钻孔挤压分支桩的应用与试验研究

桩基工程设计，直接影响上部结构的安全及整个工程的造价。通过钻孔挤压分支桩在阜阳商厦三期工程中的应用及试验研究表明，在同一场地、单桩竖向极限承载力相同的条件下，用钻孔挤压分支桩代替钻孔灌注桩，单位体积混凝土的竖向极限承载力标准值可提高１．３１倍，桩基节约投资２７０万元。由此可见，在大柱网、大承载力柱桩基工程中，钻孔挤压分支桩更能充分发挥其优越性。     

一类非线性组合大系统的分散反馈稳定化

研究一非线性组合大系统分散状态反馈镇定问题,在文献［１］基础上给出一类组合大系统稳定的充分条件,进而找出设计此非线性组合大系统反馈镇定的方法。     

基于灰度峰谷点的快速识别定位算法

在通常的基于灰度值的快速定位算法基础上,提出了基于灰度峰谷点的快速识别定位算法,能够迅速准确定出运动目标的位置坐标,并对二者的优缺点进行了比较。     

多径信道下ZP-OFDM信号的时域参数盲估计

针对低信噪比多径信道下,零前缀正交频分复用（zero prefix orthogonal frequency division multiplexing, ZP-OFDM）信号时域参数估计精度低的问题,提出了一种改进的ZP-OFDM信号时域参数盲估计方法。该方法首先计算信号的功率自相关函数,并利用小波消噪及平滑滤波对其进行预处理,通过检测峰峰值距离的方法完成符号总长度的估计。然后计算单位符号总长度数据的幅度平方值并对其进行小波分解与重构,设定门限提取一个零前缀估计值。最后通过多段数据联合估计确定最终的零前缀估计长度。仿真实验结果表明,在低信噪比多径信道条件下,提出ZP-OFDM信号的时域参数盲估计方法具有良好的估计性能。     

一种基于奇异值分解的非线性滤波新算法

提出一种基于奇异值分解的无导数卡尔曼非线性滤波新算法对UKF算法进行改进.该算法利用奇异值分解作为工具,将原算法中的协方差矩阵进行奇异值分解,可以在一定程度上避免在递推过程中,由于计算误差和舍入误差而引起的协方差矩阵失去正定性,从而导致算法失效的问题.在不降低滤波精度,不增加算法复杂度的前提下,新算法具有很好的数值稳定性.实例仿真结果验证了本方法的有效性.     

家电企业竞争网络的拓扑结构分析

通过搜集家电产业的相关信息,建立了企业与产品的专用数据库.并在此基础上生成了家电企业竞争网络,结合复杂网络的分析方法研究网络的多种属性,例如企业节点的度分布特性、网络的无标度程度、密度、同类匹配程度及群聚系数等.通过分析可知,家电企业竞争网是一个具有无标度特性及小世界特性的网络,呈现出节点择优连接、网络同类匹配等一系列网络现象.     

基于偏微分方程的带钢表面图像去噪方法

为提高带钢表面缺陷图像去噪处理中滤波器的去噪性能,更好地保留缺陷图像细节信息,在研究了偏微分方程理论的基础上,分析了AMSS(affine morphological scale space)方程的对比不变性和仿射不变性,采用有限差分法实现了AMSS算子的方法.将AMSS算子应用到带钢表面缺陷图像去噪处理的试验表明,该方法达到了既去除噪声,又保留图像细节信息的效果.     

卫星编队飞行指向跟踪姿态控制

卫星编队飞行的应用之一是受控卫星在目标卫星、空间站、载人飞船周围以“编队飞行”的形式相伴飞行,对目标进行观测或者执行更多的操作。该文研究这种应用中的姿态控制问题。假设两个飞行器的轨道信息已知,由轨道信息确定实现姿态跟踪调节所需的一种可能的期望姿态,给出了解析表达式,包括姿态角、姿态角速度及角加速度。采用基于四元数的控制律,用3个动量轮实现了卫星长时间、大角度姿态跟踪机动。仿真结果显示,在超过一个周期的仿真时间内,姿态及姿态角速度与期望姿态的吻合程度比较好,而且力矩的花费也不是太大。     

基于尺度相似假设的大涡模拟动力方法

当前的大涡模拟动力方法对G erm ano等式中的两个尺度的亚格子应力均使用相同的亚格子基模型。这样为求得基模型系数,必须假定该系数在测试滤波操作下保持不变。但实际上该系数存在剧烈的脉动,与假定并不一致。该文提出的方法对以上两个应力分别应用亚格子基模型和尺度相似假设。这样就无需对系数分布做出假定并保证了方法的内在一致性。用该方法对R e为104的方腔流动进行了大涡模拟。结果表明该方法对流动统计量的预测有所改进,并可有效消除亚格子模型系数的奇异性。     

基于精准k核的复杂网络节点重要性评估方法

由于k核存在破坏网络整体结构信息、忽略邻居节点影响力等缺点,导致每个节点难以量化区分.为了提高关键节点的识别精度,首先改进了k核的分解过程,提出了精准k核Ak.考虑到网络中局部特征信息和全局结构信息对节点的影响,将精准k核应用到重力中心性中,并提出了精准重力中心性AGC.信息学中的香农熵在网络关键节点识上具有良好的扩展性,通过结合邻域度中心性、邻域精准k核以及精准重力中心性三者的香农熵,最终提出了混合中心性MC对节点重要性进行多元评估.在7种真实网络下,对MC和其他节点评估指标分别从单调性和准确性上进行了一系列实验,实验结果表明MC具有更好的关键节点识别性能.