电子封装用高体积分数SiCp/Al复合材料的制备

采用粉末注射成形制备SiC预成形坯和Al合金无压熔渗相结合的工艺,用单一粒度的粉末成功地制备出了致密度为98.7%的60%SiCp/Al高体积分数复合材料. SEM分析表明,所制备的复合材料增强体和基体分布均匀,组织致密,热膨胀系数在100℃到400℃范围内介于(7.10～7.75)×10-6K-1之间,室温热导率为170W·m-1·K-1,能够完全满足电子封装的技术要求.     

基于小波与径向基函数的大气污染预测研究

提出了一种实用于大气污染物的小波分析和RBF(RadialBasisFunction)神经网络相结合的预测方法,对污染物TSP(TotalSuspendedParticles)进行预测,得到与观测值相符的结果。应用小波分析进行检测,消除了预测数据中奇异点所包含的奇异信号。在此基础上应用RBF神经网络进行预测,研究结果表明,小波分析的利用提高了预测精度,验证了该方法简便、快捷,具有较强的实用性,为环境管理部门宏观调控提供了理论基础。     

一种基于径向基函数的高阶累积量算法

使用高阶累积量算法进行了盲自适应波束形成,计算了利用神经网络逼近波束形成的权矢量,通过Matlab仿真验证了该算法的有效性。     

一种新型径向基函数神经网络学习算法：递归正交最小二乘法（ROLS）

径向基函数神经网络在很多领域得到了成功的应用。但迄今为止仍没有一种有效的方法来确定隐层中心数目，笔者将递归正交最小二乘（ROLS）方法引入RBFNN建模训练，利用ROLS算法训练网络后所得的有用信息，采用后向选择算法，逐步去掉那些使网络残差增加最小的中心，在得到网络有效中心的同时，还满足了精度要求，从而大大简化了RBF网络结构，节约了大量的存储空间以及计算量。仿真和实验结果表明该方法是有效而实用的。     

钢模拟爆炸成形弹丸(EFP)飞行特性及对大间隔靶的侵彻实验

为考察现有设计水平下，爆炸成形弹丸EFP（Explosively Formed Projectiles)的飞行特性及侵彻威力，用37火炮发射长径比为1．5的钢EFP的模拟弹丸，其着靶速度在1．3km左右，对大间隔的多层A3薄钢靶板进行侵彻，弹丸贯穿了5层靶，质量损失较小。利用高速摄影考察了EFP在靶间的飞行姿态变化，分析了EFP对多层大间隔靶侵彻的作用过程及其机理。实验结果和分析表明，所设计的EFP具有较为理想的飞行稳定性，对多层间隔侵彻能力强 ，为设计攻击舰艇等装甲目标的战斗部装药结构提供了较重要的参数。     

T型管液压成形过程的有限元分析

应用动态显式有限元法,建立了T型管液压成形分析模型,对不同加载条件下的模拟结果进行对比,分析了轴向载荷的作用,探讨了最佳载荷曲线的确立原则.     

磁场对水内能作用的分子动力学模拟

将水系统视为正则系统，采用分子动力学模型方法计算了磁场条件下水的内能，比热和径向分布函数，结果表明，磁场可以影响径向分布函数g(r)的分布，使水的结构发生变化，从而导致水的内能，比热发生改变，水的内能，比热，径向分布函数伴峰的高度与磁场强度的关系均呈多极值特征，且在常温下磁感应强度为0．25T时，磁场作用最明显。     

心室晚电位识别的一种方法

论文采用小波包分析和人工神经网络相结合的方法完成对心室晚电位的识别。首先利用小波包分解技术提取心电信号的特征，将不同频带子信号的能量作为心电信号的一组特征值，然后采用径向基函数网络实现对晚电位的分类。经过对28例3导信号平均心电图实验数据的处理，取得了较高的识别准确率。     

基于径向基神经网络的股价预测

借助径向基函数（Radial Basis Function)神经网络对非线性函数的逼近能力，对深能源A股价这个时间列作了连续若干天的一步预测，并与其他预测方法进行了比较。结果表明，用径向基神经网络预测股价是可行的和有效的。     

快速成形技术在临床外科手术中的潜在应用

为了解决复杂外科手术的规划和修复假体的制作问题 ,该文采用了基于 CT图像的快速成形技术。通过 CT图像滤波、分割、开操作等图像处理方法以及轮廓提取和采样等建模方法 ,得到了假体的快速成形数据接口 ,在此基础上使用快速成形技术制造了假体的三维原尺寸实物模型 ,最后根据此实物模型进行手术规划和修复假体制作。该方法经过临床医疗的验证 ,在人体右侧半骨盆置换手术中取得成功。结果证实 ,使用基于 CT图像的快速成形技术是辅助临床外科手术的有效方法。