潘云鹤中国著名智能CAD和计算机专家

M:现在,智能CAD可以说是制造技术领域的热门话题,您作为我国智能CAD的开拓者,目前研究的重点是什么? 潘云鹤院士:我的研究重点是智能机器人技术、产品创新设计和虚拟现实等方面,总的方法是把人工智能与计算机辅助设计结合起来,把信息技术与设计技术结合起来,推动设计技术更好地前进.我研究的另一个课题是把科学与文化结合起来,我曾经很长时间研究过计算机美术和计算机书法,因为我在计算机方面的一个重要研究领域是计算机图形学,与艺术和设计有很大关系,希望能使我国的多媒体技术和设计技术更上一层楼.     

电子元件筛选中隔离放大器的增益非线性的测试

本文以290隔离放大器为例，介绍了增益非线性的概念，测试状态，推导出了准确实用的数据计算公式，总结出测试结果的判断方法。     

论中国民航价格体系

论述了中国民航在解决价格体系问题时要把握的四个重点，即航空公司客货运价、机场向航空公司收费、空管向航空公司收费和油料价格，以及必须遵循的综合平衡、反对利用垄断地位谋取利益、循序渐进、动态管理等几个管理原则。     

中巴资源一号卫星红外扫描图像处理

主要介绍了资源一号卫星（CBERS）的红外扫描图像（IRMSS）的处理原理，方法和过程，内容包括辐射校正，扫描线配准，扫描非线性的处理，波段间的配准，几何校正等。     

H^2（I）空间上的多分辨分析

Sobolev空间在偏微分方程理论中占有重要的地位，且关于Sobolev空间H^2(I)的多分辨分析（MRA）也已经被建立起来。然而在处理偏微分方程的边值问题时就显得有些不足，尤其是捕捉靠近边界层附近的微波。在本文给出中Sobolev空间H^2(I)的尺度函数以及它们之间的双尺度关系。在其基础上可以直接建立Sobolev空间H^2(I)的多分辨分析（V0真包含V1真包含…），其中Vj是由尺度函数通过平移与伸缩得到的。最后分析了关于Sobolev空间H^2(I)与H^2(I)的多分辨分析关系并给出了Sobolev空间H^2(I)的小波分解算法。     

一种用于导弹末制导的线性化控制方法

针对包含未知参数的导弹运动非线性模型,提出了一种用于末制导的线性化反馈简化控制方法。在模型中引入附加加速度输出,通过消除内反馈和零极点以输入-输出的近似线性控制导弹的非线性运动。给出了控制模型及其构成。仿真结果表明,该方法的反应速度快、稳定性好,控制精度满足要求,可用于导弹跟踪飞行控制。     

非线性系统的高阶线性化方法及其在二阶摄动制导中的应用

本文讨论了非线性系统相对于标称轨道的高阶线性化方法。文中在一阶线性展开的基础上,提出了高阶误差项的补偿方法,导出了计算二阶补偿项系数的线性方程组,并给出了补偿项的计算公式。然后,采用所得方法研究了飞行器的二阶摄动制导方法。     

解算航天飞行器轨道的一种新方法

本文针对ＭＩＳＴＲＡＭ系统，利用航天飞行器轨道的多项式特征，运用非线性回归分析理论，给出了一种解算轨道参数的新方法。与传统方法相比，本文方法处理结果的精度明显提高     

基于幅度与梯度综合信息的SAR图像非线性扩散去噪方法

探讨SAR图像相干斑抑制的非线性扩散方程方法.以抑制SAR图像噪声,提高图像质量.通过分析SAR图像的幅度分布特性,建立基于SAR图像幅度信息的非线性扩散方程,使方程在幅值较小的背景区域具有较大的光滑作用以抑制噪声,而在幅值较大的目标区域光滑作用较小以保护目标特征.同时为避免噪声对图像中幅度分布的影响,在每一步迭代之前,采用基于梯度信息的非线性扩散方程对图像进行预处理,得到了一种基于图像幅度和梯度综合信息的非线性扩散去噪方法.计算结果表明,本文方法在整体上均具有较好的去噪效果,去噪后的图像较传统方法具有更高的等效视数和边缘保持指数,既能充分抑制背景区域的噪声,又能保护目标点,还很少出现虚假目标.     

一种组合自适应模糊控制方法及其在月球探测车上的应用

自适应模糊控制是解决不确知非线性系统问题的一种有效手段。文中以月球探测车的驱动控制为背景,针对这类非线性MIMO系统,提出一种组合自适应模糊控制方法,用于系统模型不能准确获知的情形。在本方法中,控制律由3部分组成:监督控制项、跟踪控制项和补偿控制项。在控制律的设计中,通过自适应项来同时补偿模糊逻辑系统的逼近误差以及外部干扰的影响,且无需假设模糊逻辑系统最小逼近误差的上确界已知。基于Lyapunov方法,证明了闭环系统是全局稳定的,系统输出误差渐近收敛。将该方法应用于月球探测车的驱动控制中,仿真结果表明了方法的有效性。