基于对角回归神经网络的转台伺服系统逆控制

针对转台伺服系统中存在的不确定性和非线性因素,提出一种基于对角回归神经网络(diagonal re-current neural network,DRNN)的逆控制方法。逆控制器由对角回归辨识网络(DRNNI)和对角回归控制网络(DRNNC)组成,利用神经网络的逼近能力,在线辨识系统的逆模型,直接将辨识器的拷贝作为系统的控制器。该方法结合了神经网络和逆系统控制的优点,能够克服系统中的不确定性和非线性因素。仿真结果表明,有效提高了转台伺服系统的动态跟踪精度,并具有较好的鲁棒性能。控制器的运算量小,能够满足实时控制要求。     

几种简化联合概率数据互联算法性能分析

针对最优联合概率数据互联算法复杂、运算量大的问题,目前提出了许多简化的联合概率数据互联算法。为了清楚地了解这些算法在不同环境下在跟踪精度、实时性等跟踪性能上的差异,对几种典型的简化算法进行了详细的性能分析。给出了简化算法的数学模型,然后从理论上对这些算法进行了优缺点比较,最后选取了多种典型的与实际工程背景相近的多目标运动环境,对几种比较有代表性的简化算法在这些环境下进行仿真实验,并根据仿真结果对它们各方面的性能进行综合分析。     

等温平台石墨炉原子吸收光谱法测定高纯铟中痕量杂质铅和砷

利用石墨炉原子吸收法，在等温平台条件下利用标准加入法直接测定了高纯铟中的痕量杂质铅和砷．并对石墨炉加热程序中的干燥时问、灰化温度及原子化温度进行了优化，同时也考察了介质酸度的影响．本方法中铅和砷的特征质量分别为37．8pg和40．7pg，相对标准偏差平均值分别为2．8％和2．0％，加标回收率分别为85．6％～95．4％和97．3％～105．0％，是测定高纯铟中杂质铅和砷的一种简单、快速、准确的方法．     

旋转弹引信用卫星定位接收信号旋转解调方法

为解决旋转弹飞行中的高旋转、高动态条件会造成卫星定位接收系统无法正常定位的问题,针对旋转、动态环境开展了旋转弹卫星定位接收信号旋转解调方法的研究.详细分析了旋转条件对卫星定位信号接收的影响,并针对旋转特性设计了旋转跟踪解调环,用于对旋转的跟踪与解调,给出了旋转弹卫星定位信号接收系统的设计方案,基于Simulink实现了旋转弹卫星定位信号接收系统的仿真,并给出了相应的仿真与实验结果.结果表明,设计的以旋转跟踪环为核心的旋转弹卫星定位信号接收系统,在中心频率为200 Hz的情况下跟踪范围可达到±40 Hz,较好地满足了转速在200转/s左右的旋转弹信号接收要求.      

基于灵敏度分析的某纯电动车白车身轻量化研究

纯电动汽车迎来快速发展时期,但限于电池包的质量,电动汽车续航里程的提升存在一定限制.文中以某纯电动汽车白车身为研究对象,建立了基于刚度和模态的灵敏度仿真分析模型,以白车身质量最小为目标,通过计算获得了设计变量对于目标的灵敏度值.基于灵敏度分析结果,结合工程经验,制定出合理的车身轻量化方案,在性能不明显降低的基础上实现白车身减重6.2 kg,为开发过程中进行纯电动汽车车身轻量化提供参考.     

亚纯函数的超越方向和Borel方向

利用Nevanlinna理论研究了亚纯函数的Borel方向和超越方向之间的关系以及函数与其导数的公共超越方向.当亚纯函数具有正增长级时,其Borel方向必然是该函数的超越方向.对于有穷正级ρ的整函数,含有Borel方向的超越方向集合分支的Lebesgue测度至少为min{2π,π/ρ},且其导数的超越方向必然也是该函数的超越方向.     

圆环内亚纯函数的拟亏量

该文主要介绍了圆环内亚纯函数的特征函数的定义,并利用其定义讨论研究了圆环内亚纯函数的值分布,得到了圆环内亚纯函数的拟亏量和的一个估计.     

关于ff(k)值分布的一个结果

证明了超越亚纯函数f（z）关于N（r,1/ff^（k）-a）的下界的一个不等式,并应用此不等式证得了关于ff^（k）值分布的一个更为简洁的结果．     

最低价中标项目造价监管机制的探讨

通过某国有资金投资工程项目造价实例的测算,指出工程中标后至竣工结算阶段造价管理中存在两大问题：一是结算价超中标价,超过幅度较大;二是结算价少于实际支出,施工企业出现亏损。分析了产生这些问题的原因,尝试性地提出了工程造价跟踪监管体系。     

基于方位优选多信息指纹的无源标签室内定位研究

基于指纹的超高频射频识别(UHFRFID)定位现存的方法主要依赖于一些单指纹和全局参考点上,针对指纹库存在数据量冗余和易受到环境变化影响的问题,提出了一种方位优选多信息指纹(OPMIF)技术.OPMIF是一种指纹融合技术,它结合对目标到达角(DOA)的模糊估计,为不同位置目标构建特定的指纹数据库.首先,通过阵列天线相位控制筛选方位优选参考标签(OPRT),无需精确计算目标的DOA因而不会增加计算量和定位时延.然后,利用阵列天线接收OPRT标签的多频多径响应(MFMP)获取多种指纹.多种指纹融合包含更多环境相关的信息,可以改善单一指纹定位易受环境变化影响的缺点.多信息指纹(MIF)包括信号协方差矩阵(SCM)、接收信号强度(RSS)和信号子空间(SSP).然后将定位问题转化为模式识别问题,基于集成学习算法随机森林(RF)设计多个分类器来训练不同类型的指纹.最后,针对同一样本数据多指纹训练的不同学习器的估计结果可能不同,同时对于不同采样数据的同一种指纹学习器的估计结果也有可能不同,提出了一种后验权重估计定位(PWEL)算法来融合不同分类器和样本的预测.仿真实验通过定位误差累积分布函数(CD...