用薄板等积变换方法制造起伏构造的工艺问题研究(英文)

研究了用于夹层壁板的新型轻质芯材的制造问题。该种芯材是一种可改变平面方向的褶皱构造。采用薄板等积变换通过局部弯曲而不拉伸材料的方法制造该种芯材已成为可能。其主要难点在于 ,必须实现沿复杂的展开图上所有的画线同时弯曲。现借助于成形过程中使原来的构形组件变形解决其造型问题。本文提出的工艺方法可用于不同材料的深度起伏构造制造 ,如金属薄板和纸等。     

基于lk范数正则化方法的SAR 图像超分辨

提高合成孔径雷达(SAR)图像的分辨率对自动目标识别等具有重要意义.为此改进了一种基于lk范数正则化方法,并用于SAR图像超分辨.该方法通过合理开发利用符合SAR成像工程背景的先验知识,构造附加约束,把图像超分辨问题规划为形式简单的带约束优化问题.仿真和实测数据计算结果证实了该方法的有效性.     

汽车模拟覆盖件的相位法测量

简述了相位法曲面全场无接触三维测量的基本原理，针对为汽车车顶抗凹性能研究而制作的模拟覆盖件的外形测量要求，设计了相位法三维测量的光学成象系统与图象处理系统，并应用到汽车模拟覆盖件的外形测量，测量结果与三坐标所测结果相近，说明了该测量系统的精确性。     

换热反问题输入数据的正则预处理及其对解的影响

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线性矩阵方程AXB－CXD＝E的误差界

首先讨论线性矩阵方程ＡＸＢ－ＣＸＤ＝Ｅ在有唯一解的条件下方程之解Ｘ的一个上界，再考虑系数矩阵Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ发生小扰动时，线性矩阵方程（Ａ＋δＡ）Ｘ（Ｂ十δＢ）－（Ｃ＋δＣ）Ｘ（Ｄ＋δＤ）＝Ｅ＋δＥ之解Ｘ作为Ｘ的近似值的相对误差的一个上界。     

抗离群值的鲁棒正则化贯序超限学习机

针对离群值环境下的在线学习问题,提出一种鲁棒正则化贯序超限学习机(Robust regularized online sequential extreme learning machine,RR-OSELM)。RR-OSELM以增量学习新样本的方式实现在线学习,并在学习过程中基于样本的先验误差进行逆向加权计算以降低学习模型对于离群值的敏感性;同时RR-OSELM通过融合使用Tikhonov正则化技术进一步增强了其在实际应用中的稳定性。实验结果表明,RR-OSELM具有较同类算法更好的鲁棒性和实用性,对于离群值环境下的在线建模与预测问题是积极有效的。     

高校开设形体课程的必要性研究

高校培养的合格毕业生不仅应该具备基本的专业知识和技能,更应该内外兼修,拥有协调的外在形象和优雅的举止。形体课程作为高校的教学内容之一,对培养航空服务,酒店管理、旅游管理、汽车售后服务等专业学生的职业素质,以及形成其良好的外在职业形象,具有重要意义。本文从理论上阐述了高校开设形体训练课的必要性并简单介绍了开设形体训练课的方法。     

基于大学生形体训练必要性的探究

在现代社会中，追求人体的外在美与内在美的统一与和谐已成为人们对美的认识与评判的一个基准。对即将踏出大学校门走上工作岗位的大学生们来讲，拥有健康的体魄、健美的体型、良好的姿态以及高雅的气质和风度是他们求职、适应社会竞争、获得发展所必需具备的条件。笔者通过调查发现，当代大学生在体型、体态、仪表等方面存在着许多问题，因此，高校有必要开设形体训练课，对学生针对性地进行训练。     

航天器相对运动建模及周期性相对运动求解

面向航天器编队飞行的需求,对椭圆参考轨道航天器非线性周期相对运动条件进行研究,提出了确定椭圆参考轨道编队航天器非线性周期性相对运动条件的新方法。首先,考虑非线性、椭圆轨道等因素,通过哈密尔顿-雅可比(HJ)方程和正则摄动理论,推导了在任意非线性摄动下相对运动的模型和获得不需消耗任何燃料的周期性相对运动轨道的条件;然后,采用时域配点法,结合改进的列文伯格-马夸尔特(LM)法对周期性相对运动的初值进行求解;最后,设计数值仿真算例,利用上述条件,得到不消耗任何燃料的周期性绕飞轨道,由此验证了本文所提模型和方法的正确性。