柔性支撑三维机动目标的解耦跟踪预测算法

为了克服因忽略各自由度的耦合本质而引入的预测误差,基于并联机构学原理,提出了一种柔性支撑三维机动目标跟踪预测算法.该算法将运动目标假定为6自由度并联机器人的末端执行器,在其解耦的关节空间进行驱动支链长度的预测,通过并联机器人位置正解得出目标在将来时刻的位姿.针对500 m口径球面射电望远镜馈源支撑与指向系统的两级复合控制模型进行数值仿真,结果表明,与传统预测方法相比,该预测算法的精度提高了一倍,运算时间为亚毫秒数量级.     

1921～2000年上海市地面沉降灾害经济损失评估

首次从动态性、可计量性、综合性、稳健性和可分性等评估原则出发 ,综合运用终值法、影子工程法、重置成本法、工程费用法、灾情比较法、间接损失与直接损失比例法和权重分解法等评估方法 ,对 192 1～ 2 0 0 0年上海市地面沉降灾害所造成的经济损失进行了科学评估 ,其经济损失高达 2 94 3.0 7亿元 ,平均年损失 36 .8亿元 .     

基于协作中继的认知无线电网络性能优化

认知无线电被认为是一种在允许主从网络共存的情况下,完成高效频谱利用的智能无线通信系统.其中有一个基本挑战,是在最大化认知无线电用户的传输速率的情况下保证主网链接的服务质量(QoS).研究了在次要网络中基于协作的频谱存取方式.在严格的QoS要求下,认知无线电被允许传输的功率很低,因此传输速率受到限制.如果认知无线电用户可以获得来自周围认知无线电用户的协作,这将有利于提高传输速率.能够提供最大传输速率的最佳中继被用来进行协作.对峰值干扰受限和平均干扰受限的传输速率性能进行研究.仿真结果 表明,通过协作,认知无线电链路的传输速率可以提高,尤其是当直接链路的功率受限时.在平均干扰约束下,由于传输端和中继的功率适应性,传输速率优于峰值干扰限制下的情况.传输速率要优于直接传输.并且随着潜在中继数量的增长,将获得更高的增益.     

微波在陶瓷加工中的应用与进展

简要介绍了微波与材料之间相互作用的基本原理及其特点。综述了近年来微波在陶瓷材料的制备、加工及修复等方面的最新研究成果。着重探讨了微波烧结的机理研究 ,以及微波加热过程中的非热效应、微波在陶瓷材料的烧结、纳米材料的合成及其后期处理、陶瓷涂层技术、微裂纹愈合的可行性研究等方面的应用前景及相关知识 ,结合目前国内外微波技术的发展现状 ,提出该项技术今后发展的一些初步构想     

基于BP神经网络的挖掘机智能故障诊断知识库设计

介绍了基于BP神经网络智能故障诊断技术在贵阳矿山机器厂O.8m3.液压挖掘机故障诊断系统应用中系统故障诊断神经网络知识库设计的方法与步骤,结合液压泵子系统故障诊断实例详细阐述了智能故障诊断故障库设计过程中神经网络建立、训练样本获取及神经网络学习的具体方法.     

喷射沉积Al-20Si-5Fe-3Cu-1Mg合金的微观组织与力学性能

利用喷射沉积技术制备了Al－20Si－5Fe－3Cu-1Mg合金,借助扫描电镜（SEM）,X-射线衍射和拉伸试验等手段研究了喷射沉积合金的微观组织和力学性能,分析了Fe对合金挤压和热处理后的组织变化．拉伸试验结果表明,喷射沉积Al－20Si-5Fe-3Cu-1Mg合金具有比粉末冶金Al-20Si-3Cu-1Mg合金更高的高温（300℃）强度．     

基于Hilbert Huang变换的多自由度参数辨识

Hilbert Huang变换（简称HHT）是近年来发展起来的一种新的时间序列信号分析方 法，特别对非平稳信号和非线性信号的分析有较好的适定性.该文结合HHT和状态变量分析 方法对多自由度系统的模态频率和阻尼比进行了辨识.首先，用经验模态分解对测得的激励 响应信号进行分解，然后对分解结果进行Hilbert变换，求出瞬时幅度和相位，再通过线性 最小二乘拟合求出模态频率和阻尼比.最后的仿真结果显示本文方法是可行的.     

超声与吹氩处理对钢液中夹杂物去除效果的对比研究

为提高钢的洁净度,减少钢中夹杂物含量,采用超声波工具头直接插入高温钢液进行处理的方法,对比研究了超声波处理和吹氩处理去除钢液中夹杂物的效果.结果表明:超声波单独处理可以减少钢液中Al2O3夹杂物,但去除率较低,约为4%～12%;随着超声处理时间的增加和超声波功率的减小,夹杂物去除率提高.吹氩单独处理时,钢液中夹杂物去除率较高,为29%～41%;随氩气流量的增加,夹杂物去除率呈升高的趋势.     

无线传感器网络卡尔曼流量预测算法

基于通用网络流量模型,采用时间序列建模,提出了一种专用于无线传感器网络的卡尔曼流量预测算法KTP/WSN.通过NS2仿真采集流量数据,使用该算法对流量数据进行预测.结果表明,该算法可以提前一个甚至几个周期预测网络节点的拥塞情况,提前做好路由选择,实现路由自适应控制,预测值和原始值偏差很小.进一步进行流量预测可对网络的占空比、能耗等做到提前自适应控制.