法律漏洞及其补充——由手机短信侵权民事责任引发的深层思考

目前,利用手机短信交往成为时尚。它虽然便利、快捷、廉价,但由此造成的侵权事件却越来越多,严重地损害了人们的人身和财产安全。可现行法律对之无明确、具体、直接的规定,以至于难以很好地维护手机用户的利益。本文结合法律漏洞及其补充,从立法的必要性、可行性、立法技术上的可能性论述对手机短信侵权进行民事立法,以保护手机用户合法权益的合理性和科学性。同时也表明采用立法的形式弥补法律漏洞的观点,以求教于学界同仁。     

基于热力学第二定律的直喷式柴油机性能分析

这项研究的目的是发展用热力学第二定律分析柴油机在不同运行工况性能的能力.研究是针对一台12150L型柴油机进行的,以发动机气缸内部压缩、燃烧、膨胀、瞬时传热和换气过程的理论模拟模型为基础,应用热力学第二定律分析,度量各种能量品质的优劣和不可逆损失值,并且与热力学第一定律的能量平衡进行了比较.分别改变循环喷油量、燃烧开始角、燃烧持续期及燃烧品质指数.研究了参数变化对缸内可用能和热力学第一定律效率和第二定律效率的影响.     

载人飞船上升段轨道的Newton迭代设计法

本文对载人飞船上升段轨道的一种工程设计方法进行了探讨。该方法的特点是根据上升段飞行的特征,运用飞行力学原理选定其控制规律的数学模型,然后根据上升段轨道的中间约束条件和终端约束条件,利用Newton迭代法确定模型中的各待定参数。本文给出了该设计方法的流程图,并通过模拟计算论证了该设计方法的可行性。     

再入机动弹头的速度控制

本文详细地讨论了再入机动弹头的速度控制问题。根据优化原理找到了对固定目标进行攻击的最优制导规律,讨论了理想速度曲线的设计方法,以及具体实施减速控制的方法。仿真计算表明,对落速控制的精度是较高的。     

多频激励微波非线性电路分析及其同伦连续算法

本文分析了微波非线性电路在多频激励下的频域稳态响应,给出了同伦连续这一简单有效的算法,结合实际计算了实例。     

空空导弹攻击区处理的拟合——插值法

用最小二乘拟合与插值相结合的方法对空空导弹的发射包线进行处理,降低了拟合阶次。数字仿真结果表明,该方法不但在平常发射条件下极大地提高了拟合的精度和速度,而且在一些传统方法几乎无法使用的异常情况下仍有较好的结果。     

基于SRUKF仅测角导航的空间交会闭环控制协方差分析

针对基于仅测角导航的空间交会问题,开展了采用线性协方差进行闭环控制误差快速分析方法的研究。建立了基于SRUKF (Square Root Unscented Kalman Filter) 的仅测角导航算法并推导了观测敏感矩阵,构建了基于多脉冲Hill制导的闭环控制线性协方差分析模型。经算例验证,本文提出的闭环控制协方差分析结果与Monte Carlo打靶结果能够很好吻合;该方法适用于采用传统Extended Kalman Filter (EKF)的仅测角导航问题,但其迹向位置的估计存一个与该方向控制误差方差相当的偏心,其误差椭圆的长轴和短轴分别比基于SRUKF的估计结果大了24.68%和20.56%。此外,由于采用了QR分解和Cholesky 因子更新两种高效的代数运算,基于SRUKF的协方差分析模型要比基于EKF的协方差分析模型在计算速度上快了10%。     

平方根无迹卡尔曼滤波仅测角导航的空间交会闭环协方差分析方法

针对基于仅测角导航的空间交会问题,开展了采用线性协方差进行闭环控制误差快速分析方法的研究。建立了基于平方根无迹卡尔曼滤波(Square Root Unscented Kalman Filter,SRUKF)的仅测角导航算法并推导了观测敏感矩阵,构建了基于多脉冲Hill制导的闭环控制线性协方差分析模型。算例验证结果表明:提出的闭环控制协方差分析结果与Monte Carlo打靶结果能够很好地吻合;该方法适用于采用传统扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)的仅测角导航问题,但其迹向位置的估计存在一个与该方向控制误差方差相当的偏心,其误差椭圆的长轴和短轴分别比基于SRUKF的估计结果大24.68%和20.56%。此外,由于采用了QR分解和Cholesky因子更新两种高效的代数运算,基于SRUKF的协方差分析模型的计算速度要比基于EKF的协方差分析模型的大10%。     

应用于卫星导航功率倒置阵的改进最小均方算法

采用功率倒置准则的自适应天线阵特别适合于弱信号、强干扰的场合,因而在卫星导航系统中得到了广泛的应用。针对基于最小均方算法实现的卫星导航功率倒置阵在干扰数目或干扰功率突然减少时,算法收敛慢、影响信号接收性能的问题,分析了这一现象的产生机理,并提出了相应的改进算法。改进算法通过功率监测来检测干扰数目或干扰功率的突变,然后对最小均方算法进行复位处理重置权值来达到迅速收敛的目的。仿真结果表明:与原算法相比,改进算法可显著提高功率倒置阵的收敛速度。     

基于正交最小二乘估计的非线性时间序列的预测

在对非线性时间序列的短期预测中经常采用局部线性化的预测算法 ,原有的算法使用普通最小二乘法 (LS)估计近似线性模型的参数。对于存在噪声的数据 ,该算法的数值稳定性较差。本文在对非线性空间进行局部线性化的基础上 ,采用正交最小二乘方法 (OLS)对线性模型同时进行结构选择与参数辨识 ,改善了数值的病态特性 ,增强了算法的稳定性