再生核的一种新的计算法及其递推性

利用函数带积分余项的Taylor公式很自然地给出了W2m[a,b]空间的内积;基于这个内积,用Green函数得到再生核简洁的表达式,并用矩阵讨论了再生核计算的递推关系。     

基于混合变量传递函数方法的圆柱壳屈曲分析

提出了一种分析正交各向异性圆柱壳和阶梯圆柱壳稳定性问题的混合变量传递函数方法。首先在壳体环向利用三角级数对位移变量进行展开 ,利用Fl櫣ｇｇｅ薄壳理论和变分原理 ,建立圆柱壳的平衡方程 ,找出对偶力变量 ,将平衡方程写成混合变量形式 ;通过定义混合状态变量 ,建立了系统的状态空间方程 ;然后利用传递函数方法 ,得到了具有任何轴对称边界条件轴压圆柱壳屈曲问题的解析解 ;最后通过位移连续和力平衡条件 ,得到了阶梯圆柱壳屈曲问题的解。理论解推导过程表明此方法在引入边界条件和进行阶梯圆柱壳求解时非常方便。算例分析的结果验证了本方法的正确性     

宇宙高能质子致单粒子翻转率的计算

通过简化半导体器件灵敏单元 ,计算得到了宇宙高能质子在器件灵敏单元内产生的能量沉积。然后利用地面重离子实验单粒子翻转数据得到的Weibull函数 ,计算了CRRES卫星轨道、 33mm铝屏蔽壳体内几种器件的单粒子翻转率 ,并与已有结果进行了比较说明。     

脱层壳屈曲的一阶剪切理论

脱层的存在将会大大降低层合结构的屈曲载荷。本文将含任意位置环向贯穿脱层的轴压圆柱壳分成多段子壳 ,用厚度的一次多项式模拟脱层壳屈曲时子壳的轴向和环向位移 ,利用变分原理导出了脱层壳的屈曲方程和定解条件 ,并用状态空间方法进行求解。通过与经典理论的比较 ,指出了它们各自的适用范围 ;考虑脱层壳的三种不同屈曲模态 ,分析了边界条件、脱层长度、深度对脱层壳屈曲载荷的影响 ;最后给出了正交各向异性脱层壳的屈曲分析     

机动车辆自动识别系统

基于视觉的机动车辆自动识别方法工程量小、检测范围大、系统安装相对灵活，是一种很有前途的方法。目前已开发的商业系统大都用在日间辅助交通管理上。为改善视觉交通检测系统的实用性和增强系统的功能，本文作者对模型系统进行了深入的理论研究，提出了２．５维图像的新思路，提取车辆外形的综和特征更为准确，自适应识别方案使车型识别准确灵活，车头颜色特征的利用使识别的准确性进一步提高。实验证明，系统对光线的适应能力也明显增强，系统的稳定性得到改善，有望扩大系统的使用范围。     

浅析炮车比

本文以坦克发射时车体的角振幅和乘员所受加速度不超过一定值为基础,推导了炮车比极限值的理论公式;并对影响炮车比极值的因素进行了分析,最后,以59式坦克为例得出炮车比不超过1.71,该结论具有普遍意义.     

奇型抛物问题的有限元误差估计

本文引入带权的 Sobolev 空间,讨论了奇型线性问题:(?)((?)u)/((?)t)-1/x~(?)(x~aa(x)u′)′=f(t,x) (x,t)∈1×J(?)/((?)x)u(t,0)=u(t,1)=0 t∈Ju(0,x)=φ(x) x∈I式中 I=(0,1),J=[0,T],0<α<3的有限元方法,并在适当条件下,给出了最佳估计:‖u_(?)-u‖_(0,2,a)≤ch~2{‖φ‖_(2,2,a)+[integral 0 to t (‖u‖~2_(2,2,a)+‖u_(?)‖~2_(2,2,a)dt]~(1/2)}‖u_(?)-u‖_(1,2,a)≤ch~2{‖φ‖_(2,2,a)+[integral 0 to t (‖u‖~2_(2,2,a)+‖u_(?)‖~2_(2,2,a)dt]~(1/2)}     

实现任意全极点有界实函数的低灵敏度SCF的状态空间法

1 引言 Leapfrog sCF具有低灵敏度特性。但在低通情况下,由于开关电容模拟输人电阻的近似性,使得Lcapfrog scF的灵敏度特性变差二。文献[2贻出了设计低灵敏度scF的状态空间法,描述了满足低灵敏度和零灵敏度的矩阵条件,·但未给出寻求满足一定条件的变换矩阵的系统方法。本文在文献口汹基础上,导出了具     

"黑箱”子网络单子网络故障的在线诊断

故障在线诊分析了测试点电压增量与故障子网络空间的关系,提出了将测试点电压增量投影到子网络空间定位故障子网络的方法.该方法仅需一次测试结果,且不依赖于子网络内的结构和参数,故可用于"黑箱”子网络的故障诊断.     

大口径火炮制退机内腔压力测试技术

从火炮反后座装置的特殊结构及测试技术两方面详细分析、总结了我国几种大口径火炮在内腔压力测试时出现不正常现象的原因,并从传感器的机械度、传感器的封装技术、传感器的绝热处理、传感器的频响和排气工装等几个方面改进内腔压力测试的技术工艺方法,并用改进后的方法对155-2型火炮的内腔压力进行了试验,结果表明其工艺方法可准确地测试出内腔压力曲线,从而解决了多年来火炮后座阻力测试技术中存在的关键问题。