关于计算机描述工程图形的相关性参数数据设计方法

参数数据是计算机描述工程图形的数据结构形式，利用工程图形形过程中各图素之间几何特征的相关性，组成描述图形相关参数数据结构，使图形数据的存储读取更加灵活，为图形处理规律化提供了较为广阔的前景。     

不正常航班恢复的一种改进的列生成算法

分析了由飞机资源短缺造成的航班不正常情况,将该问题视为带有容量约束的多个商品的整数最小费用流问题,建立了多商品网络流数学模型。采用列生成算法框架求解该大规模整数规划问题。一般的列生成算法是每次迭代过程只加入一个列,造成迭代次数过多,因而降低了算法效率低。文中采用每次迭代过程中加入多个列,并对加入的多个列应该满足的条件进行了分析。最后给出的算例验证了该方法的正确性和有效性。     

水发射试验装置设计研究

通过分析空泡溃灭压力典型脉冲特征,设计了一套水发射试验装置和相应的验证性试验方案。验证性试验结果分析表明:弹丸出筒速度重复性较好,空气腔压力与弹丸速度关系符合物理规律,可信度强;采用水发射试验装置所测的压力曲线与空泡溃灭压力脉冲曲线基本一致,均类似半正弦,脉宽基本一致,可以进行空泡溃灭压力脉冲的初步研究。     

基于支持向量机和DS证据理论的双馈风机定子匝间短路故障诊断

结合支持向量机(SVM)和DS证据理论,搭建了扩展Park变换模型以及失电残压模型,从多元信息融合的角度进行定子匝间短路故障诊断。仿真证明,该方法可以有效提高故障诊断的精确度,从而减少误诊。     

基于RJ-MCMC的DS-CDMA信号扩频码与信息序列盲估计

针对非合作低信噪比环境下的DS-CDMA信号参数估计问题,在分析信号模型的基础上,提出一种基于可逆跳跃的马尔科夫链蒙特卡罗(RJ-MCMC)扩频序列和信息序列联合估计算法。该算法通过建立信号参数和用户个数的联合后验分布模型,迭代抽样得到待估分布的样本,并有效地在不同维数的子空间中跳转,从而构造一条马尔科夫链,使其平稳分布为待估参数的后验分布。仿真结果表明,该算法在功率相同和不同的条件下均能适应较低的信噪比,并且对不同的用户个数具有较强的适应性,同时算法的估计性能相对现有的方法也有很大的改善。     

基于盲源分离的Multi-Rate DS/CDMA信号 扩频序列盲估计

通过分析Multi-Rate DS/CDMA信号特性,建立的Multi-Rate DS/CDMA系统模型与线性混合的盲源分离模型一致,针对异、同步信号的不同特性,提出不同循环分段降维方法:对异步系统而言,采用2倍扩频周期为间隔对接收信号进行分割,利用Fast-ICA算法盲估计同一扩频周期用户的扩频序列,基于矢量2范数基础上估计各用户失步时间,并依此截取得到各用户的实际扩频序列,然后,循环至次大扩频周期进行盲估计,同时根据估计波形相似度归一化衡量函数消除最大周期分段序列,求解次大周期用户扩频序列,直至循环结束。对同步系统则以单倍最大扩频周期为间隔对接收信号进行分割,然后进行盲估计及降维处理。理论分析和仿真结果验证了本文方法的有效性。     

测量气体活塞式压力计有效面积时气柱差的误差分析

目前多采用起始平衡法测量气体活塞有效面积,起始平衡法是用一定的小砝码来消除两活塞参考面液（气）体的高度差所产生的压力,即认为液（气）柱所产生的压力是不变的。但由于气体的可压缩性,气体密度随压力变化而变化,这就造成了气柱高度虽然不变,而气柱所产生的压力却是变化的,从而产生测量误差。本文就此问题进行分析,力求使气体活塞式压力计的量值传递更准确。     

基于PNN-DS信息融合模型的目标识别方法

针对目标识别中常用BP—DS信息融合方法识别率低,运行速度慢,抗噪性差等问题,提出一种基于PNN网络和DS证据的信息融合方法。该方法不仅综合了证据理论在处理不确定信息方面的优点和神经网络在数值逼近上的长处,利用神经网络和证据推理算法获取了基本概率赋值,同时突出了PNN网络在处理多传感器信息的准确性和运算速度上都要优越于BP网络的特点。     

单柱地轨型三坐标机立柱的研究

结合单柱地轨型三坐标机的结构特点，通过对横梁的分析进而对立柱进行了详尽的研究，这些研究对立柱的结构分析，受力分析和误差分析，最后指出由立柱弹性引起的测量误差可以和由其它因素引起垢测量误差相迭加，并可进行软件修正。