城市区域多物流无人机协同任务分配

针对城市区域多无人机协同物流任务分配问题, 综合考虑不同无人机性能、物流时效性、飞行可靠性等影响因素, 以经济成本、时间损失和安全风险最小为目标函数, 构建多无人机协同物流任务分配模型。因问题规模大、求解复杂度高, 设计改进的量子粒子群算法进行求解。首先，为增强粒子遍历性和多样性, 采用均匀化级联Logistic映射进行粒子初始化; 其次，为避免算法陷入局部最优解, 引入基于高斯分布的粒子变异方式; 最后，为提高算法运行效率, 运用自适应惯性权重方法对粒子赋值。仿真实验结果表明，所构建的模型能够实现任务分配多目标优化, 贴近城市区域无人机物流配送实际; 所提算法与传统量子粒子群算法和遗传算法相比, 任务分配代价分别下降了5.9%和6.3%;并进一步对参数权重设置进行分析, 当3个子目标函数权重系数分别为0.225、0.275和0.500, 种群规模为150时, 算法规划的结果最优。     

单快拍相干信号自适应波束形成方法

针对低快拍条件下相干信号波束形成问题,提出一种单快拍相干自适应波束形成方法。首先,构造Duvall特征消除器滤除阵列接收信号中的期望信号,再利用空间平滑方法解相关。然后,依据Hung Tuner算法对平滑后的协方差矩阵进行Gram Schmidt正交化,快速重构干扰信号子空间。最后,将静态权矢量在干扰子空间内的正交投影作为波束形成最优权矢量。该算法可有效避免协方差矩阵求逆和特征分解造成的复杂计算,且能降低由于期望信号泄露造成的子空间估计误差,在单快拍条件下性能良好。仿真分析验证了算法的优越性和理论分析的有效性。     

关于Cauchy中值定理逆问题的渐近性

对Cauchy中值定理的逆问题作了进一步的研究,得到了Cauchy中值定理逆问题的渐近性.     

惯性导航系统水平阻尼网络的自适应控制

当海况变化较大时，惯性导航系统(INS)的误差振荡幅度较大．为了减小系统误差的振荡幅度，提出了一种新的设计思想，采用自适应控制方法，根据实际的海况变化情况，实时校正阻尼参数，使由舰船的机动性造成的系统误差最小．结果表明，与传统方法相比，水平误差角振荡幅度减小了约50％，速度误差振荡幅度减小了约30％．经度、纬度和航向误差振荡幅度也有明显改善；水平阻尼网络的自适应控制有效地改善了INS的动态性能．     

连铸坯角部传热过程的数值模拟

在连铸理论与实践研究的基础上，提出了系数法铸坯角部热通量模型，为准确研究铸坯角部传热、应力和角部缺陷的产生提供了条件。     

非马尔科夫多值噪声驱动下系统的平均第一通过时间

本文把Weiss等发展的计算平均第一通过时间(简称MFPT)的新方法推广到由非马尔科夫多值噪声驱动的过程.为了简化,本文只限于研究矩形分布这一情形.通过一个重要实例,对MFPT进行了具体计算,并得到了显式解析表示.     

Sasakian空间形式中具有平行平均曲率向量的C-全实子流形的刚性定理

讨论了Sasakian空间形式中具有平行平均曲率向量的C-全实子流形,得到了紧致的C-全实子流形的一个刚性结果.     

积分中值定理的推广及在常微分方程中的应用

对定积分中值定理作出推广并应用于方程初值问题解的延拓，得出了关于解向右延拓的两个结果。     

任意实矩阵的优势特征值

对任意实矩阵本文证明了利用位移技术，在不涉及复运算的前提下，可以求得一个或一对优势特征值。并探讨上述结果的数值实现途径．     

神经网络自适应滤波器在故障诊断中的应用

分析了用自适应滤波器进行故障诊断的方法．针对该方法在计算上要花费大量时间、难于完成实时诊断任务的缺点，提出了用神经网络自适应滤波器来完成故障诊断的方法．神经网络有极快的运行速度，能很好地完成实时诊断任务．