Karman型四边夹紧正交异性矩形薄板的中等大挠度

利用Galerkin方法分析了Von-Karman型四边夹紧正交各向异性矩形板。所设的位移函数为梁振型函数，它不仅能精确地满足边界条件，而且具有正交的特性，从而把复杂的非齐次非线性偏微分方程组化为一组非线性代数方程组，通过非线性方程组的线性化和可调节参数的修正迭代解法找出问题的解。实践证明，梁振型函数收敛很快，只须取出级数的前几项即可满足精度要求。最后求出了不同复合材料的挠度和应力值并同已有的结果进行了比较。     

蒙特卡罗法在机械可靠性设计中的应用

本文介绍了蒙特卡罗法在求应力-强度分布干涉理论的可靠度中的应用。并求出应力和强度的分布,计算结构可靠度。     

H^2（I）空间上的多分辨分析

Sobolev空间在偏微分方程理论中占有重要的地位，且关于Sobolev空间H^2(I)的多分辨分析（MRA）也已经被建立起来。然而在处理偏微分方程的边值问题时就显得有些不足，尤其是捕捉靠近边界层附近的微波。在本文给出中Sobolev空间H^2(I)的尺度函数以及它们之间的双尺度关系。在其基础上可以直接建立Sobolev空间H^2(I)的多分辨分析（V0真包含V1真包含…），其中Vj是由尺度函数通过平移与伸缩得到的。最后分析了关于Sobolev空间H^2(I)与H^2(I)的多分辨分析关系并给出了Sobolev空间H^2(I)的小波分解算法。     

飞机强度试飞活动部件残余变形分析

试飞中，飞机残余变形测量结果分析主要是判别所测残余变形是否为危及飞行安全、有碍操纵等的有害变形。而飞机活动部件残余变形实测结果常常超差的一个重要原因，是实际测量中，部件所处的状态与图纸要求的差异（存在偏度）。对此提出了偏度修正法和空间基准面修正法，并利用某型飞机全动平尾残余变形的实测数据，验证了这两种方法的有效性，并就方法的适用性进行了讨论。     

对方案有模糊互补偏好关系的模糊多属性决策法

研究了权重为区间数且对方案有模糊互补偏好关系的模糊多属性决策问题.首先,基于模糊互补判断矩阵的主观偏好信息,利用转换函数将决策信息一致化,并建立了目标规划模型.通过求解该模型得到属性的权重,运用加性加权法获得各方案的模糊综合属性值.其次,提出了基于方案的模糊正理想解与其模糊综合属性值相似度的方案排序法.该方法既能充分利用已有的客观信息,又能最大限度地体现决策者的主观意愿,且具有操作简便、易于上机实现的特点.该方法已应用于解决风险投资领域中项目评估问题.     

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。     

转动旋翼模型动柔度的试验研究

介绍测定转动旋翼模型动柔度的试验方案、试验程序，综述以作者自行设计的旋翼模型进行试验所得到的结果及其与理论计算结果的比较。结果表明，试验方案与方法是可行的，理论计算公式是正确的。     

惩罚函数法在发动机性能计算中的应用

按照涡喷发动机工作时遵守的气动热力学定律，建立了发动机的稳定数学模型，并针对双轴涡轮发动机性能计算的非线性数学模型，利用优化和最优控制理论中的惩罚函数法，对发动机性能进行了基于约束的最优求解程序设计，利用程序对某型发动机的稳定飞行特性进行了计算，计算结果表明，使用惩罚函数法求出的特性曲线变化规律正确，发动机平衡方程的解的精度更高，在此基础上得出的发动机飞行特性也更准确。另外惩罚函数法对初值的要求很低，迭代运算不易发散。     

星间自主相对测距中载波相位整周模糊解算方法研究

载波相位整周模糊度解算是利用载波相位进行星间无线电相对距离测量的关键。介绍编队小卫星的工作特点,针对星间相对距离实时、高精度测量的要求,详细阐述利用双频伪码和载波相位观测值解算载波整周模糊度的方法,推导伪码、载波相位测量误差与模糊度解算误差的关系,讨论降低误差的方法。计算机仿真结果表明,该方法可以在单个测量历元获得载波相位整周模糊解算,解算精度与伪码测距精度成正比关系。     

基于Poisson模型的湍流退化图像多帧迭代复原算法

随着航天空间技术的发展，空中目标的成像探测研究越来越重要。受大气湍流的干扰，观测到的目标图像是严重模糊的。为了从观察到的多帧含噪的湍流退化图像中将目标原图像有效地恢复出来，本文提出了一种新颖的基于图像统计模型的图像复原算法。跟据图像Poisson概率模型建立了有关多帧图像数据的对数似然函数，通过极大化该对数似然函数，推导出了目标图像及各帧图像点扩展函数的迭代求解关系。同时。将点扩展函数的支持域等先验条件有效地加入到迭代计算过程中，以便快速地利用迭代技术将目标图像和各帧点扩展函数估计出来。该算法能用少数帧图像极大程度地恢复出目标图像。为了验证本文算法的恢复效果和可靠性，对在强噪声污染条件下的湍流退化图像进行了恢复实验，实验结果表明本文算法对空中目标湍流退化图像的复原是非常有效的。