双基阵纯方位TMA的一种自适应算法仿真

为了改善普通卡尔曼滤波算法在观测噪声统计特性未知情形下处理双基阵纯方位TMA问题时的滤波性能,提出了一种在线估计观测噪声统计特性的自适应卡尔曼滤波算法,计算机仿真结果表明,该算法能够在线估计观测噪声统计特性,使Kalman滤波器始终处于稳定状态,并精确地估计目标的运动参数,同时指出了自适应算法的初值选取对滤波收敛速度的重要影响,当滤波初值选取恰当时会明显加快滤波收敛过程.     

考虑刚度影响的双输入转矩分流式齿轮系统均载特性

为了对转矩分流齿轮系统均载特性进行更加深入的研究,建立系统非线性动力学模型,采用数值仿真方法计算系统的均载系数,分析联动轴扭转刚度、输出轴支撑刚度、输入转速以及轴位角对均载系数的影响规律,并对齿轮系统进行实验研究.研究结果表明:输出端的均载系数大于输入端的均载系数,高压输入端的均载系数大于低压输入端的均载系数;均载系数...     

带失效因子的J-M软件可靠性预计模型

提出带失效因子的J-M软件可靠性预计模型.先分析了原有J-M软件可靠性预计模型的特性,指出了此模型产生与实际情况差异的原因;基于在测试初期软件出现的错误,对软件失效率的影响大于测试后期出现的错误对软件失效率的影响的思想,提出了带失效因子的J-M软件可靠性预计模型.最后,针对所提出的模型,利用测量的数据进行了实际验算.     

基于数学形态学的三维空间聚类

分析了各种空间聚类的方法,研究了炮阵地地形分析和选取原则,实现了炮阵地选取决策支持系统,提出了基于数学形态学的三维空间聚类新算法,并将该算法运用到开发的炮阵地选取决策支持系统中,实验结果表明,该算法效果较好.     

时空联合提取目标线谱方法

从线谱的时空域信息出发,通过分析目标线谱与自噪声线谱的差异性以及变化规律,研究噪声背景下目标线谱的提取方法,并将提取的目标线谱应用于单阵方位频率TMA模型.基于海上实验数据的模型解算结果稳定有效,表明该方法在提取目标线谱问题上的有效性.     

基于自适应小波正交基神经网络的参数辨识

提出了一种基于小波正交基神经网络的非线性在线辨识方法.小波变换具有良好的收敛速度和逼近精度,神经网络具有强大的非线性映射能力、自学习、自适应等优势,采用正交基小波函数作为神经网络的基函数构成小波神经网络,该网络兼有小波函数和神经网络的优点;制导航弹数字仿真结果表明, 该方法对含噪声数据进行处理效果好,能很好地满足非线性在线辨识的需求.     

非均匀形核法制备Cu包覆纳米SiO2复合粉体

采用非均匀形核法制备了Cu包覆纳米SiO2复合颗粒,利用X射线衍射仪、扫描电镜、能谱仪及透射电镜等分析手段对复合颗粒进行了表征,并探讨了包覆结构的形成机制。结果表明:复合颗粒分散均匀,无团聚,单颗粒内包含多个分布均匀的纳米SiO2颗粒,且均被Cu包覆层隔离,纳米SiO2颗粒的分散性得到了显著改善;新制备的复合颗粒不存在氧化,在存放或者制样过程中会部分氧化为Cu2O;纳米SiO2颗粒表面Cu包覆层的形成机制主要是非均匀形核作用,包覆的结构取决于 Cu晶粒在纳米SiO2颗粒表面的沉积以及对复合颗粒的团聚控制。     

基于ANSOFT的叶片式MRF减振器磁路仿真

介绍了一种基于传统叶片式液压减振器设计的叶片式磁流变液(MRF)减振器的结构和磁路设计,利用Ansoft工程电磁场有限元分析软件对叶片式MRF减振器的磁路进行了分析。通过深入分析该型减振器的磁场分布,为减振器的磁路设计提供参考。     

一种基于最大似然估计的ISAR自聚焦算法

自聚焦是ISAR成像中的一项关键技术,其目的是消除目标和雷达的径向运动引起的相位误差。从ISAR信号模型出发,推导得到了相位误差的最大似然估计,并给出了一种基于最大似然估计的ISAR自聚焦算法。该算法采用了相位梯度算法(PGA)的处理结构,利用了多个距离单元上的散射点信号。算法中没有孤立散射点的要求,不需要相位解模糊,并且消除了相位误差估计中积累误差的影响,提高了相位误差的估计精度。将该算法应用于实测数据的ISAR成像中,得到了较好的聚焦结果。     

课程改革我们追求什么——对基础教育新课程实施过程中的思考

基础教育课程改革核心理念是:为了一切人,为了人的一切。其基本观点是:重视学生的精神状态,培养学生的学习能力,倡导成功体验,强调个性发展,让师生与人类崇高的精神对话。因此,我们认为基础教育课程改革应追求一种教育全人化的价值取向,以人的发展为中心,以人文关怀为宗旨,使得中小学基础教育成为充满人文关怀的乐园,学生进行自我教育的手段,每个学生成长的平台,师生共同成长的沃土。