雷达大地回波反射和散射系数的测量

介绍了雷达大地回波特性的一种测量方法 ,包括测量系统框图和基于回波波形的数据处理方法。利用该方法得出了一种地面的反射系数和散射系数 ,该结果对雷达高度表的设计和其它地面反射和散射系数测量均具有参考价值     

两类中立型微分方程正解存在的充分必要条件

本文考虑两类一阶中立型（非）线性微分方程的振动性，得到了其存在非振动解的充分必要条件。从而彻底解决了Ｃｈｕａｎｘｉ和Ｌａｄｅｓ（１）中提出的一个公开问题；建立了一系列使振动及非振动的新的充分条件，这些条件推广和改进了已有文献中相应结果。     

天然植物油烷醇酰胺聚氧乙烯衍生物的性能及应用

本文对已合成的甜菜籽油、玉米胚油单乙醇酰胺聚氧乙烯衍生物多种新产品的表面活性、泡沫高度、乳化性能、粘度等进行了研究，为产品的应用提供了理论依据。     

基于MAPSO的混合式多机器人编队控制

为了解决目前编队控制中队形不稳及复杂环境适应性差等问题,针对全局环境中含有动/静态障碍物的复杂环境,提出一种将Leasder-Follower法及人工势场法改进结合的混合式多机器人编队控制新方法;同时,引入多智能体粒子群优化(MAPSO)算法对多机器人编队控制相关参数进行在线优化,能有效避免机器人陷入局部最优,增强其抗干扰能力.对该方法进行仿真分析,并和Leasder-Following法与基于行为法相结合的混合编队控制方法进行比较.结果表明:MAPSO的混合式多机器人编队控制方法能更好地完成多机器人在复杂环境下的编队控制任务,验证了其有效性和可行性.     

两种前处理方法测定菜籽油中6种金属元素含量的比较

目的:比较不同前处理方法对菜籽油中6种金属元素含量测定的影响.方法:分别使用干灰化法和湿消化法进行前处理,并用火焰原子吸收分光光度法分别测定15个菜籽油样品中铅、镉、铜、铁等6种金属元素的含量.结果:干灰化法和湿消化法处理后所测菜籽油样品中Pb、Cu含量差异无统计学意义(P>0.05),Fe、Mn含量差异有统计学意义(P<0.05).各元素的R2均大于0.99,干灰化法的加标回收率81.90%~107.45%,湿消化法的加标回收率99.90%~108.05%.均满足痕量分析要求,相比之下,干灰化法与湿消化法的加标回收率比较差异有统计学意义(P<0.05),且湿消化法-火焰原子吸收分光光度法测定油样的回收率相对干灰化法的要高.结论:两种方法都能获得准确的测定结果;湿消化法要优于干灰化法.     

基于EGARCH-ε_t-GPD模型的VaR计算

在传统的利用极值理论来计算VaR的过程中,一般先是对时间序列建立GARCH模型,再对残差序列运用极值理论建模,从而估计得到VaR.但建模时在GARCH模型的条件方差方程中,人们只考虑了以前时刻的随机误差项对方差的影响,而忽视了当前时刻的随机误差项对方差所作出的贡献.故作者在对时间序列建立EGARCH模型时,在方差方程中引进了当前时刻的随机误差项,然后再对残差建立GPD模型来研究风险价值,并进行了相应的实证分析,结果表明加入当前时刻的随机误差项后估计得到的VaR准确性更高.     

隧道施工爆破对地表滑坡稳定性的影响

基于爆炸地震波衰减过程将作用在滑体上的动荷载修正为随时间变化的波动应力,并将其引入传递系数法中,提出了考虑施工爆破荷载影响的滑坡传递系数法.利用该方法分析了宝鸡-天水高速渭河2号大桥17号桥台码头隧道洞口滑坡稳定性在隧道爆破施工中的变化特性.结果表明:隧道爆破施工产生的振动荷载使地表滑坡的稳定系数围绕天然条件下的稳定系数呈现衰减型波动变化;隧道爆破施工荷载作用下地表滑坡稳定系数衰减到天然工况量值所需时间及稳定系数变化值与所使用的爆破药量有关,药量越大,衰减时间越长,滑坡稳定系数变化值越大;码头滑坡在隧道施工爆破药量超过1000 kg后,滑坡稳定系数最小值降低到1.15以下,滑坡体在隧道爆破施工期间易于失稳,据此提出了隧道单炮施工药量取750kg的优化方案,实践证明该药量对该滑坡的稳定性未造成劣化影响.研究成果为有效评估隧道施工爆破对地表地质环境尤其是滑坡安全性具有积极意义.     

一种挠性动力学模型解耦及局部迭代方法

带有大型帆板、大量推进剂的航天器挠性模态阶数可以达到上百阶,其挠性动力学要实现毫秒级周期迭代运算,需要高性能的计算机.基于挠性模态ij和星体转动(w)解耦、局部迭代等措施避免迭代误差导致挠性动力学运算发散,解耦后的挠性动力学模型参数K1,K2,I-1等可以离线计算,从而减小了迭代计算量,降低了对计算机的性能要求,且易于工程实现.仿真验证了解耦及迭代运算方法的有效性,仿真结果表明计算速度可以提高约2个数量级.     

三维等熵欧拉方程组解的爆破

研究了带阻尼项的三维等熵欧拉方程组初值问题经典解的爆破.在M(0)0条件下,若初始动量的某些泛函足够大时,得到了其经典解在有限时间内必定发生爆破的结论.     

基于BP神经网络的交流输电线路可听噪声预测模型

可听噪声属于输电线路电磁环境的影响因子之一,其常规预测模型均存在使用条件受约束或预测误差偏大的问题.根据间接预测法的思想,以可听噪声通用表达式中的4个因素为输入变量,可听噪声值为输出变量,建立了三层结构的BP神经网络交流输电线路可听噪声预测模型.以国外多条输电线路可听噪声数据为样本,通过BP神经网络对样本进行训练,运用得到的模型对预测集线路的可听噪声值进行了预测.结果表明,与常规GE公式相比,采用BP神经网络预测模型的预测平均绝对误差要小1.641 4 d B(A).