三维湍流高速进气道内外流场的高效高分辨率解

本文提出一种高效、高分辨率求解三维复杂流场的隐式算法，并成功地用于求解高速进气道内外流场的三维、可压缩、雷诺平均Ｎａｖｉｅｒ－Ｓｔｏｋｅｓ方程组，获得了三个工况五种流场的三维数值解；与有关实验数据比较，结果令人满意。这种算法由Ｊａｍｅｓｏｎ－Ｔｕｒｋｅｌ的ＬＵ分解法和张涵信ＮＮＤ格式的数值通量耦合而成，湍流采用ＢａｌｄｗｉｎＬｏｍａｘ模型。大量数值计算表明，该算法能捕捉到复杂的激波系，有较好的激波     

求解双曲型守恒律的高精度,无波动样条逼近有限体积方法

本文从三次样条逼近出发，提出了求解流体力学双曲型守恒律的一种高精度、无波动的数值方法。针对样条函数的特性，本文提出了一种新的通量限制技术，使该方法在光滑区可以达到四阶精度，在流动参数的空间分布出现拐点或极值点时分别退化为二阶或一阶精度的格式。数值实验表明，该方法对流场中的激波和接触间断有很高的分辨率，优于二阶精度的ＴＶＤ格式。     

分析采用集成鉴频-鉴相器的锁相环捕捉性能的一种近似方法

本文简要推导了在数字锁相环中广泛使用的集成鉴频-鉴相器的鉴相特性与鉴频特性,并对鉴频特性采用线性近似方法,用来分析、计算使用这种鉴相器的锁相环的捕捉性能。     

UHF频段输入滤波器

UHF频段输入滤波器为交指式带通滤波器,由4个30mm×30mm×180mm的方腔构成。其主要功能是以极低的插入损耗通过通带频率范围内的微波信号,对通带外的;微波信号进行衰减。UHF频段输入滤波器位于卫星转发器分？系统的接收前端,选取微弱的通信信号,并滤除其他频率上的谐杂波,实现转发器的收发隔离。     

多输入多输出雷达的非均匀线性阵列配置(英文)

提出了利用非均匀线性阵列(Non-uniform linear array,NLA)对多输入多输出(Multiple-input multipleoutput,MIMO)雷达系统进行阵列配置优化的方法。在传统的相控阵雷达中,非均匀线性阵列配置被用来形成较窄的波束方向图,而在MIMO雷达中,利用非均匀线性阵列来获得更多的互不相同的虚拟阵元,以此来提高雷达的参数可辨识性能。文中所采用的一种非均匀线性阵列是最小冗余线性阵列,并给出了一种在物理阵元数量较大时最小冗余线性阵列的生成方法。实验结果表明:与均匀线性阵列(Uniform linear array,ULA)配置的MIMO雷达相比,非均匀线性阵列MIMO雷达能够利用较少的物理天线阵元获得相同的参数可辨识性能;而在两种配置的雷达系统的物理阵元个数相同的情况下,非均匀线性阵列MIMO雷达可以获得更大的阵列孔径长度和更低的克拉美.罗界。     

基于惯性传感器的免对准动作的人体上肢运动捕捉方法

基于惯性传感器的人体运动捕捉系统,通常在进行运动捕捉前需要执行特定的标准动作来完成对准,以获得IMU坐标系相对肢体坐标系的姿态。运动受限用户（如偏瘫患者）无法完成一些标准动作,而运动正常用户,也不能保证均能正确执行标准动作,从而导致人体运动捕捉误差。为了克服现有方法的不足,本文研究了一种基于惯性传感器的免对准动作的人体上肢运动捕捉方法,该方法无需执行特定对准动作,佩戴IMU后即可直接进行运动捕捉。通过与“T-Pose”静态对准方案比较,验证了免对准动作方法的有效性,并且基于OpenGL的虚拟人体模型进行了上肢运动捕捉实验。实验表明,所提出的方法简便有效,在无须执行标准对准动作的情况下仍具有较好的人体运动捕捉效果,适合偏瘫患者等行动受限的用户使用。     

模糊神经网络的侧滑角校正

叙述了一种利用模糊神经网络模型来校正侧滑角的方法。侧滑角的校正基于以下七个输入变量：动静压之比、动压、迎角、滚转速率、偏航速率、飞机重心处侧向过载、基准侧滑角。在模糊神经网络模型的结构辨识中，采用了前向搜寻算法。样本数据的一部分用于训练模糊神经网络，另一部分用于测试和评价所得模型的性能；参数辨识中，采用了反向传播学习算法（即BP算法）。某型飞机的六自由度仿真软件仿真验证表明，用这种方法校正后的侧滑角具有较高的精确度。     

AutoCAD中的文本输入浅析

AutoCAD是应用广泛的CAD软件,它具有很强的绘图和编辑功能。其绘制的图样为了能清楚地表达设计者的思想和意图,往往需要加注必要的文字来说明用图形所无法表达的信息。本文简述AutoCAD中文本的几种输入方式。