小型磁偏转质谱计性能实验研究

自主研发了小型磁偏转质谱计,并对其质量范围、分辨本领、灵敏度和最小可检分压力四个主要性能指标进行了实验测试和比对。结果表明,该质谱计的质量范围为（1~143）amu,相对N₂的分辨本领为1400,灵敏度为4.2×10^-5 A/Pa,最小可检分压力为9.5×10^-7 Pa。该测试和比对结果为磁偏转质谱计进一步的优化设计和性能提高奠定了重要基础。     

提高冲碾机跟踪规划路径精度的方法

近年来在机场高填方工程中应用无人冲击碾压机已成为一种新趋势,而冲碾机在地头转向处常出现较大的跟踪误差,从而影响工作区的压实。提出一种适用于冲碾机地头转向的路径优化方法,有效提高冲碾机转向跟踪精度。基于2种广义初等曲线的计算方法,建立U型转向路径,并综合考虑最小转弯半径和曲率连续的条件,在靠近原规划路径处筛选出有效路径。基于广义双初等曲线的计算方法,建立Ω型转向路径,并综合考虑了最小转弯半径和曲率连续的约束条件,在靠近原规划路径处筛选出有效路径。基于MATLAB/Simulink平台搭建的模型预测控制器（MPC）,仿真对比原规划路径与优化后路径的轨迹跟踪效果,结果表明：U型转向和Ω型转向优化后的路径跟踪效果都较好,从而验证所提优化方法的有效性。     

基于民航团队旅客销售的组合预测方法分析

利用Matlab分别用回归分析算法、BP神经网络算法、最小二乘支持向量机算法和组合预测算法对民航团队销售数据进行预测和比较分析,期望为民航销售人员提供更加精准的预测信息,以获得更高的航线收益.结果显示神经网络、支持向量机和组合预测3种算法比航空公司常用的回归分析预测精准度有了明显的提高.支持向量机预测精度相对神经网络稍低,却拥有更强的泛化能力.组合预测能避免单一预测方法的误差,更加适合航线销售人员的实际操作.     

钛合金耳片快速设计方法初探

为较快捷地得到以钛合金Ti-6Al-4V锻件为材料的耳片尺寸参数,同时获得合适的承载效率系数,依据相关文献中关于耳片的3种承载效率系数,并结合常规校核公式,将与耳片尺寸参数相关的关联参数由3种统一为1种、即统一为耳片最小径向截面宽度b与耳片内径D的比值,并拟合了对应的承载效率系数曲线。使用本文的3种拟合曲线,可快速、有效地得到耳片参数b/D与承载效率系数的对应关系,达到快速设计接头耳片的目的。     

基于最小熵的多通道SAR系统相位误差估计与补偿

采用多通道合成的方法来增加信号带宽,是提高合成孔径雷达(SAR)系统距离分辨率的一种有效技术手段。针对多通道间相位失配的问题,建立了通道相位误差的频域多项式模型,提出了一种基于最小熵的通道相位误差估计与补偿方法。以距离向压缩脉冲图像的信息熵作为目标函数,误差多项式系数为估计变量,基于最小熵准则建立了相位误差的最优化估计模型。该方法能有效弥补内定标或外定标方法的不足,且不依赖于成像场景的地物类型,只需抽取少量回波数据作为误差估计的样本,具有耗费存储空间少、收敛速度快、不损失信噪比的优点。对不同场景的八通道实测数据进行了处理,实验结果验证了本文方法的有效性和稳健性。     

爆炸冲击载荷下典型机身结构动响应及破坏

确定满足适航要求的最小风险炸弹位置,必须研究爆炸冲击载荷下机身结构动响应及破坏模式。以某型飞机典型机身结构为研究对象,采用LS-DYNA商用软件,建立了爆炸冲击载荷下机身典型结构动响应数值模型。采用控制变量法分析了爆炸物当量、爆炸冲击距离以及爆炸冲击位置对典型机身结构动响应及破坏模式的影响,同时研究了损伤后典型机身结构的剩余强度。研究结果表明,造成机身结构有效破坏的爆炸物临界当量与爆炸冲击距离密切相关;爆炸冲击距离对典型机身结构损伤及剩余强度影响不明显;典型机身结构筋条位置对剩余强度影响较大。在此基础上,提出了表征剩余强度的无量纲系数,并建立了剩余强度无量纲系数与爆炸物当量及爆炸冲击距离之间的函数关系。     

同轴度误差的矩阵计算机法

用矩阵法建立了同轴度误差最小二乘评定数学模型,给出了一组采样数据、微机数据处理程序和同轴度误差值。     

最小二乘解的唯一性

从最小二乘方法的基本原理出发,用反证法证明了最小二乘解的唯一性,指出了求解过程中的注意事项,特别是病态矩阵的影响。     

少数民族地区县域经济发展实证研究

采用1995～2010年贵州省玉屏侗族自治县城镇化水平、第三产业增加值、招商引资数量、人均教育支出、R＆D经费投入共五项的时间序列数据,运用普通最小二乘法的实证研究方法,对玉屏县县域经济的增长进行计量研究。结果显示：城镇化水平、第三产业增加值、招商引资数量、人均教育支出、R＆D经费投入都对玉屏县县域经济的增长有正向推动作用,其中招商引资数量推动作用最大,R＆D经费投入推动作用最小。最后根据研究结论提出相应建议。     

两种基于图论的聚类算法改进(英文)

近年来,基于图论的聚类算法被广泛地应用在数据聚类和图像分割之中。聚类任务主要是挖掘一组给定数据隐含的分布规律和结构信息,而图像分割则是将一幅图像划分为若干互不交迭区域的过程。主要讨论两种比较流行的基于图论的聚类算法,即基于有向树的数据聚类算法和基于最小生成树的图像分割算法。创新在于:(1)改进基于有向树的数据聚类算法,将其应用于图像分割;(2)改进基于最小生成树的图像分割算法,将其应用于数据聚类。在人工数据和实际图像数据上的实验结果表明,改进的有向树算法可以很好地分割图像并保留图像中足够的细节,而改进的最小生成树聚类算法能比较好地聚类具有流形结构的人工数据。