基于AutoCAD图形数据库管理系统的研究

对AutoCAD的dwg、dxf图形文件格式进行深入分析。通过Access建立数据库对图形进行存储。利用Visual C 语言开发应用程序，通过ODBC接口访问图形数据库，可以方便地对图形数据库进行浏览、修改、查询，同时可对图形进行增加、删除，并且能够对图形进行预览、放大、缩小、平移等操作。     

遥测处理器和图形记录器之间的通用接口

在遥测领域通常使用的图形记录器都经由一系列数一模转换器系统连于遥测处理器上，一种新的模块结构系统直接从处理器广播总线接收数据，并将其分配给１０台数字式图形记录器，该接口由计算机编程，为每个显示通道指定独特的标记，该系统省去ＤＡＣｓ和接插板，它简化了显示系统的工作，加速了从试验到试验的过渡过程并减少了维修费用。     

基于图形变形法的固体火箭发动机优化设计

基于图形变形法探索固体火箭发动机优化设计空间，通过可视化展示设计空间形态，能够提高固体火箭发动机优化设计效率和质量。采用试验设计方法对设计变量和约束条件重要性进行排序，简化优化模型；采用图形变形法对简化优化模型在不同试验设计点进行可视化分析；可视化选取可行设计空间中目标函数较小的点作为初始点。应用三种常规优化算法对4个不同初始点进行优化计算，计算结果表明，图形变形法优选的初始点使优化效率有不同程度的提高，优化结果具有更好的全局最优解特性；与遗传算法比较，效率提高400倍以上。     

虚拟仪器在频率参数计量测试中的应用

介绍了虚拟仪器及其驱动程序，在ＬａｂＶＩＥＷ图形编程环境下所编制的检定分数频率的虚拟仪器驱动软件。     

对数正态分布海杂波背景下的雷达混沌检测方法

在研究海杂波具有混沌现象的基础上 ,运用非线性预测的方法对海杂波进行预测 ,然后把雷达目标检测中经典的二元判决问题转换成为对信号序列预测误差的分析 ,最后利用真实的海杂波数据进行了仿真 ,结果表明了该方法的有效性。     

图形背景理论模式下英语强调结构的教学认知

在英语中,说话人要重点突出的部分叫做强调.强调结构一直是学生学习英语的重点和难点。传统的教学方法存在诸多弊端,学生不会综合运用,不懂融会贯通。从新的视角对英语强调结构的教学进行认知势在必行。认知语言学中图形-背景理论为重新感知和理解强调结构提供了理据,进行形象具体化教学,有效提高学习效果。     

基于格子Boltzmann方法表面形貌对微通道对流换热的影响

为推动微通道冷却技术在航空发动机中的应用,进一步提高航空发动机性能,本文通过扫描电子显微镜、粗糙度扫描仪等多方式扫描得到实际加工物体表面形貌,结合分形理论进行处理,得到真实、光滑、分形插值、康托尔集四类圆形截面管模型,管径100μm~400μm;采用格子Boltzmann方法进行数值模拟,首先通过与文献中实验结果的对比,验证了此方法的正确性,然后对空气在这四类圆形截面微通道中的对流换热特性进行了数值模拟,计算雷诺数Re范围80~640;结果发现：表面形貌是微通道中对流换热不可忽略的因素,相对粗糙度越大越有利于换热,真实扫描管的换热性能要比相同条件下光滑管高2.22%;分形理论可用于微通道表面形貌的构建,在相同迭代次数下,分形插值模型与真实扫描形貌换热性能相差0.03%,而康托尔集模型与真实扫描形貌换热性能相差1.88%,分形插值模型较康托尔集模型更能真实地反映实际形貌;微通道中,随着雷诺数的增加Nu将不再是常数,而是有增加的趋势。     

飞行监控系统中基于GPU的地形渲染

利用实时遥测飞行信息生成三维虚拟地形场景,旨在飞机试飞时,增强地面指挥人员对飞机实时位置地面场景的感知能力,帮助飞行员在试飞时处理复杂多变的飞行状况。为了逼真且流畅地生成三维地形场景,首先使用固定网格映射(PGM)的方法生成地形采样网格,接着利用几何着色器为三角形面片分配连续的与视点相关的细节等级(LOD),对缓存在纹理数组中的各等级高程数据和卫星照片进行混合采样。由于细节等级是连续的,因此各级纹理和高程之间能够平滑的过渡,增加了场景的真实性。最后,考虑到显存的容量限制,引入了一种内存与显存之间的纹理调度方法。整个算法都是面向图形处理单元(GPU)实现的,能够较好地兼顾实时性和真实性,实现多分辨率大规模地形场景的实时虚拟显示。根据本文算法实现的实时监控系统在支线飞机的飞行试验中取得了较好的效果。     

一种改进的Lemaitre韧性断裂准则及其在旋压成形中的应用

采用Lemaitre韧性断裂准则与有限元模拟相结合来预测材料在塑性成形过程中的开裂是广泛应用的一种方法,其中的Lemaitre准则是以损伤值与塑性应变呈线性关系为基础的,而实际一些材料的损伤值与塑性应变间却是非线性的.为此,本文将原Lemaitre准则中反映损伤值与塑性应变间的线性关系修正为非线性关系,得到了改进的Le...     

面向单机相依任务调度的GPU并行蚁群算法

蚁群算法是一种具有高度并行特征的群智能算法,串行实现过程中具有收敛速度慢的特点,在将其应用到相依任务序列的单机调度问题中时,以任务在不同作业序下的完成时间为基础,建立了单机调度问题的TSP模型。以任务完成时间最优化为目的,实现了一种求解相依任务单机调度的改进蚁群算法,并基于GPU对其进行了并行化设计。实验表明该算法能够完成相依任务的调度处理,通过并行化得到了较高的加速比。