整环上不定方程组的通解公式及其应用

借助Z上矩阵A∈Mm×n(Z)的标准形式D=VAU=diag(d1,d2,…,dq,0,…,0),得到了整环上不定方程组AX=B的通解公式以及矩阵初等变换法.     

基于时滞分割法的具有leakage项时滞的离散型神经网络状态估计

摘要：研究一类具有leakage时滞的离散型神经网络的状态估计问题．通过构造新的Lyapunov泛函得到保证估计误差全局渐近稳定的充分条件,并通过求解一个线性矩阵不等式（LMI）得到状态估计器的增益矩阵．采用一种新的时滞分割方法将变时滞区间分割为多个子区间,使该结果在获得更小的保守性同时也降低了计算的复杂度．     

GPS接收信号中线性扫频干扰的抑制

研究了阵列接收的GPS接收信号中线性扫频(LFM)干扰的抑制问题。LFM信号瞬时频率的估计是抑制干扰的关键,而要准确估计信号瞬时频率,必须抑制接收信号时频分布中交叉项干扰。本文对接收信号矢量进行白化,得到信号矢量白化后的空时频分布(STFD)矩阵。文中推出一个与传统方法获得的判决变量不同的判决变量,用该判决变量可以更加清晰地选出LFM信号在时频分布中的自项。根据时频脊点的分布估计LFM信号频率参数以及信号瞬时频率,之后即可根据瞬时频率构建陷波器滤除干扰。仿真表明该方法能够将受交叉项严重干扰的接收信号时频分布映射为清晰的接收信号自项的时频分布,在数据快拍数满足一定要求时可以很好地抑制掉LFM干扰。     

结合流形滤波的矩阵信息几何检测器

针对小样本、非均匀杂波下的信号检测问题,提出一种基于流形滤波的矩阵信息几何检测器,将信号检测问题转化为矩阵流形上的几何问题。将每一个样本的相关性数据建模为一个托普利兹正定矩阵,在此基础上,利用每一个样本数据的邻近矩阵进行加权平滑滤波,去除一部分杂波能量,提升目标与杂波间的区分性。计算了辅助样本数据对应矩阵的几何均值,通过比较待检测样本数据矩阵与几何均值矩阵之间的距离与检测门限的大小,以实现信号检测。实验结果表明,与自适应匹配滤波相比,本文方法在小样本、非均匀杂波下具有明显的性能优势。     

钢丝增强复合条带抗弹性能数值分析

为研究钢丝增强聚合物基复合条带的抗弹性能,基于冲击动力学理论分析其抗弹机理,再借助ANSYS/LS-DYNA软件和LS-PrePost前后处理器模拟有无增强钢丝2种工况下,条带对7.62 mm弹体的冲击响应。分析表明：条带的弹性模量、剪切模量和面密度会影响其能量吸收性能,能量吸收量随三者的增大而增大;由于聚合物基体的正交各向异性,应力云图显示出扁平椭圆状是合理的;在聚合物基复合条带中嵌入增强钢丝对条带整体的抗弹性能有积极的影响,但嵌入过量的钢丝会导致重量和成本的增加,因此需要对合理的钢丝配比率作进一步研究。研究结果可为钢丝增强聚合物基复合条带在野战防护结构中的应用提供参考。     

基于小波分析的子带特征提取与选择方法

在研究了目标图像多尺度小波分解特性的基础上,提出了基于小波多尺度分解子带主成分的特征提取的算法。该算法利用图像在不同尺度的小波变换域中能量局部集中性,选择各子带能量较集中的局部小波系数构成图像目标特征向量。这种特征包含图像目标的主要边缘、纹理、灰度、结构等多种信息。由于对图像目标的特征信息的分布没有任何限制,因而适用于多种类型的图像的特征提取,可以解决单一特征提取方法中必须面对的所提取特征不明显的难点。这种特征向量对噪声有较好的鲁棒性。     

基于旋转点电荷模型的舰船腐蚀电场

为了找出轴频电场无法彻底消除及实际测量中静电场产生波动曲线问题的原因,基于旋转点电荷的建模方法对舰船腐蚀电场进行研究。利用汉克尔变换对点电荷在三层介质中产生的电场进行近似求解,得出一定转速下感应电场随时间、螺旋桨半径及水面距离变化的规律曲线图,并通过实验验证了理论结果的正确性。结果表明:螺旋桨旋转产生的感应电场是构成舰船腐蚀电场的一部分,一定转速下的感应电场频率与螺旋桨转动频率一致,并会随着螺旋桨半径及与水面距离的增加而减小。     

干扰抑制类生成式对抗网络

为进一步改善超低频频段的通信质量,在传统改进广义旁瓣抵消算法的基础上,提出新的超低频干扰抑制算法——生成式旁瓣抵消算法。该算法将人工智能研究热点之一的生成式对抗网络模型引入广义旁瓣抵消算法中,通过优化设计生成模型的网络结构及相关超参数,有效地解决了原算法存在的期望信号残留问题,为旁瓣抵消通道中的后级滤波算法提供了与主通道相关性更强的干扰参考信息,从而提高了算法对主通道干扰估计的准确性。为了验证优化后生成模型的有效性以及所提算法对不同类别干扰的抑制能力,在实验室环境下搭建实验平台,设计了多组对照实验。实验结果表明:优化后的生成模型具有较好的生成能力、较好的鲁棒性以及相对较低的运算复杂度;相比于传统改进的广义旁瓣抵消算法,所提算法进一步提高了信号带宽内的信干噪比。     

Effect of nano powder (Al2O3-CaO) addition on the mechanical properties of the polymer blend matrix composite

This work describes the preparation and study of the properties of composite nanoparticles prepared by the sol-gel method which consists of two materials (Al₂O₃-CaO), and study the effect of these nanoparticles on the mechanical behavior of a polymer blend (EP 4% + 96% UPE). The powder was evaluated by X-ray diffraction analysis, scanning electron microscopy analysis (SEM), particle size analysis, and energy dispersive X-ray analysis (EDX). The mechanical behavior of the composite material was assessed by tensile test, bending test and hardness test. The evaluation results of the composite nanoparticles showed good distribution of the chemical composition between aluminum oxide and calcium oxide, smoothness in particles' size at calcination in high and low temperatures, formation of different shapes of nanoparticles and different (kappa and gamma) phases of the Al₂O₃ particles. The results of mechanical behavior tests showed marked improvement in the mechanical properties of the resulted composite material, especially at 1.5%, compared with polymer blend material without nano powder addition. The tensile properties improved about (24 and 14.9) % and bending resistance about (23.5 and 16.8) % and hardness by (25 and 22) % when adding particles of size (63.8 and 68.6) respectively. Therefore, this reflects the efficiency of the proposed method to manufacture the nanocomposite powder and the possibility of using this powder as a strengthening material for the composite materials and using these composite materials in bio applications, especially in the fabrication of artificial limbs.     

Fabrication of AA7005/TiB2-B4C surface composite by friction stir processing: Evaluation of ballistic behaviour

The present work aims to enhance the ballistic resistance of AA7005 alloy by incorporating the TiB₂ and B₄C ceramic reinforcement particles. Surface composites with different weight fractions of TiB₂ and B₄C particles were processed by friction stir processing. Micro-hardness and depth of penetration tests were carried out to evaluate the ballistic properties of the surface composites. The surface hardness of the composite was found to be nearly 70 HV higher than base alloy. The depth of penetration of the steel projectile was 20–26 mm in the composites as compared to 37 mm in the base alloy. Ballistic mass efficiency factor of the surface composite was found to be 1.6 times higher than base alloy. This is mainly attributed to the dispersion strengthening from the reinforcement particles.