基于5Hz频率光诱发的脑电信号θ波的时-频分析

通过时-频法研究5 Hz频率先刺激前、光刺激中平均脑电信号θ波能量百分比的差异性.研究发现光刺激中能量百分比在前额(F8)、顶部(P4)、中央(C3)、颞区(T6)和枕部(O2)均有显著性增加.在枕部(O2)区域光诱发最初20 s内α波能量百分比从45％下降到30％,θ波能量百分比从25％上升到35％,θ波能量百分比呈上升趋势;中间20 s内,θ波能量百分比呈下降趋势,最后20 s,θ波能量百分比恢复到基线.以上结果说明在20～30s,5 Hz频率光刺激能够驱动脑电信号从优势脑波α波转向以θ波为主.对研究低频率光诱发响应,应用时-频脑电波能量百分比方法是一条新的途径.     

基于IPO的进气道扩压器电磁散射计算方法

进气道RCS目标特性在整个飞机中占有较大比例,但作为电大尺寸腔体,其RCS特性评估与外机身相比有其固有困难。本文研究了适合于任意腔体RCS评估的迭代物理光学算法,该方法基于磁场积分方程属于高频算法范畴,可以较精确地计算出进气道金属表面电流矢量分布并给出令人满意的RCS结果。通过软件开发实现了任意腔体RCS特性评估,并用标准算例考核了程序准确性。应用该软件对某型心线一定的金属进气道S弯扩压器开展计算研究,获得了不同宽高比扩压器在入射波长为0.03 m下的电磁散射特性变化规律。     

基于反馈定理的IB-LB方法(英文)

格子波尔兹曼方法(Lattice Boltzmann method,LBM)和浸入边界方法(Immersed boundary method,IBM)皆为近年来发展的可替代Navier-Stokes(N-S)方程求解复杂流体力学问题的数值模拟方法。本文采用浸入边界-格子波尔兹曼方法(IB-LBM),将IBM作为一种边界处理格式应用到LBM中,模拟了静止单圆柱及并排双圆柱绕流,与文献对比结果吻合良好,证明该方法具有模拟复杂边界物体绕流的能力。与采用虎克定理、直接力法计算体积力项的传统方法不同的是本方法运用反馈定理,即采用流场和流场内物体之间的速度、位移反馈来计算体积力项,使得该方法易于实施并具有优良的并行性。     

新型二次硬化高Co──Ni超高强度钢强韧化机制的研究

研究了二次硬化型超高强度钢23NiCo的显微组织及其强韧化机制。结果表明,430℃回火,马氏体分解形成大量的渗碳体,粗大渗碳体粒子分布在板条边界,合金的韧性最差。440～455℃回火,位错上有细小碳化物的析出共格区,合金的强度最高。482℃回火,片状渗碳体含量减少以及在板条边界形成薄膜状的逆转奥氏体,合金的韧性迅速增加。高温回火,M2C粗化失去与基体的共格关系,钢的强度下降。     

稠度对弯叶片压气机叶栅特性的影响

对压气机叶栅中采用弯曲叶片后,叶栅气动特性与叶栅稠度的关系进行了实验研究。结果表明,随叶栅稠度的增加,叶栅损失在大部分冲角下呈增高的趋势。在正弯曲叶栅中,对应最小损失的冲角出现在正冲角下;在反弯曲叶栅中,对应最小损失的冲角为负冲角。为了降低损失,正弯曲叶栅的稠度应低于直叶栅,而反弯曲叶栅在与直叶栅相当的稠度下,具有良好的冲角特性且叶栅损失降低。     

非线性 k-ε 紊流模型在平面叶栅紊流计算中的应用

 采用Speziale的非线性k-ε模型计算了平面叶栅内的紊流流动,并且与标准的k-ε模型的计算结果作了对比,表明非线性模型同样可以应用于具有周期性边界条件的复杂流动,在紊流量的计算结果上表现出了明显的各向异性。     

空间站姿态/动量联合非线性控制

从Lyapunov稳定性理论出发,设计了一个非线性控制器,实现了空间站姿态和控制力矩陀螺角动量的联合控制。在此基础上,为抑制周期性环境干扰力矩对姿态控制性能的影响,引入了周期性扰动抑制滤波器,对非线性姿态/动量控制器进行了改进。改进的控制器不但可以抑制空间站姿态的周期性波动,而且可在满足特定飞行任务的前提下,建立空间站指向和控制力矩陀螺动量管理间的折中。控制器参数物理意义明确,易于调整。对空间站姿态控制/动量管理系统的仿真结果表明,该控制器是可行的。     

机内测试定量要求的现场试验验证方法研究

阐述了机内测试(BIT)定量要求现场试验验证方法的内涵和实施流程。根据置信度水平和功能单元覆盖要求计算BIT故障检测率、故障隔离率和虚警率综合验证的样本量,根据BIT参数的单侧置信限进行合格判断。给出了数据统计判据、分类流程和统一记录表格。通过案例应用说明了该方法的可行性。     

合成高纯氢氧化铈的原子经济性

本文讨论了以碳酸铈为原料合成高纯氢氧化铈的原子经济性。分别采用原子利用率和原子效率因子为技术指标，对传统工艺流程与绿色化学工艺流程进行了比较。与传统工艺流程相比，绿色化学工艺流程的原子利用率提高3．91倍，原子效率因子提高2．16倍，对环境的不利影响大大减轻。     

带极端特征向量的重新开始GMRES算法

求解大型非对称线性方程组的 Ｇ Ｍ Ｒ Ｅ Ｓ算法通常以其重新开始版本来减少存储量和计算量,而重新开始过程将影响残量的收敛速度。由此可以考虑在重新开始时保留一些重要信息,如把极端特征值对应的近似特征向量加到新的 Ｋｒｙｌｏｖ 子空间中。这样可以大大加快其收敛速度,而且保持残量最小化性质。