阻容型分压器在脉冲电容器放电特性研究中的应用

该文设计了一种包括脉冲电阻分压器和高压云母电容器的阻容型分压器，用于脉冲电容器放电特性的实验研究。在脉冲电容器充电过程中，高压云母电容器承受高电压；在脉冲电容器放电过程中，脉冲电容器的瞬变电压在脉冲电阻分压器上产生输出电压。通过合理设计阻容分压器的电容、电阻值，可以准确测量脉冲电容器的充电电压和放电波形。该文用阻容型分压器分析了一种脉冲电容器的放电特性。     

串列叶栅静子粘性全三维流场的数值模拟

该文发展一种数值模拟串列叶栅静子内部流场的方法。应用有限体积法及Baldwin-Lomax紊流模型数值求解与时间相关的三维可压缩的薄层Nayier-Stokes方程组。对法国。Turmo-Ⅲc小型航空发动机静子串列叶栅流场作了计算与分析。在中径处，前、后排叶片吸力面上的附面层很薄，尾迹宽度比较窄。由于前、后排尾迹同端壁附面层相互干扰，机匣及轮毂附近尾迹较宽。应用法国ONERA某静子平面串列叶栅作为验证算例，计算与试验结果一致，表明了该文算法的可靠性。     

多时滞不确定非线性系统传感器鲁棒故障诊断

提出了一种带有多时滞不确定非线性系统的传感器鲁棒故障诊断方案,非线性仅与系统输入和输出有关,不确定性包括系统输入和状态等环节;通过构造观测器对状态和输出进行估计,得到具有鲁棒性的阈值;若系统的实际输出与估计输出之差(即残差)超出阈值,说明有故障发生,同时用自适应跟踪器对故障进行跟踪;在理论上证明了该方案的鲁棒性、灵敏度和稳定性,最后通过仿真说明了该方法的有效性。     

基于遗传算法的模糊神经网络控制器在虚拟仪器中的实现

模糊控制技术在复杂的非线性控制过程中表现出优越的性能，神经模糊控制器的出现为自适应模糊控制设计开辟了新的途径。遗传算法由于具有不依赖于问题模型、全局最优、隐含并行性、高效率和解决不同非线性问题的鲁棒性等特点，能很好地用于神经网络的训练。两种方法综合使用，可以大大提高模糊神经推理控制系统的自学习性能和鲁棒性。通过应用Active X技术在Lab VIEW中调用和操作MATLAB的方法，实现了基于遗传算法的模糊神经网络控制器。     

一类强非线性Robin问题解的渐近估计

考虑了一类强非线性Robin问题,在适当的假定下,对此问题解的存在性及渐近性态作了较深入的研究.用微分不等式理论和方法对此问题的解作了渐近估计,得到了解的任意阶的一致有效的渐近展开式,进一步推广了前人的成果.     

快速响应温敏凝胶及其在生物分离中的应用研究

采用减小尺寸与加入C aCO3粒子作致孔剂两种方法,研究了如何提高共聚温敏凝胶P(N IPA-co-GM A-D ex)的响应速度.考察了不同尺寸和多孔凝胶的退溶胀动力学、再溶胀动力学,实验结果表明:减小凝胶尺寸和加入致孔剂对提高凝胶的温度响应速度是有效的.研究了P(N IPA-co-GM A-D ex)凝胶对牛血清蛋白(BSA)的浓缩分离效果,发现P(N IPA-co-GM A-D ex)凝胶对蛋白质溶液有较好的浓缩分离能力.在实验的基础上,设计了一套用于蛋白质提纯的机械模型,测试了其对蛋白质溶液的分离能力,证实了机械模型的可行性.     

基于高斯混合模型的EM学习算法

本文研究了一类基于无监督聚类学习的算法——EM算法的算法实现．EM算法通常用于存在隐含变量时的聚类学习，由于引入了隐含变量，导致算法难以保证收敛和达到极优值．本文通过将该算法应用于高斯混合模型的学习，引入重叠度分析的方法改进EM算法的约束条件，从而能够确保EM算法的正确学习．     

关于复合二项风险模型的分布函数

对于复合二项风险模型,通过引入一个复合的几何分布,给出了破产前盈余及破产后赤字的联合分布函数和边际分布函数,并给出了导致破产索赔量的分布函数的具体表达式.     

建筑火灾事故的混沌特性及其控制方法研究

针对火灾事故的严峻形势,在建筑火灾事故特性进行分析的基础上,应用混沌理论对建筑火灾事故的混沌特性及控制方法进行了初步探讨,并初步建立建筑火灾事故混沌特性分析模型,对预防和控制建筑火灾事故的发生具有指导意义.图3,参8.     

梵塔问题的自然数解

梵塔问题本质上是一个数论问题.通过对自然数一些基本性质的分析论证,得出一个简明的梵塔移动的通项公式.不仅丰富了基础数论的内容,同时为数的表示建立了一个直观的梵塔模型,为自然数(乃至整数)的表达揭示了一条新颖的途径.参2.