改进的接触算法及其在光滑粒子流体动力学中的应用

采用以黎曼解描述粒子间相互作用的接触算法,模拟一维情况下包含间断的流场。在弱间断的条件下,采用弱波近似的黎曼解来描述粒子间的相互作用;在强间断的条件下,则引入非迭代黎曼解来描述粒子间的相互作用。并引入Taylor展开思想,提高了接触算法在自由边界的计算精度。该算法无需引入人为粘性,程序结构简洁。数值计算表明,改进后的接触算法能很好地描述强间断,并有效改善了原始接触算法在自由面的计算缺陷。     

基于矩阵的C4ISR系统结构设计评价

主要目的是提出两种矩阵方法对C4ISR系统结构进行评价.其中邻接矩阵法用于评价C4ISR系统之间的互连互通性,对于评价规模较大、结构复杂的系统结构较为适用;模糊矩阵法用于评价系统之间的相似性,通过科学的评价指标体系消除系统之间的冗余.这些方法是当前主流的经验评价方法(如ATAM方法)的有效补充,具有一定的科学性和合理性.最后分别给出了两种方法的一个应用实例,体现了其在工程实践上的价值.     

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。     

运送有毒物泄漏造成水体污染的扩散模型及求解方法研究

运送有毒物发生交通事故,导致有毒物泄漏引发水体污染,会造成严重影响。在分析污染事故的特点、危害的基础上,根据水力学及污染物的迁移转化规律,建立了有毒物泄漏水体后的转移弥散模型,即将控制水流的圣维南方程和描述有毒物迁移的对流弥散方程进行耦合。运用低数值耗散的半离散中心迎风格式求解方程,其结果可以预测污染河段长度和延续时间。最后,通过实例进行了模拟计算。     

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。     

一阶非线性脉冲边值问题解的存在性

研究一阶非线性脉冲周期边值问题,应用微分不等式和Schaefer不动点定理,得到了脉冲边值问题解存在的充分性判据,并给出了相应的Green函数。     

基于数据压缩的LSP参数高效量化算法

文中为解决超长帧编码系统中联合帧数过多导致LSP参数量化性能下降这个问题,将多项式拟合引入超长帧编码系统中,利用多项式拟合压缩LSP参数矩阵,以降低量化时实际联合的帧数。再用分裂矩阵量化器进行量化。仿真结果表明,在120 bps的参数量化速率下,此算法的量化性能优于矩阵量化算法(MQ),平均谱失真比MQ算法降低了0.0719 dB,平均分段信噪比提高了0.1971 dB。