Ada软件的动态测试技术研究

为改善软件质量，对Ａｄａ软件的动态测试技术进行了研究，并且就以下内容着重进行了讨论；Ａｄａ软件的分析与理解；Ａｄａ软件的动态测试原则与方法；Ａｄａ软件的动态测试工具ＡＳＤＴ。     

基于对象关系模型的C＋＋程序静态分析器

面向对象程序设计技术给软件的测试和维护来了新困难。针对这些困难，提出了用于描述程序中对象类之间三种依赖的对象关系图模型，并研究了这一模型在软件测试和维护中的两个具体应用及其相应算法，为了从特定的面向对象程度设计语言Ｃ＋＋编写的程序中提取ＯＲＤ较信息，构造了一个逆向工程工具－Ｃ＋＋程序静态分析器，并对其实现上的一些关键技术进行了介绍。     

冗余度机器人力控制的运动学稳定性分析

把非冗余度机器人位置／力混合控制方案引入到冗余度机器人，用线性化的动力学模型对其运动学稳定性进行分析，提出一种改进的基于运动学稳定的冗余度机器人混合控制策略。仿真研究结果证明了所提出方法的有效性。     

单片机控制无刷直流电动机速度伺服系统

介绍了一种稀土永磁无刷直流方波电动机速度伺服系统，该系统以８０９８单片机为核心，外加ＧＡＬ芯片构成控制器，主回路开关器件采用ＩＧＢＴ，用ＥＸＢ８４０驱动，组成功率变换电路，实现了ＰＷＭ波单极半调制方式的电机伺服控制。     

双三角翼外翼前缘钝化对涡流特性的影响

通过风洞试验，利用７孔探头对７５°／４５°和７５°／６０°两种典型双三角翼进行了空间流场测量，研究了双三角翼前缘形状对大迎角涡流特性的影响．试验结果表明，双三角翼外翼前缘钝化使双涡态的双三角翼内、外翼涡互相靠拢、增加干扰，当出现合并涡态时，使合并涡涡核向内下方偏移；外翼前缘钝化使外翼涡或合并涡的Ｃｐ０、Ｖｘ较尖前缘时为高，最终使外翼涡或合并涡推迟破裂．     

计及摩擦时层合板孔内轴销的应力和位移分析

为解决含圆孔层合板在孔内轴销加载下的孔边应力问题，提出一个计及接触摩擦效应的弹性轴销模型，摩擦系数假设为沿接边界按正弦规律变化，在此基础上，采用弹性理论的一般方法，分析了轴销的应力和位移，为有效地解决有载孔层合板孔边应力问题提供了解析基础。     

一般硬化材料弹塑性旋转盘的变分解法

首先在小弹塑性范围内用应变的奇次四项式相当精确地拟合一般硬化材料的拉伸曲线;再在体积不变条件下用弹性位移场的已知模态和一待定幅值构成弹塑性位移场;最后用势能原理确定该幅值而得到封闭解。     

卫星通信的产业化

回顾了中国发展卫星通信的简要历史，介绍了中国卫星通信的现状和作用。在调查国内用户需求的基础上，预测了１９８８－２００２年国内用户对卫星通信转发器需要的数量。     

亚、超音速机翼非定常广义气动力系数之间的关系

 <正> 研究弹性飞机的动力学特性应计及非定常广义气动力。为了尽可能保留非定常运动历程,应首先计算由阶跃函数形式下洗产生的非定常气动力函数(指示函数或指数函数),再利用卷积形式的迭加原理处理任意函数形式下洗产生的非定常气动力。用振型法建立飞机弹性运动方程,可将飞机上任一质点的弹性位移近似地表示为     

Low-latitude storm time ionospheric predictions using support vector machines

The electromagnetic drift plays an important role in low-latitude storm time ionospheric dynamics. In this study we attempt to utilize the electric field data into ionospheric predictions by using support vector machine (SVM), a promising algorithm for small-sample nonlinear regressions. Taking the disturbance electric field data as input, different SVMs have been trained for three seasonal bins at two stations near the north crest of the Equatorial Ionization Anomaly (EIA). Eighteen storm events are used to check out their predicting abilities. The results show fairly good agreement between the predictions and observations. Compared with STORM, a widely used empirical correlation model, the SVM method brings a relative improvement of 23% for these testing events. Based on this study we argue that the SVM method can improve the storm time ionospheric predictions.