基于虚拟仪器技术的智能交通车载信息采集平台

实时的交通和车辆信息的采集是很多种智能交通系统应用的基础.本文作者介绍了一种基于虚拟仪器技术的智能交通车载信息采集平台,详细描述了该平台的设计思想、构建方法及其应用.这种信息采集平台为智能交通系统中驾驶行为特性的研究、交通数据采集、现场测试等提供良好的辅助测试和验证平台.该平台还能作为智能交通多功能测试车的一个辅助检测手段,进行移动检测的研究.而虚拟仪器技术结合了计算机和电子仪器的优势,它能够使测量过程更加便捷可靠.     

正棒—板短间隙雷电冲击放电电压的海拔修正

多功能人工气候室内模拟高海拔地区的气压，按照IEC对棒－板间隙试验方法的要求对200mm、300mm和450mm3种正棒－板短空气间隙雷电冲击放电特性进行了系统的试验研究。根据理论分析，提出了由于气压是大气3个基本参数即温度、空气相对密度和绝对湿度的综合反映，因此可以作为表征大气条件对空气间隙击穿电压影响的特征量；根据试验结果，提出了高海拔地区的短空气间隙雷电冲击击穿电压的是相对气压的幂函数，且其特征指数小于1，并因此得出海拔每升高1km，其击穿电压下降8.7%。     

系统存在建模误差时动态矩阵控制鲁棒性分析

在点预测控制器鲁棒性分析的基础上，进行由两点到多点预测控制器的鲁棒性分析，得到任意的动态矩阵控制(DMC)控制器都可由点预测控制器的加权和表示，而其鲁棒性亦可由点预测控制器的鲁棒性加权和近似表示．这为动态矩阵控制的鲁棒性和快速性综合提供了明确的指导作用．     

考虑误差影响的力学参数反分析神经网络方法研究

通过求偏导技术将反分析的参数误差分别表示为模型误差与测量误差的函数，利用这些函数研究了模型误差与测量误差在力学参数反分析神经网络方法中的传递过程以及影响反分析结果的影响因素．研究结果说明：输入变量的选择严重影响力学参数反分析的精度，选取力学参数灵敏度大的测点位移作为神经网络的输入变量，可以减小模型误差与测量误差对反分析结果的影响．这对提高力学参数反分析的实用性与可信性有重要意义．     

线性拟等重码的检错性能

线性拟等重码是一类特殊的等重码，文中利用码等价和线性拟等重与一阶R—M码的关系研究了线性拟等重码的检错性能；并证明了一类特殊的二元线性拟等重码是最佳检错码，并因此得出延长Hamming码是最佳检错码。     

地质勘探图的矢量化方法研究

根据地质图中的图形元素的特点 ,给出了具有地质属性的工程图矢量化方法 ,从而将地质勘探图纸信息转化为具有地质信息的矢量数据。分块细化方法提高了大幅图纸的细化处理速度 ;数据优化处理从整体上考虑了勘探图素间的相关性 ,减少了矢量化过程中人为造成的误差 ;图形元素的部分非几何属性的自动识别提高了矢量化的自动化程度。这些方法在地质勘探图的矢量化系统中得到实现 ,并已在油田实际工作中应用。     

波阻抗反演技术在孤东地区馆陶组薄储层描述中的应用

根据一维波动方程的拟合迭代法原理 ,给出了求解波阻抗σ(x)的算法。针对孤东地区馆陶组薄储层油藏存在的地层埋深浅、较疏松以及井径变化大泥岩中含有膨化矿物蒙脱石等引起的声波测井速度失真问题 ,采用分段函数法对其进行了校正。将校正后的声波资料进行反演 ,可得到高质量的资料 ,用该校正资料追踪描述的储层与录井结果吻合较好。应用结果表明 ,测井资料在反演中可以补充地震资料缺少的低频和高频分量 ,地震波阻抗反演技术是薄储层描述的有效方法     

Asymptotic Approximations of Jacobi Polynomials and Their Zeros with Error Bounds

IntroductionUniform asymptotic expansions and error boundsof the (α,β>- 1 ) two- term approximations of theJacobi polynomials P(α,β)n ( cosθ) were obtained[1] .Their result wassin θ2α cosθ2βP(α,β)n ( cosθ) =Γ( n +α + 1 )n!θsinθ1/ 2 Jα( Nθ)Nα +θB0 (θ) Jα+1( Nθ)Nα+1+σ2 ,|σ2 |≤ E2 θ2 +αN -2 ,　 0≤θ≤ π2 ,where E2 is a construct.Baratella and Gatteschiused the first two terms of this expansion[2 ] toconstructa more accurate one- term approximation:x(θ)x′(θ)…     

旋转变换理论及其在平面度误差评定中的应用

将旋转变换理论应用于平面度误差评定中，通过实例证明了其可行性。     

Automatic evolutionary modeling by the Lattice-Boltzmann method

The Lattice-Boltzmann method is an effective tool for solving fluid mechanics problems, but there isn’t still a good scheme to determinate some parameters in Boltzmann equations. In this paper, a technique using evolutionary algorithm to automatically model Boltzmann equations is introduced. Numerical simulation shows that the designed scheme is fast and efficient. Biography: Chen Ju-hua ( 1963-), male, Associate professor, research direction: Lattice-Boltzmann method, evolutionary algorithm.