用中心流形与形式级数法研究超音速流中带外挂二元翼的稳定性

基于超音速气动力活塞理论,采用第二类拉格朗日方程建立了带外挂二元翼系统在超音速和超高音速气流作用下的动力学方程。针对外挂上带有立方非线性刚度的系统,研究了刚心位置和等效线性刚度对颤振边界的影响。采用中心流形和形式级数方法研究了颤振系统平衡点的稳定性,并采用四阶龙格-库塔方法计算了非线性气动弹性系统的响应,验证了理论分析结果的正确性。     

多模型自适应控制算法的性能分析

多模型自适应控制利用多个元素模型覆盖被控对象的不确定性,并针对这多个元素模型建立多个稳定的控制器。每一个采样时刻,基于一个以模型输出误差为变量的具有积分特点的指标切换函数,选择描述被控对象最优的元素模型,并将基于此模型的控制器切换为当前被控对象的控制器。研究如何调整多模型自适应控制器的结构和参数,提高控制品质,为多模型自适应控制器的应用和进一步研究提供理论基础。     

基于分形理论和神经网络的红外图像分割算法

针对实现红外图像的分割,快速准确地检测出红外序列中的人造目标的需要,结合分形特征和Ko-honen神经网络的特点,提出了一种基于分形技术的图像分割算法。该算法利用自然背景和人造目标的不同分形特征检测目标,提出了包括分形维数在内的7个红外图像特征,结合神经网络的自组织学习能力来进行图像分割。给出了算法实现的具体步骤。仿真试验结果表明,该算法能有效地实现红外图像的分割。     

综述农村低压电网运行系统应用

当前农村低压电网运行的主要问题是提高用电的安全性、可靠性和经济性,而农村低压电网运行系统的合理与否,又直接影响电能的各项指标。     

铁素体不锈钢热轧板材的拉伸行为和断裂特征

用金相显微镜、X射线衍射仪、SEM手段研究2种铁素体不锈钢热轧板材0.04C-16Cr、0.02C-12Cr在室温下的拉伸行为和断裂特征.结果表明,这2种铁素体不锈钢的强度高,但塑性较差;C、Cr含量较低的0.02C-12Cr钢的强度、硬度均较0.04C-16Cr的高,这是由于0.02C-12Cr在空冷过程中产生了大量的马氏体;2种钢室温下都为韧性断裂,其断口微观形貌主要为细小韧窝聚集,沿轧制方向分布的条带组织中存在细小的碳化物颗粒,成为韧窝的发源地;部分断口出现了分层和侧向开裂现象.分析其断口形貌、断裂过程和组织特征,可知沿着轧制方向分布的条带组织致使材料表现出上述力学行为和断裂特征.     

平板流固耦合振动的数值分析

采用了一种基于紧耦合的流固耦合算法,对流场与柔性平板之间的耦合运动进行了数值模拟.流场部分通过有限体积法求解任意拉格朗日 欧拉描述下的不可压缩N-S方程,而结构则由有限元法离散求解拉格朗日坐标下的弹性动力学方程.在一个时间步内,流场与结构计算区域的交界面上进行多次的数据传递和插值,以保证满足耦合面边界条件.计算了在静止流场中弹性板的自由振动和方柱后部平板的涡激振动现象,监测了平板的振幅和频率以及水动力载荷.通过与前人结果的比较,验证了所采用的流固耦合算法的可靠性.同时,分析了不同的材料参数对于平板耦合运动的影响.流体黏性越大对平板振动的阻尼作用越明显,而流体密度的增加会加速振动的衰减,并降低振动的频率.对于具有较低固有频率的结构,在耦合运动中的振动幅度和频率也较小.
     

基于遗传BP神经网络的区域物流需求预测

针对当前区域物流需求预测数据复杂且可变性较大、预测方法环境适应性较差的问题,提出了基于遗传BP神经网络的区域物流需求预测模型。首先,分析区域物流需求预测影响因素,并建立区域物流需求预测指标体系;其次,采用遗传算法优化预测网络中的可变参数,并建立多输入-多输出的BP神经网络多元预测模型;最后,通过实例结果表明该模型具有较高的预测精度和有效度。     

剥层测量残余应力的修正

已加工表面残余应力以地机械零部件的功能行为有很重要的影响。然而，到目前为止，已加工表面层内残余应力的测量仍存在许多问题。本文提出了表面剥层时残余应力测量（用X射线法或剥层线性方程法）的修正方法及修正公式。通过对试验数据修正计算，结果表明，应用此方法可大大提高测量精度，本文为残余应力测量修正提供了理论依据。作者还讨论了已加工表面残余应力测量修正的必要性问题。     

基于OpenGL的红外图像的读取及处理

利用OpenGL和Visual C 6.0来显示红外热成像技术所获得的各种物体的红外图象，并在此基础上利用数字图像处理的知识实现了红外图像的两个基本的形态学处理，膨胀和腐蚀。     

基于联合意图的网格资源分配模型

分析了网格资源管理过程中经典的资源分配模型,针对网格资源分配过程中的特点,构建了资源需求型Agent、资源提供型Agent、资源协调型Agent以及交互型Agent,建立了基于联合意图的网格资源分配模型.并给出了网格资源分配过程中的协商协议和协商算法,该算法利用多个Agent之间的共有目标进行交互,增强了问题求解的能力.此外,在传统网格资源管理体系结构的基础上,建立了基于多Agent的网格资源管理体系结构.在仿真平台下进行了对比实验,实验结果表明,利用新模型能够通过4种Agent角色之间的相互协商,合理地分配任务,提高网格资源的利用率.