双参数指数分布下定时截尾恒加试验的统计分析

设产品寿命服从双参数指数分布ε（λ，μ），其中λ＞０为尺度参数（失效率），μ＞０为位置参数（保证寿命）。在加速应力水平Ｓｉ下，失效率和保证寿命的加速模型分别为 ｌｎθｉ＝β０＋β１ψ１（Ｓｉ）＋β２ψ２（Ｓｉ） μｉ＝α０－α１ｆ（Ｓｉ），ｉ＝１，２，…，ｋ 本文给出了定时截尾情形下对由恒定应力加速寿命试验得到的数据进行统计分析的方法。获     

恒速运行时交流励磁系统电流线性放大器特性分析

着重研究了恒速情况下交流励磁系统的电流线性放大器特性的实现问题。作者采用了ａｂｃ坐标系统下的凸极同步发电机的数学模型，对交流励磁机带桥式整流电路进行了精确的计算机仿真分析。结果表明，在恒速运行时，电流线性放大器特性的好坏主要取决于电机的电抗负载因素，以及直轴同步电抗大小。通过合理选择电机参数，交流励磁机的电流线性放大器特性可基本得到实现。这对改善电机性能，减轻调压器负担，提高调压精度等有重大意义。     

线性矩阵方程AXB－CXD＝E的误差界

首先讨论线性矩阵方程ＡＸＢ－ＣＸＤ＝Ｅ在有唯一解的条件下方程之解Ｘ的一个上界，再考虑系数矩阵Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ发生小扰动时，线性矩阵方程（Ａ＋δＡ）Ｘ（Ｂ十δＢ）－（Ｃ＋δＣ）Ｘ（Ｄ＋δＤ）＝Ｅ＋δＥ之解Ｘ作为Ｘ的近似值的相对误差的一个上界。     

CONSTRUCTIONOFACLASSOFPNSEQUENCESWITHPRIMENUMBERPERIODSOF4t＋1FORM

构造了一类４ｔ＋１型质数周期的伪随机序列。该序列提供了比ｍ（Ｍ）序列更多的可供选择周期数，同时证明了它具有良好的伪随机特性     

关于飞机制造协调的CAD专家系统

讨论了工程ＣＡＤ专家系统特点，提出其一般结构。为了解决如飞机制造协调等复杂工程问题，实现一种层次分布式ＣＡＤ专家系统（ＨＤＥＳ）结构。ＨＤＥＳ由元级、任务级两个水平的分布式专家系统组成：任务级专家系统（Ｔ－ＥＳ）主要用于应用设计，它们在其自己的设计领域中执行；元级专家系统（Ｍ－ＥＳ）则处理合作。介绍了层次－框架－规则的专家系统组织表示方法。文中工作结合飞机制造协调与公差分配ＣＡＤ专家系统（ＡＣＴＡ）的研制     

交—交型矩阵变换器的双电压控制原理及波形合成

介绍了一般意义上的ｎ×ｍ型矩阵变换器的拓扑形式及双向功率开关的构成；分析了基于瞬时电压调制技术的三相ＡＣ－ＡＣ矩阵变换器的开关状态和控制规律；给出了在一个周期里，划分输入相区，输出相区的原则，从理论上推出了改进的双线电压控制的矩阵变换器的控制函数表达式。     

LPV模型的动态压缩测量辨识算法

在解决线性参变（LPV）模型的辨识问题上,最小二乘算法以结构简单、计算复杂度低等优点被大量使用。但最小二乘算法辨识结果受制于计算精度和模型近似精度,而这两者在同一个系统中是互斥的。因此,该算法的辨识结果与真值总是存在一定的误差。另外,在高阶LPV模型辨识或采样成本高的情况下,一般模型参数要多于辨识数据,而此时最小二乘算法很难得到稳定的辨识结果。本文提出的动态压缩测量辨识（DCMI）算法从两个方面提高在该情况下的系统辨识精度。其一,利用“匀速变化”及“非匀速变化”模型表示参变函数,以提高模型近似精度。其二,利用压缩感知理论的欠采样能力,在同等数据量的情况下提高参数的计算精度、扩大模型的计算规模。仿真结果表明,基于“匀速变化”模型DCMI算法可以准确地辨识出LPV函数,而且该算法在辨识数据不足的情况下仍然能够获得稳定的辨识结果。      

飞行控制律全包线鲁棒稳定性评估

传统的飞行控制律评估方法只能对飞行包线内的离散点进行逐点分析,对不确定性参数也只考虑了上下界,分析过程缺乏完整性和系统性。针对这些不足,研究了基于一种改进遗传算法的分析方法,该方法将评估准则转化为某个适应度函数,通过对适应度函数寻优以找到最坏情况下的不确定参数组合,在其基础上进行评估并给出评估结果或控制律修改意见。仿真结果表明,该方法能连续地研究多个不确定性参数同时摄动时的飞行包线,克服了传统方法的不足。     

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。     

求解广义特征值反问题的数值方法

讨论一类广义特征值反问题的数值解法,这类问题包括加法、乘法和经典特征值反问题作为其特殊情况。基于行列式和最小奇异值的计算,文中给出了求解这类问题的两个二次收敛的数值方法,描述了在出现重特征值的情况下如何改进其中的一个方法以保持二次收敛性,并且给出了两个数值例子以解释收敛性结果