有限域上辛群作用下全迷向子空间生成的格(英文)

令V是有限域Fq上的2ν维辛空间.对于1≤i≤ν-1,令P0是V的极大全迷向子空间,Q0是P0的一个i维子空间.设L(Q0,P0,2ν)是满足U+Q0=P0的所有全迷向子空间U及子空间{0}构成的集合,则按照包含和反包含关系构成的偏序,得到了两族有限原子格.这篇文章主要研究了这两族格的几何性并计算了它们的特征多项式.     

平板尺寸对NexGen燃烧器冲击射流换热特性的影响研究

NexGen燃烧器是美国联邦航空管理局(federal aviation administration,FAA)指定的用于动力装置防火试验的燃烧器。为了研究平板尺寸L与冲击间距Z之比(L/Z)为4、5和6的情况下对平板的温度、努塞尔数和热流分布的影响,采用商用Fluent软件模拟了NexGen燃烧器火焰射流冲击平板的过程,分析了火焰冲击平板的流场;并对不同L/Z下平板的表面温度、努塞尔数和热流的分布规律进行了研究。同时,对平板表面危险点的分布情况做出了预判,得出危险点主要集中在以平板几何中心为中心的0.15 m×0.2 m范围内。     

厚尾噪声条件下星凸形扩展目标student’s t滤波器

针对非线性非高斯厚尾噪声条件下的不规则形状的扩展目标跟踪问题,提出了基于随机超曲面模型(RHM)的星凸形扩展目标student’s t滤波算法.首先,在带有非高斯厚尾过程噪声和厚尾量测噪声的系统中, 基于student’s t分布给出鲁棒student’s t滤波器.其次,利用随机超曲面模型描述任意星凸形扩展目标的量测源分布, 提出带厚尾噪声的星凸形扩展目标student’s t滤波器.最后通过仿真验证了所提方法的正确性和有效性.     

多特征融合的尺度自适应相关滤波跟踪算法

针对传统的核相关滤波跟踪算法特征表达不足且不能解决尺度变化导致的跟踪失败问题,提出了一种多特征融合的尺度自适应相关滤波跟踪算法。首先,在位置预测阶段,利用Hue和梯度方向直方图两种特征和各自的位置滤波器作用得到的输出响应值,自适应分配权重实现目标位置的预测。其次,在尺度预测阶段,通过在目标位置采集多尺度图像,组成样本独立训练尺度滤波器,并根据样本的尺度滤波响应值,对目标的尺度进行估计,使跟踪算法能够适应目标的尺度变化。最后利用两帧图像间的差异性,自适应调整学习率,进行位置滤波器的更新。实验结果表明,改进算法相较于传统的核相关滤波跟踪算法,在跟踪成功率和跟踪精度上分别提高了25%和13%。当目标尺度变化较大时,改进算法仍能稳定跟踪。     

机场飞行区无人驾驶特种车辆的风险评估

 通过对机场飞行区无人驾驶特种车辆风险因素的研究，从内因和外因两个角度建立机场飞行区无人驾驶特种车辆风险评估模型。将三角函数与梯形函数相结合确定改进的白化权函数应用于层次分析（AHP）-灰色理论综合评价方法，从而对风险因素进行权重判断和综合评估，以无人驾驶行李拖车为例进行综合风险评估并对较大风险因素提出防范措施。     

基于牵制控制的变时滞复杂网络自适应同步

在牵制控制的基础上,文章探讨了节点与耦合均含变时滞复杂网络的自适应同步问题.首先,利用非线性耦合常微分方程描述了一般复杂网络的动态模型,同时给出了必要的定义、假设和引理.然后,基于李雅普诺夫稳定性理论和自适应控制原理,设计了简单适当的自适应控制器,让其通过对部分节点进行牵制控制来实现整个网络的同步,并且给出网络渐近同步的充分条件.最后,通过数值实验结果很好地验证了理论的可行性与有效性.     

软件性能测试实验教学设计

软件测试是保证软件质量的重要手段,许多高校都开设了相关课程。软件测试是一门技能型课程,应重视其实践环节,包括理论方法的应用及常用工具的使用等。性能测试主要测试系统在大业务量及大数据量下的性能表现,是系统测试中的一个重要方面。以某科研项目中的软件测试过程为原型,由浅至深设计了基于Jmeter的性能测试实验步骤,包括Jmeter中的基本概念和控制结构,以及提交参数内容可变、参数个数可变等高级应用。讨论了数据库设计对系统性能的影响,并介绍了利用索引技术优化数据库性能的一般原则。     

WorldSID50百分位男性假人研究

对WorldSID假人的开发背景和历程进行了系统介绍,对假人结构及传感器安装特点进行了深入分析,阐述了假人的仿真度、耐用性、可重复性和一致性,对关键部位的响应特性和对应ASI+3损伤等级的伤害值进行了说明,提出WorldSID假人的开发和推广应用必将促进侧面碰撞安全性能的提高,降低汽车的研发成本。     

线性代数向量组正交化的教学改革

线性代数课程中的向量组正交化的传统方法,即施密特正交化过程。多年来,很多教材都是沿用施密特正交化过程方法,但其计算量比较大。论述了使用齐次线性方程组求非零解的方法,将向量组正交化,产生一种新的构思。     

CEEMD结合改进小波阈值的激光雷达信号去噪算法

激光雷达远距离回波信号受噪声影响, 严重失真。为了有效去除信号的噪声, 提高回波信号信噪比, 提出一种互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition, CEEMD)结合改进小波阈值的去噪算法。CEEMD可以自适应地分解非线性和非平稳信号, 改进小波阈值函数具有高阶可导特性, 能够克服硬阈值、软阈值函数各自存在的问题。两种方法结合, 可以更有效地去除噪声。首先, 对回波信号进行CEEMD分解, 得到若干固有模态函数(intrinsic mode function, IMF)。其次, 通过相关系数法计算IMF分量与信号的相关系数, 确定相关分量和不相关分量。最后, 对不相关分量使用小波改进阈值法进行去噪, 对相关分量使用粗糙惩罚法进行平滑, 再重构信号。基于实测数据的实验结果表明, 所提算法比CEEMD去噪法和CEEMD结合原改进阈值去噪法, 信噪比分别提升了2.65 dB和0.58 dB。