进出口尿素中含氮量的测定——杜马斯燃烧法

建立杜马斯燃烧法检测进出口尿素中氮的含量。确定用杜马斯定氮仪直接测定尿素中的氮含量。此法操作简便、快速、灵敏、准确,样品处理简便易行,适于测定尿素中的氮含量。     

基于Kalman滤波的稳态白噪声估值器

基于 Kalman 滤波,对带非零均值的相关噪声系统提出了统一的稳态白噪声估值器,可统一处理白噪声滤波、平滑和预报问题。它们包括稳态输入白噪声估值器和观测白噪声估值器,且包括白噪声新息滤波器和 Wiener 滤波器。一个 Bernoulli-Gaussian 白噪声的仿真例子说明了它们的有效性。     

基于稳态Riccati方程迭代解的ARMA新息模型的构造

ARMA 新息模型在最优滤波理论中起重要作用。对于带相关噪声系统导出了等价于稳态 Kalman 预报器的 ARMA 新息模型,并提出了基于稳态 Riccati 方程迭代解构造 ARMA 新息模型的新方法。一个仿真例子说明了新方法的有效性。     

线性离散随机系统最优和稳态Kalman平滑器

对于带非零均值相关噪声的线性离散随机系统,基于Kalman 滤波器和射影理论,提出了新的最优固定点、固定区间和固定滞后 Kalman 平滑器。它们避免了计算估计误差方差阵的逆矩阵,且具有通用性。推广和改进了带零均值的不相关噪声系统的经典结果。还提出了相应的稳态 Kalman 平滑器和极点配置 Kalman平滑器,并证明它们的局部或全局渐近稳定性。     

ARMA模型参数估计的两段最小二乘法

提出了自回归滑动平均(ARMA)模型参数估计的两段最小二乘法。首先用递推最小二乘法对真实ARMA模型拟合高阶自回归(AR)模型,然后基于所拟合的AR模型参数,用最小二乘法解一个不相容代数方程组得到ARMA模型参数。一个仿真的例子说明了其有效性。     

基于无人机倾斜摄影测量的矿产储量动态监测

以广西区内两处露天矿区作为研究区域进行矿产资源储量监测,探讨低空无人机倾斜摄影测量技术在矿产储量监测方面的应用,为矿产资源有效地保护与开发利用提供科学的数据支撑。基于ArcGIS和Context Capture两款软件,详细阐述了利用ArcGIS提取高程点进行数字地面模型(digital terrain model, DTM)法矿区动用储量计算和基于Context Capture软件进行矿产储量计算的两种方法,并运用新兴技术与传统成熟技术结合的方法,实现对露天矿区的储量监测,最后在检验产品精度符合规范要求的情况下,完成两种方法的精度比较。实验结果表明：采用两种不同方法对两处矿区进行矿产资源储量监测,其误差百分比分别为6.17%、0.05%,相对误差均满足规范要求;无人机倾斜摄影技术可用于矿产资源储量的动态监测,该技术在简化作业流程的基础上,可以低成本、快速、动态地实现矿区动用储量的监测,为有关部门的管理和矿产资源的开发利用提供科学的数据支撑。     

跨音速风扇转子叶片前缘再造型优化设计

风扇转子叶片在运行过程中由于冲蚀磨损等作用会发生前缘侵蚀现象,以某型大涵道比涡扇发动机钛合金风扇转子叶片为研究对象,开展前缘侵蚀气动特性影响及再造型设计研究,重点分析工作特性曲线及叶尖区域流动特点,叶片前缘采用钝头处理来近似模拟侵蚀对前缘形貌的作用效果,采用NUMECA软件中的FINE/Design 3D模块进行侵蚀前缘再造型优化设计研究。数值计算结果表明,前缘侵蚀会造成风扇转子叶片流量-压比、流量-等熵效率工作特性线整体分别下移0.86%和0.53%,稳定工作裕度下降,叶尖激波结构前移等。经前缘再造型后,风扇转子叶片的气动性能恢复至原始叶片水平。     

基于稳态Kalman滤波的相关观测融合方法及其功能等价性

对于带相关观测噪声和带不同观测阵的多传感器线性离散定常随机系统,用加权最小二乘（WLS）法提出了两种加权观测融合稳态Kalman滤波方法,可处理状态、白噪声和信号融合估计。基于稳态信息滤波器证明了它们功能等价于集中式融合稳态Kalman滤波方法,因而具有渐近全局最优性,且可显著减少计算负担。两个跟踪系统数值仿真例子验证了它们的功能等价性。     

中国白粉菌属的聚类分析

为了从现有的白粉菌属分类特征体系出发,客观地研究和评价中国白粉菌属(Erysiphe)的种级分类,根据28个形态学编码性状对66个物种样本进行了类平均法系统聚类分析(UPGMA).结果表明:寄主是白粉菌属种级分类的重要指标之一;白粉菌属下暂不宜分组;不支持将鼬瓣花白粉菌(Erysiphe galeopsidis)分出本属并以之作为模式种建立新白粉菌属(Neoerysiphe)、以及将金丝桃白粉菌(E. hyperici)和车轴草白粉菌(E. trifolii)转入叉丝壳属(Microsphaera)的分类观点.     

自校正解耦融合Kalman滤波器及其收敛性

对带未知噪声统计的多传感器系统,提出了基于相关方法的噪声统计在线估值器,进而提出了自校正Riccati方程和自校正Lyapunov方程.在按分量标量加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了自校正分量解耦融合Kalman滤波器,并用动态误差系统分析(DESA)方法证明了它收敛于最优分量解耦融合稳态Kalman滤波器,因而具有渐近最优性,它的精度比每个局部自校正Kalman滤波器精度高,且算法简单,便于实时应用.一个目标跟踪系统的仿真例子说明了其有效性.