格序群的极子群在凸l－子群格中生成的闭子格

设Ｇ是一个格序群，Ｐ（Ｇ）是Ｇ的极子群集合，Ｃ（Ｇ）是Ｇ的凸ｌ－子群集合，Ω（Ｇ）是Ｐ（Ｇ）在Ｃ（Ｇ）中生成的闭子格，本文通过对Ω（Ｇ）的研究得到了一系列重要结果，对有限值格序群给予了一系列新的刻画，证明了ｇ是基元当且仅当ｇ－是ｇ的唯一的Ω－值等结论，实际上对Ｐ．Ｃｏｎｒａｄ提出的问题＂Ｄｅｓｃｒｉｂｅｔｈｅｅｌｅｍｅｎｔｓｉｎ＂进行了富有意义的探索。     

由Ω子群所决定的格序群的结构

设Ｇ是一个格序群，П（Ｇ），П（ｍ（Ｇ），Ｐ（Ｇ），Ｃ（Ｇ）分别是Ｇ的素子群，极小素子群，极子群，凸１－子群集合，Ω（Ｇ）是Ｐ（Ｇ）在Ｃ（Ｇ）中生成的闭子格。Ω（Ｇ）的元素称为Ｇ的Ω－子群。     

基于SOVA的并行级联空时格码的译码算法

并行级联空时格码调制(Turbo—STCM)将并行迭代译码结构(Turbo)应用于空时编码，可以极大地提高空时格码的编码增益。本基于一种改进的(Soft—output Viterbi a1gorithm，SOVA)译码算法，提出了针对Turbo—STCM的并行迭代译码方案。仿真结果表明，在保持分集增益的前提下，Turbo—STCM和原始的空时格码调制相比，编码增益有了极大的提高．同时采用该SOVA算法译码复杂度低，速度快，更利于实际系统的开发实现．     

从互文性角度看《洗澡》英译本中四字格的翻译

翻译实质上是一种特殊的互文性活动。译者在理解和表达过程中需利用互文性知识,把源语语言文化和目的语语言文化联系起来,从而既保留译文的民族特色,又让读者易于接受。从互文性的角度,以《洗澡》四字格的英译为研究个案,分析其目的语言特性,论证互文性理论对翻译实践的指导作用,探讨翻译策略,以期对翻译实践与教学有所启示。     

皱褶结构芯格构型的几何设计方法

夹层结构具有较高的抗弯刚度质量比,较好的吸音、隔音、隔热和耐疲劳性能,被广泛应用于航空航天领域。夹层结构的芯材是具有一定抗剪刚度的轻质材料。从理论上讲,可以制造出各种不同构造型式的芯材。但由于工艺方法以及制造成本的限制,目前结构上常用的是由金属或非金属材料制成的六角蜂窝芯材。本文介绍了将平面板材通过按一定有规律的线系进行皱褶,从而形成各种不同构造型式、不同几何尺寸的等高度、变高度或曲面构型等复杂形状的芯材,用以满足各种不同的结构和功能性要求。而且,这种方法具有很好的工艺性。     

计入桨叶运动的旋翼CFD网格设计技术

提出了一个考虑桨叶实际的挥舞和变距运动的旋翼CFD网格生成方法。该方法首先采用改进的几何法在桨叶表面生成初始网格，通过求解Poisson方程得出贴体正交网格，然后结合嵌套网格和动态网格的思想，给出了一种运动嵌套网格来计入桨叶的挥舞和变距运动．并针对嵌套网格中关键的贡献单元搜寻问题，提出了一种新的“伪贡献单元搜寻法(PSDE)”。该搜寻方法不仅可以适用于在结构网格中搜索贡献单元，而且不作修改即可应用于非结构网格，还可克服“InverseMap”法在结构网格中需要单独处理的奇异线(面)问题。     

关于N=31～64位最佳PCM群同步码的研究

本文是关于N=31至64位最佳PCM群同步码研究成果的总结报告。这些最佳码是世界上迄今为止(在该范畴内)的最新成果。文中给出了N=31～64位最佳群同步码的码组图样、误同步概率和主要特征参数。此外,还阐述了歧码问题和某些关键理论。     

π—超可解群的弱拟正规

引入有限群的弱拟正规子群的概念，利用这一概念获得了π-可解群为π－超可解群的一个充分条件，即若有限π－可解群G的每个极大子 在G中弱拟正规，则G为π－超可解群，并给出反例指出该结论与超可解群中相应结论的不同之处，本文所提及的群都是有限的。所用的符号和概念也是规范的。．     

黎曼流形中运动群不变量

黎曼流形运动群的研究是微分几何中一个重要问题。本文构造了黎曼流形中亏数为2的一个运动群，进而对黎曼流形度规运动群、共形运动群以及亏数为2的运动群的黎曼不变量进行了刻划。文中证明上述三个运动群之间存在着某种所谓“自相关性”。此外，还给出黎曼空间中共形运动群在共形于黎曼空间的空间中变为度规运动群的一个有趣的例子。     

基于改进微粒群算法的无人机姿态控制参数智能整定(英文)

提出了基于改进微粒群算法的无人机姿态控制器参数智能整定方法.标准微粒群算法在搜索后期由于群体缺乏多样性而容易出现收敛停滞现象,为此提出了一种改进的微粒群算法.标准微粒群算法中的微粒速度是根据惯性运动、群体历史最优位置和自身历史最优位置来调节的.改进微粒群算法中的微粒除了保持惯性运动外,仅向当前群体中任意更优个体的状态学习,而且惯性权重系数是随机数.改进方案减少了算法不确定参数,简化了微粒学习机制,且增强了群体多样性.本文构建了无人机姿态控制系统,将改进微粒群算法用于四个控制参数的寻优整定.仿真结果表明,改进微粒群算法比一般微粒群算法具有更强的全局搜索能力,故获得更优的无人机姿态控制参数.     

信息系统群演化的综合环境SEE的研究

旨在通过对系统构架各视角的研究，开发一个信息系统综合演化环境，从而提供针对各类系统演化特征的通用的解决方案，并利用方法论的手段规范、指导和维护系统(群)的演化活动。本文首先论述了大型系统中各个系统和组件变化及改进活动中存在的问题，分析相关的研究及面临的挑战，从而提出系统群演化的概念。然后文章概括了系统群演化的特征，提出解决以上问题的思想方法，即开发“信息系统群演化的综合环境(Synthetic environment of evolution，SEE)”，将各种演化活动纳入规范，指导系统群的演化活动；在此基础上，进一步就实现SEE的关键技术给出了描述及运用的范例。