信号源失真对波形记录仪动态有效位数评价的影响(英文)

波形记录仪和数据采集系统等设备的动态有效位数评价中,大都假定所用正弦波信号源无任何失真.当信号源具有噪声或谐波失真时,给评价结果将带来多大的影响,尚无确切的结论,这使得对有效位数评价结果无法进行量值溯源.本文从能量守衡角度,阐述了信号源噪声失真对波形记录仪动态有效位数评价结果的影响,同时给出了由输入信号源噪声和谐波失真带来影响的修正关系式,以及在给定误差限度下,信号源失真度选择原则的关系式。     

一种基于实体模型的三轴数控加工刀轨生成算法

实体模型是几何造型的高级模型，它具有完整的曲面拓扑关系，国内基本实体模型的数摈加工算法的需求日渐迫切，本文提出了一种适合实体模型的三轴数控加工刀位轨迹生成算法；首先根据加工行距作一组平行于刀轴的平面，与模型的待加工表面求交，得到一系列交线，再根据加工步长规划另一组与上述平面垂直且平行于刀轴的平面，与上述交线求交，得到一交点网格，判断刀具与数据点的位置关系从而得到刀位轨迹。     

管制扇区的最优划分方法研究

在研究管制员工作负荷的统计方法和描述空域拓扑结构的数学模型的基础上，利用基于自然法则的模拟退火随机优化算法对扇区最优化问题进行求解。并通过对厦门管制区的扇区最优划分实例分析，验证了扇区优化数学理论正确性和使用该算法达到的预期效果。     

双模量泡沫材料等效弹性模量的细观力学估算方法

目前常用的泡沫材料力学模型均不能反映出该材料的拉压双模量效应。因此,本文在分析泡沫材料拉、压变形力学机制的基础上,建立了一种可以反映泡沫材料拉压双模量效应新的细观力学模型,分别推导了泡沫材料等效拉伸和等效压缩Y oung′s模量的估算公式。此外,本文通过泡沫材料的单向拉伸、压缩试验,完成了泡沫材料拉压双模量效应的试验验证。估算公式的预测与试验结果的比较表明:理论估算公式的计算结果满足工程所要求的精度。     

应用泰勒中值定理研究函数的方法总结

本文讨论了应用泰勒中值定理研究函数时，如何合理选择展开点的问题，概括了以下三种方法。1、选择已知条件最多的点展开。2、选择问题所要讨论的点展开。3、选择极值点处展开。     

注入式的遗传算法的分析与研究

该文提出了一种改进的遗传算法———注入式的遗传算法。该算法利用遗传算法全局搜索能力强和知识库具有存储记忆功能的特点,通过引入知识库中的经验值来提高遗传算法的求解速度和精度。该实验用基本遗传算法和注入式遗传算法来求解旅行商问题,通过对比实验结果,证明改进遗传算法的可行性和有效性。     

层合顺序对各向异性层合阻尼结构动态性能的影响

本文将各向异性设计引入层合阻尼薄板中，主要对几组阻尼层交替层合与集中阻尼芯层层合的各向异性阻尼结构的内耗和刚度的温频特性进行实验研究。为各向异性层合阻尼结构理论和轻量化高阻尼设计奠定基础。实验结果表明：在实验温度（0-70℃）和频率（1～200Hz）范围内。交替层合度影响不一定，结构的内耗和刚度的温度特性均优于集中阻尼芯层结构；而频率对结构内耗和刚与具体结构参数和结构总层数有关。     

一种闭环对象辨识方法及其在生产中的应用

针对一些难达稳态过程的模型不易辨识的问题,提出了一种对象模型参数和状态方程初值同时辨识的新方法.该方法可不进行装置实验,仅使用装置历史数据就可进行在线辨识,且适用于系统处于非稳定状态的阶跃响应数据.闭环控制系统辨识仿真和实际应用表明,应用该方法辨识出的对象特性进行PID参数设计,效果明显,并且使控制系统具有很好的抗干扰能力和鲁棒性.     

短肢剪力墙结构的自由振动特性分析

采用连续化方法导出了短肢剪力墙结构在任意高度侧向集中荷载的作用下的侧移曲线方程，由此得到该结构的抗侧移柔度系数，进而得出结构的抗侧移刚度矩阵。应用抗侧移刚度矩阵对各种整体性系数和肢强系数的短肢剪力墙结构进行了动力特性分析，研究其对结构动力特性的影响。结果表明，当肢强系数不变时，随整体性系数的增加，短肢剪力墙的前两阶振型的振动周期显著减小，而其他高阶振型的振动周期变化很小；当整体性系数不变时，短肢剪力墙的前两阶振型的振动周期随肢强系数的增加显著减小，而其他高阶振型的振动周期变化不大。     

基于径向基函数神经网络的自由曲面重构

根据径向基函数神经网络（RBFNN）具有很强的非线性逼近能力的优点，本文采用RBF网络模型进行自由曲面重构，建立了适应于曲面重构的径向基函数网络模型，讨论了基函数对重构曲面连续性的影响，并与多自由曲面重构，建立了适应于曲面重构的径向基函数风络模型，讨论了基函数对重构曲面连续性的影响，并与多层感知器神经网络的性能进行对比。理论分析和仿真实验结果表明：常用的几种径向基函数重构的曲面都具有很好的连续性，径向基函数网络用于曲面重构，不论是在拟合精度，还是网络的训练速度都明显优于多层感知器网络，具有一定的实用价值。