Authorware课件网络发布分析

随着网络的普及和多媒体技术的发展,网络教学已经成为现代化教学中的一个重要方式.本文就Au-thorware多媒体教学课件在网络上的发布进行了较为深入的分析,并给出了一种系统全面、简单易学的Author-ware多媒体教学课件的网络发布方法.     

多分辨率三角形表及其应用

一个网格模型的多分辨率表示由原模型信息与附加的多分辨率信息组成,由于两者独立存储,所以每次使用一个模型的多分辨率表示时,必须由原模型重新生成。给出了一种网格的多分辨率表示,支持模型渐渐简化、渐进细化及渐渐传输。还给出了这种多分辨率表示的构造方法,通过重新排序网格的三角形表与顶点表的元素,将所有多分辨率信息熔入三角形表之中(称为“多分辨率三角形表”)。由于没有增加任何额外变量,“多分辨率三角形表”仍是原网格的三角形表,一旦被生成后,可以被直接反复地使用。     

基于分形几何的高度非线性过程虚拟仿真技术研究

针对一类高度非线性过程的虚拟仿真问题,提出一种虚拟环境下仿真新方案,即“物理行为模型 现象发生系统”,该方案由虚拟现实系统、基于分形几何建模、物理行为模型三部分组成,关键技术包括:物理行为模型与现象发生系统之间映射关系建立方法;基于分形几何的复杂拓扑结构几何模型快速构造算法;虚拟环境下基于结点的大量复杂几何对象近似纹理快速处理算法;大量复杂几何对象的实时渲染问题。随后以散体岩石在圆锥破碎机破碎腔中的破碎过程虚拟仿真为例,说明方案的应用过程。     

混合多分辨率地形与空间矢量数据的可视化研究

能同时处理矢量和地形数据的混合地理信息系统逐渐成为研究的热点,其中待解决的难点是如何将复杂矢量数据实时渲染到多分辨率地形格网.结合实时优化自适应网格(Real-Time Optimally Adapting Meshes,ROAM)地形简化算法,给出了关键数据结构及相关算法来实时显示多分辨率三维地形和2D空间矢量数据,并对算法性能做出分析并给出结论.     

捷联惯性控制器半实物仿真

介绍了多机、多任务、实时再入飞行器捷联惯性控制器半实物仿真测试平台的构建,以及相关的建模与仿真技术,其中包括飞行力学环境建模与再入飞行轨迹参数的生成、捷联惯性传感器建模与输出信息模拟、半实物仿真系统实时调度算法。通过仿真实验在此平台上实现了对再入飞行器捷联惯性控制器的性能测试与检验,为再入飞行器捷联惯性控制器的研制提供了技术支持。     

谐波对磁悬浮转子运动轨迹的影响分析及仿真

与机械轴承支承的控制力矩陀螺相比,磁悬浮控制力矩陀螺具有转速高、寿命长、体积小、重量轻、精度高等优点,因此是大型航天器的理想执行机构。分析了磁轴承支承的陀螺转子在离心力与干扰力的作用下,其中心运动轨迹为圆,但由于谐波(主要为三次谐波)成分的存在,改变了陀螺转子中心运动轨迹(使其运动轨迹变成近似矩形或菱形)、功耗增加、引起高频干扰,并通过磁悬浮控制力矩陀螺的实验进行了验证。对于如何减小系统的功耗、提高磁悬浮转子控制系统的性能提供了理论依据。     

基于3SF技术嵌入式软件可靠性定性仿真分析

针对嵌入式系统软件可靠性设计中存在的失效问题,从可靠性的概念和特点入手,将“3F”技术—故障模式影响及危害性分析FMECA,故障树分析FTA和故障报告、分析与纠正措施系统FRACAS引入到软件可靠性定性分析中,称之为“3SF”技术。深入研究了3SF技术在软件可靠性定性分析中的应用,给出软件FMECA和FTA分析实例,并对将两者与软件FRACAS的结合作了研究。     

高频数据的加权已实现极差波动及其实证分析

高频金融时间序列的分析与建模是金融计量学的一个崭新的研究领域。已实现极差波动是针对高频金融时间序列而开发的一种全新的波动率度量方法。文章首先证明了已实现极差波动是比已实现波动更有效的波动估计量。然后基于日内波动的特征。给出考虑“日历效应”的加权已实现极差波动。并说明了已实现极差波动只是加权已实现极差波动的特例。最后。通过对深圳股市实证分析。证实了加权已实现极差波动是比已实现极差波动更有效的波动估计量。     

La对Cd胁迫下玉米幼苗生长与膜脂过氧化影响

以水培法研究重金属Cd对玉米幼苗的胁迫伤害及稀土La对Cd伤害的缓解作用。实验结果表明,在Cd胁迫伤害下,玉米幼苗的生长受到抑制。主要表现为株高、主根长下降,叶面积锐减,茎、叶、根的鲜重以及干重明显下降；同时叶绿素含量下降,丙二醛与超氧阴离子含量、质膜透性及CAT活性增加。随着Cd胁迫浓度的增加,玉米幼苗受伤害程度趋向严重；在玉米幼苗上喷施适量浓度LaCl_3(20 mg/L)能缓解Cd时玉米幼苗生长与膜脂过氧化造成的伤害。图2,表3,参9。     

一种非线性自适应逆噪声控制器设计及其仿真

基于模糊神经网络算法研究了非线性系统的噪声消除问题,设计了一类非线性自适应逆噪声消除控制器。该文利用模糊神经网络融合算法所具有的对任意函数的精确逼近性,对非线性系统进行建模和逆建模,从而为非线性自适应逆噪声控制器的有效性提供了保障。最后将所设计的控制器用于仿真实例,研究表明该噪声控制器能有效地消除非线性被控对象的噪声污染。说明了该方法的可行性和有效性。