下层设计了改进遗传算法,高效处理多类型约束并能结合无人机数量变化对任务方案进行精细调整;双层相互协调获得满足需求的无人机配置和执行方案。仿真结果表明,该方法可以在避免遍历无人机配置组合的前提下获得合理的无人机配置方案和高效可行的执行方案。     

基于GRA-PSO算法的端铣工艺参数多目标优化

考虑生产实际的需求,综合最小变形误差、最大金属切除率和最大刀具耐用度建立端铣工艺参数多目标优化模型。通过对粒子群全局寻优能力和灰色理论的适应性综合分析,研究提出耦合粒子群算法（Particle Swarm Op-timization,PSO）和灰色关联（Gray Relevancy Analysis,GRA）的多目标工艺参数优化算法。该方法将多目标函数的优化问题转化为优化单项灰关联度,得到了多项工艺指标要求下的参数优化组合。将该方法应用在多目标工艺参数优化设计中取得了满意的结果,表明其具有很大的适应性。     

压制式干扰条件下舰空导弹杀伤区远界的建模方法

从战场环境、空袭目标特性、舰空导弹武器系统的性能三个方面研究了杀伤区远界。首先利用综合信干比与最小可检测信噪比的关系建立了压制式干扰条件下制导雷达的探测距离模型;然后利用杀伤空域坐标系与攻击平面坐标系的关系,针对不同特性的空袭目标,分析了求解杀伤区远界的方法;在对垂直发射型舰空导弹弹道进行假设的基础上,利用比例导引弹道模拟了舰空导弹的飞行过程。仿真结果表明,该模型能较好的模拟舰空导弹的杀伤区远界。     

基于菱形模板的摄像机标定方法

在传统的基于平面模板的摄像机标定算法和基于3个非线性点在特定运动下的标定算法的基础上,提出了一种基于菱形模板的摄像机标定算法,本算法只需要知道菱形的一个夹角就能标定出摄像机的内参数矩阵。弥补了传统算法在标定时需要知道特征点世界坐标的不足,减少了制定模板世界坐标带来的误差;同时本算法不需要菱形特征点做任何运动,避免了旋转特征点带来的人为误差。该算法的标定精度仅取决于特征点检测的精度,实验结果验证了该文算法的有效性。