加强心理健康教育促进学生全面成才

本分析了当前形势下加强心理健康对促进学生全面成才的重要性、必要性。开展心理健康教育必须抓住关键环节，重视发展性咨询，通过团体辅导、劳动教育等多形式、多渠道进行。评价了我校开展心理健康教育的实效。     

求解相贯线特殊点问题一例的探讨

在相贯线的求解过程中,利用作截平面,求截交线的方法,精确地求出相贯线上的某些特殊点,并给出了计算机绘制相贯线的参数方程。     

一类中立型高维周期微分系统的周期解

文中利用指数型二分法,结合不动点定理考虑如下形式的中立型高维周期系统: 苦d/dt[x(t)+cx1]=A(t,x(t))x(t)+f(t,x1),得到其T-周期解存在的充分性条件,所得结论改进或推广了早先文献中周期解存在的相应结论。     

基于汇聚点观测的天基光学监视星座设计

针对地球静止轨道目标监视问题,提出了一种基于汇聚点观测的天基光学监视星座设计方法.研究分析了地球静止轨道目标分布特性,针对静止轨道目标在特定位置分布密度较大的特点,设计了监视星座对汇聚点区域进行重点观测的策略.分析了监视星座的轨道类型和传感器观测策略,提出采用太阳同步轨道设计监视星座和相应的汇聚点区域观测的方法.在满足对汇聚点观测要求及同步带重访周期为1d的条件下,对星座进行了设计.仿真结果表明：设计的4颗卫星组成的观测星座,对同步带目标的重访周期小于1d,24 h内的平均观测时间约为900 s,且能观测到更多的同步带目标.该方法可供工程应用参考.     

Eclipse插件开发技术浅探

Eclipse平台是一个开放源码的、可扩展的、基于Java的集成开发环境(IDE).Eclipse本身不提供强大的用户功能,其全部功能都是利用其插件(Plug-in)机制来实现的.本文基于Eclipse平台的体系结构,重点分析了在Eclipse平台下进行插件开发的原理,并实现一个简单插件来展示eclipse插件开发的全过程.     

水下喷雾发动机非设计点性能分析

针对水下喷雾发动机非设计工况下运行特性,建立数学模型并开展数值模拟研究,分析了航行体速度及环境压力对发动机性能的影响等,以期全面了解发动机特性,为其设计工作奠定理论基础。计算结果表明:当发动机应用于航行速度大于发动机设计速度的航行体时,需增大通入气体质量流率,但发动机推力略有减小,推进效率增大;环境压力大于发动机设计工况时,需减小气体质量流率,同时发动机推力及推进效率均减小。通过反馈控制调节气体质量流率及压力,可使发动机动力输出满足航行体一定速度范围内航行的推力需求。      

台阶流模型流场的局部DQ-Lagrange求解方法

以Lagrange多项式作为Differential Quadrature(DQ)方法的基函数,应用局部DQ-Lagrange方法对Navier-Stokes方程进行了数值求解,建立了基于局部迎风DQ-Lagrange方法的复杂台阶流流场求解模型.并在此研究基础上,提出了本质和自然边界条件的处理方法.分析了支持域的选择、边界条件处理方法、迎风机制等对求解精度的影响.结果表明:支持域较大时,Lagrange高阶插值易出现振荡现象,可以采用局部替代全局的插值方法;迎风支持域的加入可以提高求解精度;建模时速度支持域的选择应该大于压力支持域.      

移动质心再入飞行器建模及自抗扰滚动控制

基于移动质心滚动控制方案,研究了其动力学系统建模和非线性耦合系统控制的问题。不同于移动质心控制系统建模中常用的牛顿力学建模和常规拉格朗日建模法,采用准坐标形式的拉格朗日法建立了完整的系统动力学方程,避免了牛顿力学中复杂的相互作用力分析和常规拉格朗日建模法物理意义不明确的缺点。鉴于移动质心滚动控制系统的非线性、耦合性和时变性,提出把系统的非线性耦合项和外部干扰统归为未知扰动,并采用自抗扰控制(ADRC)技术进行估计和补偿,相对于常用的比例微分(PD)控制,自抗扰控制器能更好地适应系统参数的变化,具有很强的鲁棒性。最后,通过数学仿真验证了整个控制方案的可行性。     

测向交叉定位系统中的最优交会角研究

研究了测向交叉定位系统中的最优交会角问题。在目标到两部被动传感器基线之间的垂直距离不同的情况下和最小圆概率误差（CEP）准则下,得出了一些有意义的结论。研究表明,最优交会角跟目标到两部传感器基线的垂直距离与基线长度的比值l有关。当l≥√3/6时,只存在一个最优交会角且此时目标与两部被动传感器呈等腰三角形,并在此情况下分析了l的变化对圆概率误差的影响。当l＜√3/6时,存在两个相等的最优交会角。得出的结论在多个被动传感器的优化配置进而提高目标定位精度方面具有一定的理论和实际意义。     

一种目标识别中基于关键点的仿射不变矩

针对常用仿射不变矩对轮廓边缘信息敏感的特点,提出了一种基于关键点的局部仿射不变矩,以分割出来的物体灰度图像为基础,首先计算出物体的质心,然后以质心为扩展点向周围引伸出多条射线,寻找每条射线方向上的最近灰度极值点,将所有灰度极值点当作关键点集合,并按照文中提出的计算仿射不变矩的方法提取出多阶不变矩,将其当作神经网络的输入向量,放入已经训练好的神经网络来达到识别物体的目的,将此方法应用在了飞机图像的识别上,实验结果证明此方法在物体轮廓分割不完整和有噪点污染的情况下能保持很好的稳健性,简单有效并具有较广的应用范围.