统计流形在切丛上提升的等积仿射结构

具有等积仿射结构的统计流形在贝叶斯统计理论中有着重要应用,主要讨论统计流形及其切丛上的等积仿射结构,得到了统计流形的无挠仿射联络和其在切丛上提升的仿射联络的等积仿射性是一致的.     

一般有重差商的显式公式

讨论了一般有重差商问题,提出了脱重逼近方法.引进了自由因子序列与反自由因子序列,给出了一般有重差商的显式表达式,揭示了有重差商的内在结构,并给出了计算自由因子和有重差商的多种形式的快速算法.     

激光复混沌系统构建及其点乘函数投影同步

提出了一种新的激光复混沌系统及其点乘函数投影同步方法。首先,以四维激光实超混沌系统模型为基础,构建了一个新的激光复混沌系统,基于常规动力学分析方法和MATLAB仿真软件研究了系统的耗散性、平衡点、Lyapunov指数谱、相图、分叉图等基本动力学特性。研究结果表明,该系统动力学行为丰富,在一定参数下具有蝴蝶结型混沌、超混沌吸引子,非常适用于混沌加密领域。进一步,以向量点积运算为基础,定义了一种新的点乘函数投影同步方式,基于滑模控制方法实现了蝴蝶结型激光复混沌系统的点乘函数投影同步。数值仿真验证了理论分析的正确性和有效性。     

湿式双离合变速器动力学特性与失效机理

针对某6挡变速湿式双离合变速箱失效问题展开分析,发现扭转减振器中的树脂滑块碎裂是导致车辆失去动力的主要原因。为分析失效原因,首先进行了车辆启动及全油门加速试验,发现冷冻启动（发动机温度-2~5 ℃）时扭转减振器承受的冲击力矩值最大为928 N·m,加速工况下最大冲击力矩多发生在换挡和低档位全油门加速过程中;其次,建立了驱传动系统扭振动力学模型,进行动力学特性分析,发现系统一档未接合状态的第二阶固有频率（11.51 Hz）与试验中启动工况峰值频率（8~13 Hz）较为接近,系统产生共振,滑块容易损坏。研究表明,车辆启动过程中较大的瞬时冲击力矩以及行驶过程中产生的系统共振,是导致滑块疲劳失效的主要原因。     

动态滤波反投影图像重建算法研究

图像重建算法是过程层析成像(Process Tomography,PT)中的关键技术之一.本文提出了一种动态滤波反投影算法(Active Filter Linear Back Projection,AFLBP),并进行了实验仿真.结果表明,采用AFLBP对ECT系统中图像进行重建,可使系统在保持快速成像的同时,较好地解决了敏感场的非均匀分布和固定灰度阈值造成的成像精度问题,大大提高了系统的成像精度.     

单值度量广义逆的扰动分析

本文利用有界齐性算子给出Banach空间上的有界线性算子的单值度量广义逆的扰动分析.     

Hilbert K-子模上框架的(强)可补性

引入了Hilbert K-子模上框架的框架变换和正交投影,重新定义了Hilbert K-模上的Hilbert基,(强)可补,直和的内积等概念,通过探讨框架变换和正交投影之间的关系,研究了Hilbert K-子模上框架的(强)可补性,得到了一些重要结论,并加以推广.     

准晶体中十方晶系点群的对称性与矩阵表示

运用结晶学、群论、线性代数等方法,从理论上对准晶体中十方晶系各点群进行了研究.绘出了各点群的极赤投影图;列出了各点群的所有群元和生成元;填写出了最大的固有点群10 22的群乘表.在自定义的十方坐标系中,导出了十方晶系各点群所有群元的坐标变换矩阵,这40个3×3矩阵的结构是相当简洁的,它们的矩阵元只有5种可能取值:0,±1,±τ.其中,τ=(5+1)/2是反映十方晶系准晶体所具有的准周期性的特殊无理数.     

双属性概率图优化的无人机集群协同目标搜索

为了提高不确定环境下无人机（unmanned aerial vehicle,UAV）对目标捕获能力,进而提高多UAV协同搜索效率,提出了基于双属性概率图结合改进的协同进化遗传算法（improved co-evolutionary genetic algorithm,ICEGA）的多UAV协同目标搜索方法。首先,根据环境的先验信息,在原概率图基础上引入标志位,建立基于双属性矩阵的待搜索环境概率模型,提高环境和目标的信息感知准确度;其次,定义UAV的飞行规则并结合目标先验概率图信息,建立UAV运动模型及确定最大收益的目标函数;最后,建立分布式UAV之间的信息交互模型,运用ICEGA算法优化产生最优协同决策输入航向角集合,在线实时滚动优化产生最优协同路径。实验结果表明,基于双属性概率图结合ICEGA算法更能够保证最优路径的产生,使得UAV能够准确地搜索到目标;同时,对比仿真验证了ICEGA算法能够提高UAV之间的协同性,保证了路径可行性及提高了目标搜索效率。     

基于改进的局部保持投影的战时备件分类

为提升战时合成部队备件保障效能,需对其进行有效分类,以便开展备件的预储预置。针对备件种类多、时效性强、影响分类因素复杂的现实问题,提出了基于改进的局部保持投影的备件分类方法。首先,根据战时备件分类储备的影响因素,作为备件分类的特征指标,其次,利用改进的局部保持投影的降维方法对备件原始特征数据进行特征降维,得到低维特征向量。再利用支持向量机（support vector machine,SVM）的分类器对低维数据进行分类。并通过量子粒子群对SVM的核函数参数进行寻优,提升备件分类精度,得到满足备件分类准确率最优时的降维维数和分类器参数。最后,通过对演习装备备件分类的实例分析,验证了模型的可行性和合理性,并对比分析了其他分类方法,表明该方法能够较好地解决战时备件分类的问题。