一个支持战争分析仿真实验的策略模型

针对战争分析仿真实验运行控制过程中的新要求,在介绍战争分析仿真引擎的基础上,提出一种支持战争分析仿真实验的仿真运行机制模型,即集成策略-运行策略-应用策略模型,并给出了相关的关键算法,使得能够实现模型集成和驱动机制、可控实验、单方评估/对抗仿真等多种仿真需求,完成对战争分析的虚拟实验。     

特殊工况下的ABS控制算法

为保证汽车防抱死制动系统（ABS）在特殊工况下的控制效果和可靠性，研究了不平路面制动、低速状态制动、转向制动、过沟坎制动4种典型ABS特殊工况，根据特殊工况的识别、控制量计算补偿和控制流程调整的思路，提出通过轮加速度信号识别路面不平度的不平路面补偿控制算法、上升下降沿同时采样的低速补偿控制算法、转向识别补偿算法和沟坎识别防止ABS误动作补偿算法．经过实车试验验证，该算法实用性好，能保证ABS在几种典型特殊工况下的控制效果．     

自适应阶梯模糊控制在电涡流缓速器中的应用

分析了电涡流缓速器在制动过程中所要求的恒速模式及在制动中出现的热衰退现象，提出了采用自适应阶梯模糊控制方法．该方法采用分段调节的机制，通过在线改变规则中的调整因子α，使得电涡流缓速器控制器根据实时转速和转子盘温度的变化，调整模糊控制规则，最终使得电涡流缓速器输出的励磁电流根据转速和转子盘温度实时调节．通过在电涡流缓速器转鼓实验台上对该算法进行验证，对比常规的控制方法，该方法具有更好的控制性能．     

基于组织机构图的改进RBAC模型

针对电子政务工作流系统的特点，在基本RBAC模型的基础上，引入了组织机构图和额外授权的概念，提出了改进的RBAC模型，并给出模型各要素的形式化描述．模型根据组织机构图划分出原子权限，借助拓扑集合完成角色的设置．在实现用户-角色和角色-权限的指派过程中，考虑了角色的继承，并给出模型实现过程中应该注意的原则．模型具有实现快捷和管理方便的特点，可以加快工作流管理系统的开发进程．并通过开发的办公自动化系统实例加以证明．     

基于模糊神经网络的车辆避撞预警算法

为实现车辆的智能控制提供理论基础，研究了碰撞预警算法．在分析不同驾驶员的驾驶行为的基础上，确定碰撞预警算法的报警准则，用于指导报警算法做出合理的报警．基于报警准则采用模糊神经网络方法，提出一种多输入、多输出的协作预警算法模型，用于支持碰撞预警系统．利用实测数据对预警算法进行测试，试验结果表明，算法能够对车辆碰撞进行有效的报警，对提高车辆行驶的安全性具有重要意义．     

不同系统之间的混沌同步

基于稳定性理论，针对SQCF系统和SCCF系统提出了两种不同系统之间的混沌同步控制策略：一是选取一正定的李亚普诺夫函数，基于李亚普诺夫直接法求出混沌同步的控制量，从而使两个不同的系统达到混沌同步；二是运用激活控制法实现两个不同系统的混沌同步．这两种方法均适用于一般的混沌系统，并用Mathematica软件给出了数值模拟．理论分析及仿真结果都表明该方法可以较快地实现不同系统之间的混沌同步．     

基于行驶避撞紧急度的车辆运动模糊控制

进行行驶避撞紧急度计算仿真对保证车辆行驶安全具有重要意义．提出基于心率变化的行车避撞紧急度概念，采用驾驶倾向性系数衡量驾驶员基本特征对心率变化的影响，同时给出车辆紧急行驶模糊推理的控制算法，并进行仿真计算．试验结果表明，基本特征对心率变化量影响明显；情况越紧急，驾驶员采用的最大车辆加速度越大，约为-5～-6m／s^2，时间大约为5—7S之间．加强紧急状况下生理及操纵行为的研究可以曼好地理解驾驶行为．为驾驶诡安全管理据供理论依据．     

K-S方程的精确边界控制

运用Fourier基函数的展开以及Fourier变换的方法研究带有周期边界条件的Kuramoto—Sivashinsky方程在有限时间区间[0，T]上的精确控制．首先研究线性化K—S方程的精确控制，运用Reimann—Lebesgue收敛定理以及Riese基函数的性质证明了在给定的时间T〉0，对于两个任意给定的函数u0（x），u1（x）属于一定的Sobolev空间，总能找到一个控制函数使得线性化K—S方程有一个存在于某一合适的空间的解u（x，t）使其满足u（x，0）=u0（x），u（x，t）=u1（x）。然后结合线性化K—S方程的精确控制，再通过定义Fredholm算子并应用此算子的一些理论可以找到K—S方程的控制函数，使其达到精确控制．     

DBD大气压等离子体的数值模拟研究进展

介绍了大气压介质阻挡放电(DBD)的一般结构及其特性,并说明对其数值模拟的必要和意义。同时在介绍了一些常用的模拟模型基础上,重点对流体模型和粒子云—蒙太卡洛模拟加以描述。最后结合模拟研究的历史和当前进展,展望了DBD大气压等离子体的数值模拟研究的难点和前景。     

从线粒体DNA控制区基因探讨红腹锦鸡和白腹锦鸡的分类关系

用聚合链式反应(PCR)和直接测序的方法测定红腹锦鸡(Chrysolophus pictus)和白腹锦鸡(C.amherstiae)各5个样本线粒体DNA控制区的468 bp的序列,共发现26个变异位点.红腹锦鸡的序列变异率为0.90%,白腹锦鸡的序列变异率是0.17%,两者差异极显著.红腹锦鸡和白腹锦鸡的3种碱基(A,T,C)含量差异显著.根据Kumar双参数法计算两种锦鸡的遗传距离为0.035±0.008,按线粒体DNA控制区的进化速率2%/Myr计算,它们的分歧进化的时间大约是(1.75±0.40)Myr,结果支持它们是两个独立的种.红腹锦鸡和白腹锦鸡可能分别起源于秦岭以南地区和横断山脉.