提高图像轮廓清晰度的快速插值放大方法

分析了当前主要的高清晰度图像插值放大方法,为实现快速放大而选择了基于图像轮廓插值改善清晰度的技术路线,并在已有算法的基础上开展了进一步的研究.提出了新的图像轮廓线光顺数值算法,对轮廓线划分的两类子区域提出了精度更高的插值算法.最后,以典型平面图形的图像和由3DMax生成的三维渲染图像为例对本文方法进行检验,与双线性插值结果的对比说明,该方法可以明显改善插值放大效果.     

气动系数插值在捕获轨迹试验中的应用

本文叙述气动系数插值在捕获轨迹试验中的交叉核对和轨迹计算中的应用。对外挂物在某一个新的位置上的某些量的误差进行核对,看其是否在允许的范围之内,称为“交叉核对”。交叉核对分为两种,一种是对位置本身的核对,另一种是对气动系数的核对。在轨迹计算的每一个步长中应用气动系数插值,可以使计算更加精细,轨迹更加光滑。本文对气动系数插值作了一些改进的尝试,提出将气动系数对时间的插值改为气动系数对线位移的插值,这仅是初步的尝试,有待进一步探索。     

基于Lagrange方法的航天员舱外活动计算机仿真

在比较各种地面微重力模拟设备的优缺点的基础上，阐述了计算机动态仿真航天员舱外活动(EVA，Extra Vehicular Activity)的必要性。简要的概述了应用计算多刚体系统动力学对EVA进行仿真的步骤。描述了拉格朗日方程在仿真过程中的应用，建立了用于仿真的动力学方程。选取典型的EVA，得出了描述该EVA系统运动的拉格朗日动力学方程。利用反向运动学和反向动力学对该EVA进行了仿真计算，并对结果进行了分析。     

拉格朗日点附近编队的离散控制方法

由于拉格朗日点的独特空间位置，它附近的编队研究对深空探测有着很重要的意义。讨论了日地系统拉格朗日点附近编队的脉冲控制方法，给出了一种简单的实现编队的迭代算法。基于该算法，讨论了两种不同控制策略。根据编队任务的特点，定义了几个与编队误差和能量消耗相关的性能指标。通过仿真圆形编队算例，对两种策略进行了比较分析。结果表明策略二无论在消耗能量方面还是在误差控制方面都优于策略一。对于策略二，当脉冲间隔一定时，能量消耗随编队半径的增加线性增加。当编队半径一定时，误差随脉冲间隔的减小呈指数减小，而能量消耗随脉冲的变化很小。     

基于FPGA实现的SAR成像中的方位预滤波

针对SAR成像中的方位预滤波,讨论两种方位预滤波的算法。经比较,“拉格朗日乘子法”滤波器更适合应用到SAR成像中,因为该方法在保证相位特性的同时使成像带宽内信号能量最大、非成像带宽内的信号能量尽可能小,最大限度地保证了成像质量。最后还给出方位预滤波基于FPGA的硬件实现及实测数据成像结果。     

气固紊流剪切流中颗粒弥散的拉格朗日模拟

本文提出了一种对于气固两相紊流剪切流中圆形固体颗粒弥散的拉格朗日拟计算方法，其中考虑了颗粒间的磁撞对流体相和颗料相的影响，应用该方法对一气固紊流剪切流场进行了模拟计算，并对有、无颗粒间磁撞情况下的模拟计算结果与Lavieville用大涡模拟方法的研究结果进行了比较，并进行了讨论。     

试验数据处理中插值问题的解决方法

本文结合试验数据处理实际需要，论述了数据处理过程中插值问题的解决方法，即样条插值法。文中给出了相应的最佳转换公式，并结合试验分析了样条插值所带来的误差，证明完全满足试验要求。     

惯组中光纤陀螺温度漂移的二维插值建模研究

光纤陀螺对温度较为敏感,输出受温度及温度变化率影响严重,在实际工作中需要对温度漂移误差进行建模补偿。传统多项式拟合方法如最小二乘法,无法很好地满足精度要求。因此,首先对光纤陀螺工作原理与温度漂移误差产生原理进行分析,得出光纤陀螺温度漂移误差特性。利用传统多项式模型对不同温度下启动的光纤陀螺进行建模补偿,得到补偿后的精度并不理想。利用新的二维插值模型对上述试验重新进行建模补偿,结果表明二维插值模型明显优于多项式模型,光纤陀螺的零偏稳定性由补偿前的0.0153(°)/h提高到0.0051(°)/h,有利于工程上应用。     

基于流体速度势的非线性晃动问题的ALE有限元分析

基于流体速度势，本导出了非线性晃动问题的ALE有限元格式。通过引入ALE运动学描述，使网格的运动独立于流体的运动，通过采用与贮箱固连的非惯性参考系建立控制方程，使网格只须相对贮箱更新，因此运动边界和自由液面的跟踪算法不仅非常简单，而且不会引起网格畸变．本分别采用有限元法和有限差分法进行空间和时间离散，中的算例分别模拟了贮箱受横向激励和俯仰激励时流体的非线性晃动问题，所得结果证实了本方法的有效性与可靠性。中的方法还可进一步推广用于流体—结构耦合问题．     

一类二维样条插值函数的最佳误差估计

本文主要结果为下述定理。 定理:设x(uw)是矩形域上关于该矩形上均匀分割的二维双三次样条插值函数,且x(uw)满足条件(5),则x(uw)在矩形域R边界上的节点处的四阶混合偏导数有估计式: |S_(i,0)|≦|A[i,n—1]||ε_(n,0)| |B[i,n—2]||ε_(0,0)|=[0,-4,(-1)~2 4,…(-1)~i 4]/[0,-4,(-1)~2…(-1)~n 4]|ε_(n,0)| sum from h=i to n-2 (-1)~(k(k-2)-(i 1)(i-2))[0,-4,(-j)~2 4…(-1)~i 4]/[0,-4,(-1)~2 4,…(-1)~(k 1) 4][0,-4,(-1)~2 4,…,(-1)~(k 2)4] (-1)~(i(i 1)/2)/[0,-4,(-1)~2 4,…(-1)~n 4]|ε_(0,0)|其中等号成立的条件分别为: A[i,n—1] B[i,n—2] ε_(n0),ε_(00)>0 A[i,n—1] B[i,n—2] ε_(nm),ε_(0m)>0 其中 i=1,2,…,n—1. j=1,2 …,m—1.