一种基于模糊规则的非线性系统快速模糊辨识方法

针对以往模糊建模方法中算法中算法过于复杂的问题，提出了一种简单而有交的复杂系统模糊建模新方法。该方法是基于输入空间的模糊划分，计算给定样本在各模糊子空间的隶属度，并列用卡尔曼滤波算法辨识模糊模型的结论参数。整个辨识过程与模糊聚类方法和误差反馈学习方法相比所需的CPU时间最短。最后通过著名的Box-Jenkins煤气炉数据仿真结果证明了该方法的有效性与实用性。     

流体非线性声学参量B／A的分子热力学研究

提出流体非线性声学参量Ｂ／Ａ的体积模量表述，证明了Ｂ／Ａ是流体体积模量的函数，研究了理想气体、硬球液体Ｂ／Ａ的性质，得到硬球体系液体的Ｂ／Ａ表达式．为用热力学、分子热力学方法计算流体的Ｂ／Ａ提供了理论依据     

有机物临界性质推算方法的评价：Ⅱ临界压力和临界体积

采用文献发表的临界压力，临界体积和实验值，对较常见或计算较方便的十几种推算临界压力，临界体积的方法进行了评价与考核，给出了每种推算方法的适用范围及每一类有机物估算临界压力，临界体积推荐使用的方法。     

承台大体积混凝土冬期施工实例分析

以洛阳市兴隆花园153号高层商住楼承台大体积混凝土冬期施工为实例，介绍了承台大体积混凝土冬期施工的技术要求、浇筑方法、保护措施、温度的控制及养护等，为同类工程的施工提供了宝贵经验     

神经网络校正的EKF在高超声速目标跟踪中的应用

针对临近空间高超声速目标高度非线性、强耦合、高机动、时变参数、和独特气动特性等特点,综合运用军事运筹学理论与方法、系统建模技术、神经网络技术以及计算机仿真等,提出基于神经网络校正的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法,并在高超声速目标跟踪中进行了应用研究。采取神经网络的学习能力来克服卡尔曼滤波发散问题,通过卡尔曼滤波后加一级误差处理环节使滤波收敛。仿真结果表明:该算法在目标发生较大机动时仍能保持较高的跟踪精度。     

用聚集型状态方程计算高碳烷炮和液相的体积

根据分子聚集的热力学模型,应用分子聚集型状态方程计算高碳烷烃饱和液相的体积,与文献值比较,结果令人满意。     

具有排除体积的两维高分子链的静态标度律

运用四位置模型对具有排除体积的两维高分子链进行ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ模拟和标度分析,为了提高长链的抽样效率,还提出了被称为“链段伸展法”的抽样方法。对单个自避行走链的模拟结果表明,两维ＳＡＷ链有育明显不同于夫规飞行链以及三维ＳＡＷ链的特点。     

捷联寻的制导弹药的新型卡尔曼滤波器设计

针对捷联制导系统的自身特点,设计出用于估计导弹和目标在弹体坐标系中相对运动状态的卡尔曼滤波器,使滤波与制导在同一个坐标系即弹体坐标系内进行,避免了信息在弹体坐标系和惯性坐标系之间的多次转换,从而减少了信息损失.仿真结果表明,该方法能够满足捷联制导系统的要求.     

混合气体介质阻挡放电中的电子激发温度

采用光谱法,研究大气压下氩气/空气介质阻挡放电中电子激发温度随空气含量的变化.放电装置为水电极介质阻挡放电装置,通过氩原子763.51nm(2P6→1S5)和772.42nm(2P2→1S3)两条谱线相对强度之比计算电子激发温度.实验结果表明:当空气的体积分数为10%～60%时,电子激发温度随空气含量的增加而减小.