关于多元积分中几个分析命题的证明

多元函数的积分学是高等数学的重要内容之一。针对多元函数积分学中的空间区域问题、重积分对积分区域的对称性问题以及曲线积分、曲面积分计算公式推导中所存在的问题提出了四个命题 ,并对这四个命题进行了证明     

输入分机核心板的改造方案

提出关于输入分机两种电路的改造方案,即绝对值和正切函数发生器电路的工程实现方法,从而解决修理中备件替换问题．经实验证明,电路具有很高的精度,且容易实现．     

浅谈T（S）函数在准静态热力学过程中的应用

本文简要分析了T(S)函数在准静态热力学过程中的应用,给出了确定过程中最高(低)温度及吸(放)热转换点的方法。对利用T(S)函数计算热循环效率进行了初步的探讨。     

基于改进YOLOv5s轻量化模型的红外场景目标检测方法研究

红外技术在防备夜间作战和隐蔽作战中发挥的作用是至关重要的,针对如何平衡红外图像检测精度与轻量化的问题,提出一种基于红外场景下的轻量化目标检测模型M-YOLOv5。该网络模型采用改进的ShuffleBlock模块替换原有的CSP骨干网络。此外,应用轻量级上采样算子CARAFE替换原有上采样模块,在C3模块中加入SE注意力机制,降低冗余信息,提高特征的区分性和表征能力,重新设计损失函数,E-IoU作为新的损失函数,加快模型收敛速度。在公开数据集FLIR上进行了实验,实验结果表明：改进之后网络模型的平均检测精度达到73.0%,仅降低2.9个百分点,而M-YOLOv5模型的网络参数数量、理论计算量分别减少40%、39%,模型的推理速度提高52%,满足部署于边缘设备的需求。     

三维表面裂纹扩展轨迹与数值仿真研究

针对三维表面裂纹扩展形态和轨迹难以预测的特点,基于ANSYS有限元分析软件,利用三维裂纹扩展仿真方法,开发三维裂纹扩展程序,研究典型的三维表面单裂纹与三维非等大共面表面双裂纹扩展轨迹,实现了任意三维多裂纹扩展轨迹的数值模拟。主要研究内容与结论如下：针对三维表面单裂纹模型,当初始裂纹形状c/a>1时,最深处的应力强度因子值大于自由表面处应力强度因子值,随着裂纹的不断扩展,前缘会渐渐趋于稳定的圆形。而对于三维非等大共面表面双裂纹,较大的裂纹扩展速率大于较小的裂纹。开始时2条裂纹均沿光滑的样条曲线扩展,后来受到另一条裂纹的影响,在彼此接近处,由于应力放大作用,此部位的应力强度因子变大,扩展速率也会高于裂纹前缘其他部位。     

EMS型磁浮列车悬浮控制系统对爬坡能力的约束分析

分析EMS型磁浮列车的悬浮控制系统对爬坡能力的约束。首先基于系统开环传递函数和通用的悬浮控制器模型,通过将其单实极点配置为闭环非主导极点,将爬坡能力与控制系统的频带和阻尼等参数对应起来;然后以圆曲线型缓和曲线为例,分析得出坡道段的最大跟踪误差与行车速度的关系;最后结合允许误差,给出最小竖曲线与最大爬坡速度半径的关系。研究结果对实际工程具有一定的指导意义。     

强跟踪扩展卡尔曼滤波及其在捷联惯导初始对准中的应用

针对在模型失配和观测噪声干扰情况下常规滤波器出现精度下降甚至是发散的问题,提出了基于自适应多重渐消因子的改进方法,即通过计算新息序列协方差的估计值确定多重渐消因子,提高当前观测量对滤波器的修正作用。仿真及实测实验结果表明:该算法可以有效抑制滤波发散,同时保证其快速收敛以及高精度估计。     

一种弹性安装条件下分配电箱的冲击仿真方法与试验研究

为解决抗冲击时域分析中无法准确建立结构模型和模拟隔振系统的特性问题,首先基于ABAQUS软件,以弹性安装的分配电箱为研究对象,建立了隔振器-设备一体化仿真模型;然后,将液压双波冲击试验所采得的冲击激励信号作为输入,得出不同冲击激励下分配电箱的响应特性结果。结果表明:位移的仿真与试验误差小于10%,主应力峰值的仿真与试验误差小于13%,可满足一般的工程实际需求;误差主要由于仿真中未考虑阻尼和隔振器的动刚度的非线性。     

线性模型的海基制导系统误差分离方法性能分析

利用传统制导工具系统误差线性回归模型,对Bayes估计、主成分分析以及正则化分析三种改进的分离方法进行了比较,分析了它们在工程应用上的优缺点,给出了实际应用时的限制因素;同时结合海基导弹特有的初始状态误差,设计了整体估计、分段估计以及迭代估计三种估计策略,给出了相应的分离步骤。仿真结果表明,文中给出的三种误差分离方法在不同的评价标准下具有不同的实际应用意义;而在弹道差评价标准以及方差评价标准下,分段估计和迭代估计策略下的误差分离结果要明显好于传统整体估计结果。     

视频监视前景图像估计的盲源提取方法

在视频图像运动检测的背景消减方法中,场景图像或帧可建模为前景图像和背景图像的叠加或线性混合。然而,实际中图像的背景和前景往往相关,常用的主成分分析和独立分量分析等方法难以实现准确提取。为此,将视频图像的前景提取建模为盲源提取问题,提出了一种基于均方交叉预测误差的盲源提取方法,可以从相关的源视频图像中提取期望的前景图像,并将该方法扩展应用于基于基本模型和特征背景模型的背景消减方案中。基于人工和实际视频的实验验证了盲源提取背景消减方法的可行性和有效性。