进气压力畸变对某三级风扇流场的影响

介绍了在某三级风扇上进行的固定式插板畸变试验，并详细分析了进气压力畸变对进、出口稳态压力和温度的影响。同时，采用频域和幅值域分析方法对脉动压力进行了分析，给出了脉动压力功率谱密度、幅值概率密度和自相关、互相关分析。     

直升机涡环状态试验数据处理研究

采用神经网络误差反向传播算法,以旋翼涡环状态试验数据为基础,研究了桨叶负扭度对直升机涡环状态特性的影响,分析了负扭度变化对旋翼扭矩、拉力平均值及脉动幅度的影响。计算结果表明,神经网络模型能够准确预测桨叶负扭度对直升机涡环状态的影响。     

超长大直径钻孔灌注桩桩端承载力研究

阐述了超长大直径钻孔灌注桩桩端承载力的影响因素,包括施工工艺、深度效应和尺寸效应等。分析和对比了目前国内常用的各规范所采用的计算方法。文中算例的计算结果表明,对于同等条件的桩,各规范的计算结果相差较大。采用自平衡试桩法获得了几个重大工程的超长大直径钻孔灌注桩的桩端承载力的实测值。将工程实例的测试结果与各规范的计算结果进行对比,证实了目前规范的计算方法不尽合理。目前各规范中桩端承载力的计算方法是在针对小直径的中短桩的研究基础上建立的。如今,大型桥梁工程中普遍采用超长大直径钻孔灌注桩的情况下,对其桩端承载力的计算应当进行相应的调整,使设计更为合理。     

关于稀疏分布存贮模型中A连接权阵的讨论

Ｋａｎｅｒｖａ的稀疏分布存贮模型由于对寻址地址采用了稀疏编码，对数据采用了分布式存贮，从而解决了大维数向量的输入问题，ＳＤＭ实际上是一个由输入层，中间层和输出层组成的三层前向网络，其中神经元间的互迦权值在输入层与中间层是预置的（用矩阵Ａ表示），中间层与输出层的连接权阵Ｃ由外积法得到，文中假定在相同的学习规则下，就信噪比意义而言，Ａ的均匀预置能使ＳＤＭ获得最优性能，从而为Ａ的预置提供了理论依据。     

Banach空间中算子余弦函数的一个特征

本文主要研究Ｂａｎａｃｈ空间中算子余弦函数与二阶无阻尼方程的Ｃａｕｃｈｙ问题之间的某些关系,借助于此类Ｃａｕｃｈｙ问题的解的存在性与唯一性,给出算子余弦函数无穷小生成元的不同于Ｈｉｌｅ－Ｙｏｓｉｄａ型特征的另一个特征。     

用最大熵谱法估计大气湍流谱

最大熵谱分析方法是一种非线性的新的谱分析方法。其基本原理可浅近地解释为:对一个所考虑的时间系列,它的前 m 个自相关系数已知,要求构造其后的自相关系数,但不损失系列的熵即不损失其信息。实际的处理过程是:用自回归方法在最小二乘原则下对系列作最佳拟合,然后求拟合系列的理论谱。最大熵谱法不要求对原始系列的滤波和对粗谱的平滑整理。本文从实际应用的角度,简述了该方法的过程,介绍了编程计算的方法和步骤,并结合实例计算了几组大气湍流谱。文章认为最大熵谱分析方法是一种值得推广应用的优秀的谱分析方法。     

力控制反馈信号的神经网络法校正

对机器人的力反馈，主动柔顺控制和双向联想记忆的神经网络进行了综合研究，针对机器人腕力传感器输出信号的部分失真，提出了机器人擦洗平面玻璃力反馈信号神经校正的方法，并建立了相应的神经网络结构，在ＡｄｅｐｔＴｈｒｅｅ精密装配机器人上进行了试验验证，取得了满意的效果。     

灰色系统理论中二维数据序列均值生成的讨论

灰色系统理论中非等时序序列或含有空穴的序列,通常可以用均值生成方法来填补,生成等时序序列。本文研究发现,用非紧邻均值生成方法生成的内点与实际存在有明显的误差,为此讨论了均值生成和有偏生成算法。利用数据序列点的局部凹凸特性来表示数据序列点的特征,提出了采用数据序列点连线的状态选取生成系数的方法。通过对一维数据序列传统均值生成方法的比较,给出了二维数据序列的定义,讨论了在二维数据序列下的均值生成方法,提出了有偏生成算法中生成系数分解的选取方法。     

基于BP网络的热工过程模型辨识方法

主要研究了人工神经网络在辨识火电厂热工过程模型中的应用，利用Visual C^ 语言构造BP神经网络,提出了把BP网络权值转换为传递函数的方法，针对火电厂常见的热工过程，不用人为加入特殊的激励信号，只利用现场生产中自然存在的扰动信号进行辨识试验，试验结果准确可靠。     

神经网络与D-S理论结合的HRR识别研究

基于D-S(Dempster-Shafer)证据理论,比较和研究了相关数据和不相关数据的融合方法,分析了多传感器数据融合的算法:集中式融合算法和分布式融合算法.经过实验证明,执行分布式有反馈融合算法时的效果最好.然后利用该算法,提出了和线性内插神经网络相结合的识别方法.利用4种飞机的步进频率雷达的高分辨率一维距离像,将神经网络的识别结果作为证据分别送入传感器进行融合,进行识别研究.实验证明,与单纯利用神经网络的方法比较,目标的正确识别率得到了改善.