梯度羰基铁/碳纤维增强复合超材料的多尺度结构及超宽频电磁波吸收性能

先进电磁波吸收材料对薄厚度、轻重量、宽频带、强吸收等综合性能提出了更高要求。在此,我们提出了一种具有梯度电磁特性的新型层状台阶吸波超材料。通过在环氧树脂中分散不同含量的羰基铁和碳纤维来获得不同复介电常数和复磁导率的材料。通过对各层材料的电磁参数和几何尺寸实现宽频吸波性能的优化。在相同厚度和相同各层材料电磁参数条件下,平板层状结构在2.0–40 GHz范围内只能实现小于?6 dB的反射损耗,而本文设计的层状台阶超材料实现了小于?10 dB的电磁波吸收。此外,层状台阶超材料在11.2–21.4 GHz和28.5–40 GHz的频率范围反射损耗小于?15 dB。根据实验和仿真结果,本文讨论了多尺度结构协同效应所引起的多种电磁波吸收机制。因此,将多层结构和周期性台阶结构结结合获得新型的梯度吸收超材料,可为宽频电磁吸波材料的设计和研制提供新的思路。     

神经网络中误差反传算法的分析与改进

分析了ＢＰ网络存在的主要问题及其产生原因,提出了改进算法ＢＰＧ,以共轭梯度方向代替梯度方向进行搜索,并在学习过程中采用不精确的一维搜索、限幅和条件轮回等措施．计算机仿真结果表明：改进的ＢＰＧ算法优于原ＢＰ算法．     

轴对称功能梯度材料设计模型

采用弹性力学,复合材料力学以及计算数学的有关理论,建立起了轴对称功能梯度材料分析模型,结合这类材料实际应用背景,给出了理论模型求解的边界条件,在求解梯度层层间热应力的过程中,引入了三角级数来描述功能梯度材料层间热应力,从而得到了层间热应力的精确解,以此优化这类材料的设计与实现该类材料的成功制备。     

由FR共轭梯度法控制的下降算法的全局收敛性

对一类由ＦｌｅｔｃｈｅｒＲｅｅｖｅｓ共轭梯度法控制的无约束极小化方法进行了研究,以一个简单的方式证明了一种非精确线性搜索条件能够保证该类方法的下降性和全局收敛性．该结果是对Ｇｉｌｂｅｒｔ和Ｎｏｃｅｄａｌ得到的结论的进一步扩展．     

黎曼流形上φ-次调和函数的平均值不等式

(M，g)是黎曼流形，该文讨论了M上φ-调和函数的几点性质，最终得到了φ-次调和函数的平均值不等式以及关于φ-调和函数的Harnack不等式，     

基于梯度的虹膜定位方法

为了提高虹膜定位的速度以及虹膜定位的准确性，依据虹膜图像灰度的分布特性及良好的环状性质，检测出瞳孔边缘以减少参与Hough变换的点数，进而定位虹膜内边缘．对于外边缘定位采用基于灰度梯度的微分积分圆形检测算子的方法．实验结果表明，此种方法能够准确地进行虹膜内外边缘定位，避免了含有大量其它区域对定位带来的影响．     

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     

一种基于最小熵准则的SAR图像自聚焦算法

研究了一种新颖的SAR图像自聚焦算法。该方法从复图像域出发 ,利用最小熵准则盲解卷积原理 ,通过多维搜索完成相位误差校正。同相位梯度自聚焦算法相比 ,最小熵算法无需在图像域分离出强点目标 ,因而特别适用于无任何明显特征的图像。仿真及实测数据处理结果证明了该方法的有效性     

一种全局寻优的进化规划算法

文章在常规进化规划算法的基础上给出了一种新的全局寻优的进化规划算法 ,该算法在不用导数的前提下综合了梯度法计算效率较高与进化规划算法全局寻优的优点 .文章还通过四个典型的例子对两种算法的计算效率和计算精度作了比较 .     

预优矩阵及其构造技术

为达到预处理共轭梯度法(PCG)提高收敛速度，克服数值不稳定性目的，给出了构造预优矩阵的条件，并构造了三个典型的预优矩阵。它们是不完全Cholesky因子预优矩阵，对角预优矩阵和利用SSOR法导出的预优矩阵，且在PCG中是应用效果很好的预优矩阵。