非牛顿流体在正弦波壁管内的减阻特性

通过添加高分子表面活性剂来有效降低流动阻力在水处理和石油开采等行业中具有重要的现实意义。实验研究了聚丙烯酰胺聚合物（PAM）溶液在正弦波壁管内的减阻特性。研究发现,PAM溶液在层流区域具有明显的减阻作用,在湍流区域却不是很明显;同时在波壁管内存在一个PAM的最佳减阻浓度。另外,通过f-Re曲线发现PAM溶液的过渡域转捩点比牛顿流体明显提前,流动可视化结果验证了上述结论;应用Fluent进行数值模拟得到的数值结果与实验基本吻合。     

蚁群优化算法在加工工艺知识发现中的应用

针对加工工艺数据复杂、庞大、多变的特点,为解决加工工艺知识的匹配与推理的关键性技术,将模拟生态系统的模糊聚类算法应用于加工工艺知识库。提出了基于蚁群算法的工艺知识发现的概率查询方法,并建立加工工艺知识库的数学模型。通过输入关键词运行蚁群算法,描绘出索引地图,提取分析所需要的加工工艺序列。最后以铣加工工艺为例进行实例验证,结果表明,基于蚁群算法的工艺知识发现高效全面地优化了工艺序列。     

基于全域CZM的复合推进剂细观损伤与断裂研究

采用全域CZM模型模拟了复合固体推进剂从细观脱湿到基体开裂,直至微裂纹扩展汇合,最后断裂破坏的演化过程,探索了其宏观力学行为发生发展的内在原因。数值模拟结果在微裂纹的开裂特征以及推进剂的宏观应力-应变曲线等方面与试验结果吻合较好。研究结果表明,采用全域CZM模型能有效模拟复合推进剂材料细观断裂破坏过程及其宏观力学性能;通过参数反演可知混合基体的初始刚度远小于颗粒/基体界面的,而粘接强度和粘接能大于界面的,这使得基体易变形而界面先脱湿;可将推进剂受拉伸载荷的细观力学行为分为四个阶段:无损伤变形阶段、界面部分脱湿阶段、脱湿与基体开裂并存阶段、微裂纹聚合断裂阶段。     

PBT弹性体微相分离及对其力学性能的影响研究

为了获得微相分离对宽温PBT叠氮聚醚弹性体力学性能的影响规律,用红外光谱分析法(FT-IR)和动态热力学分析法(DMA)研究了PBT叠氮聚醚弹性体产生微相分离的机理和影响因素。用调节硬段含量、交联参数的方法调控其微相分离,控制适当的微相分离程度可显著改善推进剂的力学性能。研究结果表明:在二元醇扩链的弹性体体系中,当硬段含量约为15%时,弹性体发生相对最大比例的微相分离,体现出较佳的综合力学性能。通过微相分离的调控可获得宽温范围内综合力学性能较好的叠氮聚醚推进剂用粘合剂基体材料。     

结合邻域聚类分割的高光谱图像异常检测支持向量数据描述方法

支持向量数据描述方法在高光谱图像小异常目标检测中具有较好的检测性能,但是待检异常的几何形状受到约束和背景的选择具有盲目性影响检测效果,且检测需要对整幅图像进行遍历导致计算量大。提出邻域聚类分割和支持向量数据描述相结合的异常检测方法,首先利用邻域聚类方法分割图像,将几何尺寸小的分割块作为潜在异常目标;其次选择与潜在异常的形状和大小相适应的背景窗进行背景像元收集;最后采用SVDD方法从潜在异常中快速且准确地检测出异常目标。对HYMAP图像的实验结果表明,该算法提高了复杂地物背景下异常的检测性能,降低了SVDD用于高光谱图像异常检测的计算量。     

圆阵相位干涉仪二维测向解模糊新方法

长短基线结合和模糊角度聚类是圆阵相位干涉仪测向中两种常用的解模糊方法。针对角度聚类解模糊方法存在的不足,在对模糊方向的方向矢量投影在阵列所在平面的分布规律进行分析的基础上,提出一种基于模糊方向矢量投影聚类的解模糊新方法。该方法不但有效地减小了聚类所需的计算复杂度,而且易于选择聚类门限。仿真实验表明,所提出的新方法具有很好的解模糊性能。     

基于SPWD多载波频率估计算法的改进

针对目前提出的多载波估计算法存在的速度与精度的问题,基于模糊控制理论,改进和完善了多载波信号载频估计算法.通过对多载波时隙ALOHA网络真实卫星信号的载频频点提取,验证了该改进算法的时效性.     

基于神经网络的BTT导弹逆控制方案设计

对基于神经网络的倾斜转弯(BTT)导弹逆控制进行了研究。用径向基函数(RBF)神经网络结构和最近邻聚类算法,对导弹系统逆动力学系统进行动态模型辨识,以辨识模型为控制器与BTT导弹控制系统串联构成动态伪线性系统;用逆系统法设计了一种用于BTT导弹非线性控制的经典控制与神经网络在线自学习综合控制方案,实现了导弹三通道的线性化控制和输出的渐近无差跟踪。仿真结果表明:该方案可根据设计指标要求实现对BTT导弹的非线性控制,且有较强的鲁棒性。     

时空轨迹多维特征融合的行为规律挖掘算法

在预警监视系统中，利用数据挖掘技术可以从海量的目标时空轨迹数据中挖掘出目标的行为规律，实现态势信息的智能感知。目前大部分行为规律挖掘方法仅考虑目标轨迹的空间位置信息，忽略了航向和速度信息，因此难以区分空间位置相似但运动速度和方向不同的行为。除此之外，轨迹聚类算法普遍存在参数设置复杂的问题，而且容易受到轨迹行为分布密度的影响。针对上述问题，首先，通过构造时间滑窗定义了时空Hausdorff距离，可度量时空轨迹多维特征差异；其次，结合k最近邻和密度峰值聚类中决策图的思想，提出了时空轨迹多维特征融合的行为规律挖掘算法；最后，使用仿真飞行器轨迹和实测雷达轨迹数据进行实验分析和验证，结果表明在典型应用场景下本文算法可以准确地挖掘出目标所有行为规律，在智能监视任务中具有较好的应用前景。     

大数据技术在应用型本科高校数字图书馆建设中的作用

针对应用型本科高校图书馆建设,讨论了运用大数据挖掘技术建设数字图书馆的一些关键问题。从科研动向、信息服务质量和馆员数字素质培养等方面加以探讨,并提出了相应解决方案。最后就如何运用数据挖掘技术建设高校数字图书馆进行了阐述,从读者记录、浏览内容、浏览行为和保持读者等方面,论证了大数据挖掘技术在数字图书馆建设中的重要作用。