卷帘行存储下的一种并行Cholesky分解及其在PAR95上的实现

Ｃｈｏｌｅｓｋｙ 分解在科学与工程计算中占有重要的地位,串行的 Ｃｈｏｌｅｓｋｙ 分解已有成熟的方法,但并行的 Ｃｈｏｌｅｓｋｙ 分解方法要充分考虑机器体系的结构,在拥有共享内存的 Ｍ Ｉ Ｍ Ｄ 型多处理机、 Ｓ Ｉ Ｍ Ｄ 型向量机系统上前人已有较好的工作,本文给出适用于 Ｍ Ｐ Ｐ 大规模并行计算机的卷帘行存储行格式的并行 Ｃｈｏｌｅｓｋｙ 分解算法,该算法使用了优先计算优先发送的策略,减少了结点机之间相互等待的时间,建立了结点机之间用于通讯的通讯数组,避免了使用撒播这一通讯模式,减少了通讯时间,通过在 Ｐ Ａ Ｒ９５ 上的数值试验表明,随着问题规模的扩大,并行效率越来越高,并且该法容易推广到多行卷帘存储的形式。     

纹波电流对消电路

纹波电流对消技术将等于或相反的正常变换器纹波电流的AC电流注入变换器输出电压母线。理想的输出纹波电流为零，结果能产生超低噪声变换器输出电压。电路几乎不需要其他元件，也不需要有源电路。只需附加一个滤波感应绕组、一个辅助电感器和一个小电容器。电路把改进型滤波电感器的泄漏电感用作全部或一部分所要求的辅助电感。纹波对消与转换频率、占空比和其他变换器参数无关。电路消除了连续传导模式和断续传导模式时的纹波电流。试验结果表明，纹波电流值降低了80X以上。     

航空发动机转子热弯曲稳态响应计算方法研究

研究航空发动机多转子系统热弯曲稳态响应计算方法，导出能计及诸多因素的热弯曲复数传递矩阵，给出热弯曲振动位能计算方法，并将系统位能作为热弯曲振动水平的一种衡量指标。建立了多转子系统热弯曲稳态响应和不平衡响应计算通用程序，计算了Jeffcoff转子、单转子试验器及多转子发动机系统等多种算例的热弯曲稳态响应及系统位能。并与不平衡响应规律进行比较分析。本计算方法有较大的工程应用价值。     

判断力权值的确定方法及AHP中群组判断矩阵的形成

在ＡＨＰ模型中,请一组专家对某一属性进行评价,根据专家的判断能力,给出判断力权值,再通过适当的数学处理方法,可得最优判断矩阵,这是ＡＨＰ中构造判断矩阵的一种新方法。     

一种用于无人机航空相机标定的角点检测算法

在实现无人机航空相机的高精度标定中,模板图像中角点提取的精度是至关重要的因素。为了实现高精度角点的提取,以及亚像素角点像素的修正,提出了基于Hessian矩阵的X型角点形状算子的亚像素角点提取方法。实验分析验证,该方法提取精度较高,提取过程简单,计算量小,大大简化了标定过程。     

UWBR和HPMW一体化设计探讨

简述了美国雷达武器化的研究现状；介绍了超宽带雷达（UWBR）和高功率微波武器（HPMW）的组成、基本原理；结合国内外现有技术成果，分析了UWBR和HPMW一体化设计的可行性；参照数字阵列雷达，提出了一种UWBR和HPMW一体化概念设计结构图，并重点讨论了一体化设计的难点及关键技术。     

Young不等式、Holder不等式与Minkowski不等式的新证法

本文给出著名的Young不等式,H(?)lder不等式与Minkowski不等式的新证法。在通常的书上都利用Young不等式来证H(?)lder不等式,再用H(?)lder不等式来证Minkowski不等式。而在本文中用凸函数的特性证明上述三个不等式。     

萨博公司推出新型雷达

萨博公司近日公开了该公司基于氮化镓（GaN）技术研制有源相控阵（AESA）雷达和电子战系统的情况。     

民用飞机机身壁板复杂试验载荷优化技术

针对民用飞机复合材料机身壁板强度试验中的载荷预计问题,构造了基于应变误差矩阵的壁板试验载荷优化模型,并利用多维极小值优化算法预计了壁板试验载荷。首先,基于机身壁板在试验装置中的受载形式,建立了机身壁板及试验装置有限元模型,并计算了各试验基准载荷作用下的机身壁板应变矩阵;其次,基于机身壁板在全机身受载状态下和试验受载状态下的应变矩阵之差,同时考虑矩阵中各元素的加权系数,构建了机身壁板应变误差矩阵,并以应变误差矩阵所有项的平方和最小为目标,以各基准载荷的系数为优化变量,以各基准载荷系数的上下限为约束,构建了基准载荷系数优化函数;基于罚函数法对优化函数进行了无约束处理,并利用最速梯度法进行了载荷系数优化;最后,基于优化得到的载荷,计算了机身壁板在试验复合载荷作用下的应变,并与机身壁板在全机身受载状态下的应变相对比,应变的分布趋势基本一致,应变误差在10%以内,证明该方法可以为机身壁板试验载荷的确定提供支持。     

基于内禀属性的扇区复杂性评估

为了定量描述空域扇区的复杂性,引入交通内禀性概念,通过计算扇区内航空器间的逼近时间、侵略函数、关系矩阵、相关度函数,建立扇区的复杂性测度模型；并通过仿真算例,对扇区复杂度影响因素进行了分析.研究结果表明:复杂性值大小反映了扇区内飞机数量及汇聚、分散程度,复杂性值曲线拐点数量反映了扇区交通有序/无序程度,复杂性值曲线突变反映了扇区交通数量变化情况,可为管制员的监视和冲突解脱方案选择提供一定支持.