基于对偶原理的二子样划船补偿算法

划船补偿算法一般以典型划船运动为基础,利用最优化理论来进行推导.圆锥补偿算法不仅可利用最优化理论,还可利用Goodman-Robinson理论进行推导.利用对偶原理,将Goodman-Robinson理论下得到的二子样修正圆锥补偿算法推广至划船补偿算法设计中,得到一种改进的二子样划船补偿算法.在典型划船运动条件下,对得到的划船补偿算法进行了数字仿真,并与二子样优化划船补偿算法进行了对比研究.仿真结果表明,此改进二子样划船补偿算法能提高速度更新精度.     

航空发动机环形燃烧室噪声总声级的GMDH方法研究

采用数据处理的组合方法（GMDH）,研究航空发动机环形燃烧室测试数据。通过简单的二元二次回归原理来构造出下一代较为复杂的次级回归方程,并且利用＂优选原理＂淘汰掉次级回归方程中的那些不理想的项,得到燃烧室噪声总声级的高阶方程,获得较客观的描写复杂非线性系统的非线性模式。     

基于三角原理的压电驱动微位移定位机构的设计与分析

设计了一种基于三角原理的精密柔性定位机构,机构由压电叠堆作为驱动元件,经由柔顺机构输出缩小的位移.进行了理论计算和有限元分析并在样机上进行了静态特性的实验,结果表明该柔顺机构可以实现预期的运动.     

基于二代曲线波变换的红外弱小目标背景抑制

在分析几种常用背景抑制方法的基础上,利用二代曲线波变换具有的优良特性,提出一种基于二代曲线波变换的红外弱小目标背景抑制方法.首先利用曲线渡变换对图像进行分解提取图像的多尺度细节特征;然后对分解后的低、高频子带分别采用变分和模糊非线性变换进行处理来调整目标特征的强度,重构子带获得预测的背景图像;最终将其与原图相减得到背景抑制后的图像.实验结果表明,与几种经典方法相比,该方法在主现视觉和客观评价指标两方面均表现出良好的效果.     

新型组合预测模型在空中交通流量预测的应用

民航运输业的快速发展使空中交通流量迅猛增加,如何准确预测未来的交通流量是关乎到行业资源高效分配、战略合理部署的一个重要问题。因此,国内外众多专家对空中交通流量的预测进行了大量研究．提出了诸多模型和方法。针对目前空中交通流量预测中存在的缺陷与不足,提出并建立了一种适用于民航的新型组合预测模型。将趋势外推法拟合的结果作为多元回归分析法的复合时间变量组,并利用主成份分析法实现了复合时间变量组与其他影响因素变量的有机结合,建立了趋势外推法和多元回归分析法的组合预测模型。以上海终端区的空中交通流量预测为例,借助SPSS数据统计软件进行研究分析,通过对预测结果的各项精度检验,与传统方法相比较,证实本预测模型的优越性。     

基于内模原理的涡轴发动机状态反馈控制方法

某型涡轴发动机全权限数控系统采用了状态反馈控制方式.根据内模原理, 引入伺服补偿器, 使设计的控制系统不仅具有较强的鲁棒性, 而且在用于指令跟踪时能消除稳态误差;根据性能指标要求设计了状态反馈控制器, 从而提高控制系统的品质.与目前的PID控制方式相比较, 半物理模拟试验结果表明该控制方式有显著的性能改进.      

行政自由裁量权的道德边界

行政自由裁量权的正确行使,不仅离不开法律控制,而且需要设立道德边界。行政自由裁量权的道德边界,由行政主体在行政自由裁量中应当遵循的道德原则所构成。这样的道德原则主要有:平等裁量原则、公正裁量原则和据实裁量原则。行政自由裁量的道德原则,内化为行政主体的道德信念,就可以使行政主体自觉地控制其自由裁量行为。而公众舆论对于行政自由裁量过程的道德监督,则是实现行政自由裁量的道德原则内化的外部条件。     

转子扭转振动测量的新方法

创立了一种测量转子扭转振动的新方法。该方法通过设计专门测扭装置直接提取和分析由转子扭振转化的动应变信号从而获知转子扭振特征,并利用电阻应变计的空间对称结构,实现了信号的加强、补偿以及多通道冗余功能。实测结果表明,该方法具有准确性好、灵敏度高、安装简易、操作方便的特点,是一种具有广泛发展前景的转子扭振测量新技术。     

复杂微通道内对流传热的场协同及熵产

利用场协同和熵产原理研究了针肋宽度、凹穴宽度及雷诺数(Re)对凹穴和针肋组合式微通道内对流传热特性的影响,分析了微结构强化传热的本质原因,并对微通道的综合性能进行了评价。结果表明,增大针肋和凹穴宽度能够显著减小传热协同角,提高流场和温度场的协同程度,有利于强化对流传热,但局部漩涡会使流动协同角减小,增大微通道压降;增大针肋宽度能够提高能量利用效率,从而强化传热,但同时导致流动熵产率增大;适当增大凹穴宽度能够减小传热熵产率,但凹穴宽度过大会导致传热不可逆性和流动摩擦均增大;综合考虑泵功、相对针肋宽度和相对凹穴宽度,提出了预测热阻的经验关联式;当相对针肋宽度为0.2,相对凹穴宽度为2时,微通道的热阻最小,综合性能最好。      

基于PEV准则的不确定随机多目标规划问题求解

为解决独立变量的不确定随机多目标规划问题在传统求解中存在分析不全面等问题,在期望值-方差准则下提出了一种新的求解方法。基于机会理论,引入不确定随机变量,在此基础上提出了不确定随机多目标规划问题;引入不确定随机变量的序关系,利用变量间的序关系把不确定随机多目标规划问题转化成不确定随机单目标规划问题,并通过期望值-方差准则把不确定随机单目标规划问题转化成确定的单目标规划问题进行求解;通过理论推导证明,在新准则下转化后的问题得到的最优解是原不确定随机多目标规划问题的有效解;最后,通过对无人机情报侦察监视任务分配问题的求解,利用改进的萤火虫算法求得有效飞行序列,验证了所提方法的可行性和有效性。