富钴结壳成因探讨

富钴结壳（Cobalt-ch ferromanganese crusts）是继多金属结核、锰结核之后被人类发现的又一深海矿产资源，由于其所处深度比锰结核浅，并且战略金属钴的含量较高，因此成为当前国际的研究热点。本文主要从矿物岩石学、地球化学、同位素、生物地层学等方面对成因问题进行了分析。     

简谐激励弹簧测力机构的3次超谐共振

应用拉格朗日方程,得到了有阻尼弹簧测力机构在简谐激励作用下具有周期系数的非线性运动微分方程-- Duffing-Mathieu方程;根据非线性振动的多尺度解法,得到了系统满足3次超谐共振情况的一次近似解以及对应的定常解,并对其进行了数值计算,分析了激振力、谐调值、系统阻尼、弹簧刚度等对系统的影响,揭示了一些新的动力学现象.     

线性人脸对象类模型的匹配提升技术

针对真实感人脸模型匹配的细节控制和稳健创建问题，提出了线性人脸对象类模型的匹配提升技术。基于非统一抽样(NUS)的动态高斯金字塔分析(DGPA)方法，结合不等概率抽样和整群抽样策略，自适应地动态调整每级高斯金字塔图像的抽样分布，利用最优化算法由粗到精的计算全局近似最优解，获得精确的模型匹配。动态调节整群区域边界并利用再抽样率调节抽样密度，可以有效控制人像模型的细节表达效果，提高模型创建的稳健性。随机梯度下降的线性相关性扰动(CD-SGD)和学习率自适应(ALR)技术，提高了模型匹配的准确性和收敛速度。以M     

多码DS/CDMA传输自适应系统的序列优化

为了优化多码DS/CDMA系统性能，提出了一种自适应序列优化及功率控制方法，通过优化系统扩频码设计，使系统能有效地克服多径多址干扰，降低系统传输功率。此方法中，为提高接收端用户的信号干扰噪声比(SINR)提出了一种快速收敛的优化序列设计算法，通过优化发送扩频序列和接收解扩序列，降低了多址干扰，提高了多径分集增益；过调整发射功率，使接收端达到设定服务质量要求，是一种有效的多码DS/CDMA传输自适应方法。     

MPLS网络的QoS及其管理框架实现方式

论述了MPLS网络的两种QoS技术:MPLS流量工程以及结合IP QoS体系，并指出DiffServ和流量工程技术相结合可以在MPLS网络中很好地保证业务的QoS。以这一技术为基础，在管理层面提出了相应的MPLS网络QoS管理框架及实现方式。     

一种IP/DWDM光因特网中的路由选择机制

研究了一种资源约束最短路径优先 (RCSPF ,Resource ConstrainedShortestPathFirst)路由选择机制·这种机制可以用于扩展以通用多协议标记交换GMPLS为基础的IP/DWDM光因特网控制平面·借助光网络设备的可编程功能 ,在现有开放最短路径优先OSPF协议基础上 ,增加基于资源的路由约束条件 ,在一定程度上减少发生网络拥塞的可能性·另外 ,由于采用源路由以及在选路由过程中采用资源预分配机制 ,因此增强了对GMPLS信令系统的支持·同时 ,为了解决在资源不足情况下造成的信道分配失败问题进一步提出了相对路由的概念 ,使IP/DWDM光因特网在大幅增加带宽容量的同...     

双向地震耦合作用对基础摩擦隔震结构的影响

采用多质点层间剪切型模型,建立了基础摩擦隔震多层砌体结构在水平与竖向耦合地震作用下的运动微分方程及滑动与啮合状态判别准则·通过数值计算,分析了竖向地震作用对隔震结构的影响,研究表明,竖向地震作用的存在,使隔震结构下部各层,特别是首层的层间位移,层间剪力增加,隔震层加速度增加,且随地震烈度,竖向加速度峰值增大而增加,并使隔震层的滑动位移幅值有增大的可能·建议在高烈度震区考虑竖向地震作用对结构反应的影响·     

钯(Ⅱ)-苯并咪唑邻菲咯啉氨基酸配合物稳定性研究

用pH电位滴定法测定了以Pd2+为中心离子,以苯并咪唑邻菲咯啉(PIP)为第一配体,以甘氨酸根(gly-)、苯丙氨酸根(phe-)和亮氨酸根(leu-)为第二配体的(PIP)(Aa)+型混合配体配合物在37℃,μ(离子强度)=0 1(KNO3)乙醇/水混合介质(乙醇体积分数为10%、20%、30%、40%和50%)条件下的稳定常数lgK及表征常数ΔlgK和lgX·lgK值≥14,表明配合物具有极强的分子内键合作用,ΔlgK和lgX均大于相应的统计期望值,说明配合物获得了附加稳定性,并从分子内配体间的弱相互作用及熔化角度对配合物的稳定性进行了讨论·     

利用排队论探讨多层拦截巡航导弹的问题

以多层拦截巡航导弹为军事背景 ,建立了相应的排队论模型。通过此模型可以对多层拦截的效果进行评估 ,从而使整体拦截效果达到最优。此方法切实、有效 ,对研究多层拦截的兵力配置及拦截效率 ,提供了理论支持 ,具有指导意义。     

基于RBF神经网络多步预测的自适应PID控制

提出一种基于RBF神经网络多步预测的自适应PID控制算法．该算法用无局部极小的径向基函数网络对非线性系统进行在线辨识，利用多步预测误差对PID型控制器网络进行训练，从而实现PID参数的在线自适应寻优．通过对典型非线性系统的仿真研究，该控制系统具有较强的适应性和鲁棒性．