材料疲劳损伤过程描述的智能方法

对描述材料疲劳损伤过程的智能仿真方法进行了研究,建立了新的模型·它能定量地反映载荷顺序效应和材料疲劳特性,准确地描述材料疲劳损伤的复杂变化历程,材料的疲劳韧性视为常量,可作为失效判据·选用正火３５钢进行了两级载荷及随机载荷疲劳试验,两种载荷作用下其寿命估算的最大误差分别为１５－７４％和８－９％·其寿命估算值与试验值吻合较好,分析精度较高·     

影响酿酒酵母电击转化率的条件

以酿酒酵母为材料,用穿梭质粒ｐＹＥＳ２进行电击转化的条件实验．实验表明电击中电压大小、细胞的生长状态、处理条件和电击后细胞的培养时间以及质粒浓度等对电击转化率均有影响．取对数生长期酵母细胞,用二硫苏糖醇（ＤＴＴ）处理以疏松细胞壁,加０．７μｇ／ｍＬ质粒ＤＮＡ,５ｋＶ电压电击,转化后细胞在完全培养基中培养６０ｍｉｎ后,涂布选择培养基,转化率可达４．８×１０５个转化子／μｇ质粒ＤＮＡ,细胞的存活率为３９．２％,比完整细胞转化的效率高,存活率偏低     

基于能量谱函数相关系数的极化SAR数据滤波方法研究

有效的极化SAR相干斑滤波器需要在抑制噪声的同时避免图像细节信息的模糊。然而固定大小窗口的滤波器很难做到两方面都好的效果。由于极化总功率(Span)图像可以有效地反映地物极化散射特征的变化,提出根据Span图像局部能量谱函数的相关系数值自适应地选择窗口大小,能够在均质地区选择较大窗口而在异质地区选择较小窗口,再利用方向窗选择像素进行最小均方误差(MMSE)滤波。实验结果表明,该方法能在滤除噪声的同时,有效地保持对地物细节的分辨能力,为极化SAR数据的后期处理和应用打下基础。     

离散Hopfield型神经网络的异步收敛性研究

主要研究非对称离散Hopfield神经网络的异步演化方式的收敛性，并给出了一些新的收敛性条件。若网络的连接权矩阵可以分解成主对角元素非负的对称矩阵和行（列）对角占优的矩阵之和，则网络是异步收敛的，所获结果推广了已有的结论。     

制导滑翔炸弹上仰投放射程影响分析

从经典斜抛运动入手,加入并考虑气动阻力影响,从能量学的角度分析上仰投放对制导滑翔炸弹射程的影响,并通过基于制导滑翔炸弹的气动特性和运动数学模型进行验证。     

求解一类半无限多目标规划的神经网络算法

考虑了一类半无限多目标规划问题.根据极大熵方法,先将其转化为半无限单目标可微凸优化问题.再由原问题和对偶问题之间的关系,提出了求解它的能量函数和神经网络模型,并证明该神经网络模型的解是一致渐近稳定的.该模型结构简单,规模小.     

一种应对空间碎片云的卫星特殊发射方案研究

在发射卫星时,考虑到近地空间较为稠密的空间碎片层,为使卫星更为安全有效的完成指定任务,本文采用一种椭圆停泊轨道,在卫星快速通过空间碎片层后进行机动变轨,使其进入预定轨道。在机动边界点的求解上采用解析解和数值解对比的方法,降低了计算难度。最后以某一轨道为例,对不同机动点所消耗的能量进行了计算,给出了消耗能量最小的机动点,验证了本文的有效性。     

无人机纵向控制律设计以及纵向轨迹跟踪仿真研究

利用经典PID理论设计无人机纵向双通道控制律,用以跟踪能量状态法优化出的无人机纵向最优轨迹。首先通过在定常直线无侧滑模态下对无人机数学模型进行配平线性化,将飞机运动分解为纵向运动和横侧向运动。再利用经典PID理论对无人机纵向运动的俯仰回路和推力回路进行控制律设计。然后通过能量状态法优化出一条无人机纵向爬升、巡航和下降的最优轨迹。最后,用MATLAB进行轨迹跟踪仿真计算。仿真结果表明,设计出的控制律可以很好的跟踪优化出的最优轨迹,并且节油效果良好。     

基于小波分析的语音端点检测方法研究

为了提高语音信号端点检测的准确率,提出了基于小波分析的端点检测方法。该方法在传统基于能量和过零率的端点检测方法基础上,通过小波分析计算语音信号各子带能量,进而求得其方差作为第三道门限,对信号进行三级门限检测。仿真实验表明,该方法比传统方法更有效、更优越,能够比较准确的检测语音信号。     

太阳能无线传感器网络的能量预测与管理

无线传感器网络存在电池电量受限问题.为延长网络寿命,传感器节点可以通过太阳能电池板将太阳能转换成电能以供自身运转.基于太阳能的不确定性和间歇性等特点,提出了一种太阳能收集预测算法和能量管理方案,根据预测的能量,调整传感器节点的调度计划,实现节点的能量消耗中性,从而使无线传感器网络能够长期稳定地工作.仿真实验表明,所提出的方案在能量预测精度和能量管理策略方面有明显的优势.