华东地区围护结构节能研究

根据南京市的典型年逐时气象参数，对于该市的某一座高层建筑物，应用自编的逐时动态负荷模拟程序，输入围护结构（窗户、墙体和屋顶）相关的物理参数及其与周围环境的关系（地点及朝向等），计算围护结构冬季采暖期散热量及夏季制冷得热量。结果表明，采用双层塑窗代替单层塑窗，使用节能墙体代替传统墙体能够使得冬季围护结构传散热量减少51％，夏季围护结构总得热量减少46％。因此，这一结果为华东地区建筑节能技术提供了理论依据。     

疲劳S-N曲线预测的三维断裂力学方法

根据旋转弯典圆棒疲劳断口分析,给出了裂纹几何参量及应用强度因子随裂纹扩展的变化规律,采用考虑三维应力约束效应的断裂力学理论及常幅载荷下材料的疲劳裂纹扩展da/dN-ΔK曲线,得到了独立于试件几何形状和应力比的材料da/dN-ΔKeff基准数据,结合断口分析所得的应力强度因子以及材料da/dN-Δkeff数据,以三种旋转弯曲圆棒S－N（应力－疲劳寿命）曲线进行了预测,结果表明,本文预测的疲劳S－N曲线和试验的结果较为吻合,本文的S－N曲线断裂力学预测方法对确定结构全寿命具有实际指导意义,同时也揭示了发展疲劳断裂统一理论的可行性。     

金属载体上线天线阻抗与辐射特性的矩量法研究

用线网格模拟金属载体表面，应用矩量法求出天线及载体网格上的电流分布，据此研究在该金属载体影响下的天线特性，在计算阻抗矩阵元素时，利用了非对称正弦偶极子辐射场的精确表达式，并采用了直接复数积分，简化了计算公式，本文给出了几种金属载体上线天线的阻抗与辐射特性的计算结果，它们与有关文献上的数据或实验结果一致，最后计算了一种舰船简单模型上两根线天线的远区辐射场及它们的自阻抗与互阻抗。     

电火花成型机数控系统的研究

通过研究开放式数控系统的体系结构，结合开放式的运动控制器，开发了基于PC的四轴联动电火花数控系统，本研究通过采用神经模糊控制智能技术，并结合数据库，依据放电间隙状况对电火花成型加工过程进行实时控制，保证加工过程处于优化状态，文中还详细研究了高精度双闭环控制以实现工件的高精度加工。     

轴向载荷下复合材料元件吸能能力的试验研究

试验研究了三种结构形式的复合材料元件在轴向准静态载荷下的压溃过程和能量吸收能力。通过组试件在轴向准静态载荷下的压溃试验，研究复合材料的缓冲吸能机理，对吸能能力进行了定义，并对试件的峰值截荷、持续压溃载荷和吸能能力等作了定量分析。     

金属零件的一种快速成型制造方法

金属零件的快速制造是快速成型技术的最终目标之一,也是当今快速成型领域的一大研究热点。本文在介绍快速成型技术的一个重要分支－选区激光烧结的基础上,提出了一种基于小功率激光快速成型系统的金属零件成型工艺。这种方法首先烧结金属与有机粘结剂的混合粉末,生成“绿件”,而后除粘、熔渗金属,最终得到致密的金属件。最后,文中给出了加工实例,并对这种工艺的影响因素进行了详细的分析与讨论。     

快速可重构信息系统的框架研究(英文)

变化和重构是快速可重构信息系统 (RRIS)的两个核心概念 ,RRIS对变化的适应或演化能力使它优于传统信息系统。本文首先提出 RRIS的体系结构 ,然后以 RRIS框架为重点 ,讨论框架的定义、分类及设计 ,研究框架的构成、构成元素 (业务构件 )的设计及构件如何在构架的组织下协调地安插在 CORBA的软总线上 ,实现类似硬件IC的即插即用。构件在框架上即插即用的灵活机制及热点构件 (反映变化 )的灵活运用 ,提高了框架的可扩展性、可定制性 ,从而提高了 RRIS适应变化的可重构性。     

利用三维激光测速方法研究悬停状态下的桨尖涡

利用三维多谱勒激光测速仪，对悬停状态下模型旋翼桨叶附近的流场进行了实验测量。研究了悬停状态下桨盘附近的流场特征、旋翼桨尖涡的形成和发展，以及桨尖涡对后续桨叶的影响     

知识Petri网与机器人装配规划

介绍了知识Petri网（KPN），在柔性装配系统中基于KPN机器人装配规划的任务，以及用KPN为机器人装配规划的任务，以及用KPN为机器人装配规划建模和KPN的运行。文中论述了如何建立邻链表、构造KPN，以及最后如何运行KPN，获得最佳装配规划。最后，阐述了基于KPN的机器人装配规划系统中数据库、规划库及推理机的构造。基于KPN的机器人装配规划，与目前常用的机器人装配规划方法，如启发式搜索法AO和线性规划LP法相比，具有如下主要优点：由于将人工智能用于Petri网中，故智能强；适应性强，既适用于整套产品零件同时到达装配站，也适用于各零件分时到达装配站时的规划；算法简单，规划速度快，更适用于在线规划。     

关于稀疏分布存贮模型中A连接权阵的讨论

Ｋａｎｅｒｖａ的稀疏分布存贮模型由于对寻址地址采用了稀疏编码，对数据采用了分布式存贮，从而解决了大维数向量的输入问题，ＳＤＭ实际上是一个由输入层，中间层和输出层组成的三层前向网络，其中神经元间的互迦权值在输入层与中间层是预置的（用矩阵Ａ表示），中间层与输出层的连接权阵Ｃ由外积法得到，文中假定在相同的学习规则下，就信噪比意义而言，Ａ的均匀预置能使ＳＤＭ获得最优性能，从而为Ａ的预置提供了理论依据。