高速核在高温热平衡等离子体中的非平衡弛豫过程对热核反应率参数的影响

高速核入射到高温热平衡等离子体背景中,由于入射核动能远大于背景等离体中带电粒子之平均动能,入射核在与背景等离子体达到热平衡之前,会存在一段逐渐损失能量的非平衡弛豫过程。本文以高速氘核入射到高温氘化锂等离子体为例,在计及氘核的这种非平衡弛豫过程时,给出了一种计算热核反应D(t,n)~4He之反应率参数的方法。氘核在弛豫过程中的能量损失考虑了氘核与各种带电粒子的库仑散射过程,其能量损失率采用快速带电粒子的慢化理论来计算;氘与背景等离子体中的原子核发生的核反应过程,考虑了非平衡状态下束靶机制的D(t,n)~4He反应和热平衡状态下的D(t.n)~4He反应。在暂未考虑核散射的情况下,计算结果表明,当等离子体温度在7.5KeV～20KeV范围内变化时,氘核的非平衡弛豫过程对热平衡状态下D(t,n)~4He反应率参数的修正因子大致在1.0062～1.0943范围内变动,且温度越高,修正因子越小。计算还表明,当温度一定时,修正因子随等离子体中粒子的数密度变化不明显。     

二维隐马氏模型的一种简化算法及其参数估计

针对现有的二维隐马氏模型算法给出了一种简化算法及参数估计方法。该算法与现有的算法相比非常简单。基于此方法给出了相应的识别方法和参数估计,并且该估计与极大似然估计是等同的。     

增量式神经网络聚类算法

神经网络模型具有强大的问题建模能力,但是传统的反向传播算法只能进行批量监督学习,并且训练开销很大。针对传统算法的不足,提出全新的增量式神经网络模型及其聚类算法。该模型基于生物神经学实验证据,引入新的神经元激励函数和突触调节函数,赋予模型以坚实的统计理论基础。在此基础上,提出一种自适应的增量式神经网络聚类算法。算法中引入"胜者得全"式竞争等学习机制,在增量聚类过程中成功避免了"遗忘灾难"问题。在经典数据集上的实验结果表明:该聚类算法与K-means等传统聚类算法效果相当,特别是在增量学习任务的时空开销方面具有较大优势。     

高超声速滑翔导弹气动参数自适应跟踪建模

针对高超声速滑翔导弹跟踪中状态模型构建问题，研究基于制导变量变化规律的气动参数建模方法。对气动参数进行分析，指出传统建模方法的缺点。在假设制导变量服从一阶时滞过程的前提下，利用线性化的气动系数推导气动参数模型，通过分析不同飞行状态下的模型变式，证明模型对目标机动具有自适应性。对模型中未知参数的取值问题进行讨论，实现模型与飞行状态的自适应匹配。仿真结果表明：当目标发生机动时，所提模型性能明显优于传统模型。同时，在不同滤波器参数条件下的仿真结果进一步证实了模型的有效性。     

新型GPS接收天线及其馈源网络的设计

主要是结合常规设计方法和IE3D仿真软件的强大建模与参数调节功能进行的设计与研究,成功实现了一种满足要求的双频段十字形缝隙耦合叠层矩形微带天线;此外,采用平行馈源技术的馈电网络在IE3D LineGauge模块的辅助设计下得以实现,该馈源网络很好地满足了天线所需的圆极化特性.最后,利用IE3D对最终确定的天线及其馈源网...     

主动声纳宽带信号的一种高效参数估计算法

讨论在宽带信号体制下,对水中高速目标的检测与估计问题,给出了高斯包络线性调频信号必须采用宽带模糊函数进行检测时的带宽和目标速度范围。在仿真分析了信号宽带、窄带模糊函数主峰特性的基础上,提出了一种联合利用宽带模糊函数和窄带模糊函数的高效目标参数估计算法,该算法可以将二维相关运算简化到一维相关运算,降低了运算量,同时具有良好的估计精度。     

基于多Agent协作的战场信息共享系统研究与实现

针对联合作战中分布、动态的战场环境和海量的战场信息,满足不同作战实体对战场信息资源共享的需求,构建了一个基于多智能体的、面向作战任务的信息资源共享模型,并提出了一种新颖的基于相似度的用户动态聚类方法。从用户的资源请求中发现用户兴趣和用户之间的相似度,通过交互机制有效地将相同兴趣的用户及资源智能体关联起来,提高作战主体获取战场信息的能力。实验证明该算法具有较高的效率和良好的可扩展性。     

锆酸铅PbZrO3序参量的量子饱和

在503 K反铁电体PbZrO3发生立方-正交相变,序参量是反平行离子位移引起的超晶格;在低温相时,PbZrO3的反铁电超晶格反射强度随温度的变化成正比,可以由考虑量子效应的Landau唯象理论加以描述;高于室温时,Γ25超晶格反射强度显示了不同的温度依赖性。     

基于参数自适应辨识的被动定向算法

推导了匀速运动目标球坐标系下的定向跟踪模型;状态建模的不完备性引起了模型噪声方差阵带有未知径距参数,因而需要解决参数在线辨识问题.从滤波残差正交性原理出发,推导出参数自适应辨识滤波器(PIBF),计算机仿真验证了该算法的有效性并且对目标机动有一定的鲁棒性.     

基于图分割的机械系统概念模块划分

为更好地实现机械系统的模块化设计,在基于功能-行为-概念结构(function-behavior-conceptualstructure,FBCS)的产品概念设计过程中引入面向产品概念要素的图分割聚类算法,建立了一种面向FBCS的产品概念模块划分方法。以堆垛机推拉机构为例,分析了根据产品的总体目标特征,进行产品功能、行为、概念结构求解与功能分解迭代的产品概念设计分解方法。为描述概念产品,提出黑箱法和IDEF0功能描述方法相结合的概念产品建模方法,以建立产品子功能-概念结构模型。在此基础上,建立了产品概念要素(功能、行为、概念结构、接口)的相关关系分析方法,并引入图分割聚类算法进行产品概念要素聚合,以实现产品概念模块的划分。推拉机构的概念模块划分证明该方法是可行和有效的。