豫西南可溶岩缺水区井位确定方法的探讨--以内乡县江家村为例

在详细调查与分析地质构造、水文地质条件和岩溶发育基础上，按照断裂的空间展布规律，划分出江家单斜构造和洞山单斜构造及对应的两个水文地质单元，圈定出江家单斜水文地质单元的灰岩隐伏区为最佳含水地段，再采用物探技术确定最佳含水位置及井点，成井后单井出水量20m^3／hr．     

光电测距中仪器加常数和乘常数校准比对

随着计量校准实验室的普及 ,为了保证校准实验室的校准质量和实验室的能力 ,实验室之间应进行校准项目比对 .为此对光电测距中仪器加常数和乘常数的校准及结果比对方法进行了探讨 .     

不确定广义系统的鲁棒H2控制

利用线性矩阵不等式 (LMI)方法 ,研究范数有界的不确定广义系统的鲁棒H2 性能分析与控制问题。对该系统所有容许的不确定参数 ,提出了满足鲁棒H2 次优性能的一个线性矩阵不等式 (LMI)的充分条件。进而设计了一个状态反馈控制律 ,保证了闭环系统是容许的且满足鲁棒H2 次优性能 ,即闭环传递函数的H2 范数小于一个给定的正数。利用Matlab控制工具箱 ,给出了该控制律的LMI实用设计方法。最后的数值例子进一步说明了所取得的主要结果     

不确定离散时滞线性系统的完整性设计

在工程实践中 ,容错控制问题关系到系统的可靠性和安全性 ,具有十分重要的意义。研究了离散时滞线性系统的状态反馈容错控制问题。针对离散时滞系统的传感器和执行器的失效问题 ,基于Lyapunov渐近稳定性理论讨论了其在故障条件下仍具有完整性的充分条件 ,并进一步分析了该系统存在有界参数不确定时的完整性设计 ,提出了保证系统鲁棒稳定的设计算法。研究结果表明 ,该算法能保障系统的容错性和稳定性。仿真数值结果验证了该方法的有效性     

大学物理实验的误差与不确定度

对大学物理实验中的直接测量误差与不确定度概念以及它们之间的联系与区别做出阐述。     

一类带非线性扰动不确定系统的脉冲控制

在实际系统中,总存在各种干扰。针对一类带非线性扰动的线性不确定系统,采用脉冲控制的方法来实现鲁棒镇定,提出了脉冲控制下新的鲁棒可镇定判据,并通过实例仿真验证了所得结果的有效性。     

语言辞MYCIN可信度模型及其二阶模型

根据Ｆｕｚｚｙ数学的可能性理论，本文扩展了ＭＹＣＩＮ可信度模型，使可信度能够取语言值；然后讨论了其二阶不确定性的问题，为其建立了基于语言概率辞的二阶模型；最后还讨论了组成证据和规则前提、结论的命题是Ｆｕｚｚｙ的情况，给出了相应的处理办法。     

小城镇土地分等及等别地价确定方法研究--以湖南省湘乡市建制镇为例

建立了小城镇土地分等指标体系，提出了因子分析与聚类分析相结合的小城镇土地分等方法。在此基础上，以湘乡市13个建制镇为样本进行了实证研究，将湘乡市各建制镇划分为4个等级并确定了等别地价。     

应用不确定度新概念表示物理实验的结果

介绍了测量不确定度的有关概念，给出了不确定度的两类评定标准和测量结果的不确定度评定表示．简述了用不确定度评定测量结果的质量比误差表示更加科学合理的问题．并通过两个具体算例，阐明了物理实验测量的不确定度评定的具体应用方法．     

ON LIMITATIONS OF THE SAMPLED—DATA FEEDBACK FOR NONPARAMETRIC DYNAMICAL SYSTEMS

In this paper, we study a basic class of first order sampled-data control systems with unknown nonlinear structure and with sampling rate not necessarily fast enough, aiming at understanding the capability and limitations of the sampled-data feedback. We show that if the unknown nonlinear function has a linear growth rate with its "slope" (denoted by L) being a measure of the "size" of uncertainty, then the sampling rate should not exceed 1/L multiplied by a constant (≈ 7.53) for the system to be globally stabilizable by the sampled-data feedback. If, however, the unknown nonlinear function has a growth rate faster than linear, and if the system is disturbed by noises modeled as the standard Brownian motion, then an example is given, showing that the corresponding sampled-data system is not stabilizable by the sampled-data feedback in general, no matter how fast the sampling rate is.