SnO2-Cu2(OH)3NO3-CuO复合超细粉体的制备及其对AP热分解催化作用

通过水热法合成了SnO2-Cu2(OH)3NO3-CuO、Cu2(OH)3NO3-CuO及SnO2超细粉体,采用XRD、FTIR、TEM和SEM等分析手段对水热产物的物相组成、形貌、粒径进行了分析表征,并考察了它们对AP热分解的催化性能。DSC测试结果表明,水热法合成的SnO2-Cu2(OH)3NO3-CuO复合超细粉体,对AP的热分解催化效果显著,当其添加量为3%时,能使AP的高温热分解峰温降低155℃左右。     

GAP热分解动力学和机理研究

采用DSC、TGA和热裂解-MS、TG—FTIR、热裂解原位-FTIR研究技术，研究了GAP热分解全过程。气相中检出N2、NH3，HCN、H2CCO、CO、CO2、C2H4、HCHO，凝聚相中首先-N3分解生成亚胺中间产物。实验获得了GAP的热反应动力学参数并且提出了可能的分解机理。     

小型化高床载过氧化氢整体式催化剂床研究

通过理论分析和试验对一种新型整体式层板催化剂床进行了研究。设计了催化剂床流道结构并对催化剂床的加工工艺进行了初步研究。热试车结果表明，催化剂床性能良好，最高床载可达16．5g／（cm^2·s），分解效率96％，室压粗糙度小于±2％，催化剂床累计工作寿命大于455s，性能未出现下降趋势。     

单纯形法原理及其扩展

详细阐述单纯形法的基本原理,并就使用单纯形法过程中经常遇到的如何寻找初始基本可行解,如何减少单纯形法的计算量以及如何将大规模复杂问题分解成若干个规模较小的简单问题等方面给予简答。     

基于单个长基线干涉仪的运动单站直接定位

针对以往单站无源定位系统中采用的多通道干涉仪或阵列测向系统复杂、易受通道间幅相不一致性影响等缺点,提出了一种基于信号子空间分解的运动单站单个长基线干涉仪(LBI)直接定位(DPD)方法。该方法采用量子粒子群优化(QPSO)方法获得定位初值,再利用Newton迭代方法得到精估计值。仿真结果表明:增加观测器的机动性,可对辐射源实现快速无模糊的定位;定位性能在较高信噪比(SNR)下可接近定位误差的克拉美-罗下限(CRLB),在低信噪比下优于多通道干涉仪仅测角(BO)和长基线相位差变化率定位方法。     

基于高阶奇异值分解的LPV鲁棒控制器设计

针对高超声速飞行器线性变参数（LPV）模型建模中准确度与复杂度之间的矛盾性,提出了一种基于网格化张量及高阶奇异值分解（HOSVD）的凸多胞LPV模型建模及控制方法。首先基于雅可比线性化给出了大包线网格化模型的张量描述形式,然后提出了一种基于HOSVD的多胞LPV模型生成算法,将网格化模型表述为有限个线性时不变（LTI）顶点及权重函数的组合,并基于舍弃的奇异值给出了建模误差的指标,最后结合某航天飞机再入段六自由度非线性模型进行了大包线鲁棒LPV控制器设计与仿真验证,结果表明该方法可获得计算复杂度低且保证建模精度的LPV模型,设计的鲁棒变增益控制器能够使系统快速跟踪姿态角指令信号,并能够保证系统的稳定性和鲁棒性。      

压气机动静叶干扰的非定常流动特性

采用大涡模拟(large eddy simulation,LES)方法计算动叶尾迹对静叶干扰的流场信息。利用涡量分布揭示动叶尾迹在静叶通道内的演化过程,利用压力梯度识别激波结构及波振源,运用动力学模态分解(dynamic mode decomposition,DMD)方法对静叶通道内流场的时空结构进行模态分解。结果表明:流场中存在3处波振源,分别位于动叶尾缘、静叶前缘和静叶尾缘处;发现静叶通道内流场的频谱具有多峰值现象,模态分解的第1阶流动代表动叶尾迹在通道内随时间迁移,对应频率为动叶通过频率(blade passing frequency,BPF)是通道内旋涡非定常波动的主导频率;第2阶流动是动叶通过频率的2倍频流动,旋涡的空间尺度为1阶模态的1/2,为更小尺度的扰动。      

基于小波阈值降噪和经验模态分解的高光谱图像分类算法

为了充分降低高光谱图像中的噪声以获得高精度的分类结果,本文结合小波阈值降噪(WTD)和经验模态分解(EMD)的优点,提出了一种基于小波阈值降噪-经验模态分解的高精度支持向量机(SVM)高光谱图像分类算法(WTD-EMD-SVM)。首先对高光谱图像进行小波阈值降噪,除去高光谱数据中的高频噪声;然后再对高光谱图像进行EMD,获得含有高光谱数据本质特征的内固模态函数(IMF)和含有低频噪声的残差;最后采用内固模态函数重构高光谱图像,并对高光谱图像进行SVM分类。将其应用到AVIRIS数据92AV3C,仿真结果表明该算法不仅提高了高光谱图像分类精度,同时可减少支持向量数目,以提高高光谱图像分类速度。     

基于多径信号衰落特性的快速DOA估计算法

针对低空测向,提出了一种基于多径衰落特性的快速波达方向估计算法。先给出了一种新的基于时域数据块平滑(TDBS)解相干方法,无阵列孔径损失,对阵列结构无要求,再分步分辨相干和非相干信源,用少数阵元进行迭代解相干处理,降低了算法的运算量,可分辨更多信源。算法无需特征值分解,有较强的实时性。仿真结果表明算法理论正确且有效。     

基于EMD与LS-SVM的刀具磨损识别方法

针对刀具磨损声发射信号的非平稳特征和BP神经网络学习算法收敛速度慢、易陷入局部极小值等问题,提出了基于经验模态分解和最小二乘支持向量机的刀具磨损状态识别方法.首先对声发射信号进行经验模态分解,将其分解为若干个固有模态函数之和,然后分别对每一个固有模态函数进行自回归建模,最后提取每一个自回归模型的系数组成特征向量,特征向量被分为两组,一组用于对最小二乘支持向量机训练,另一组用于识别刀具磨损状态.试验结果表明:该方法能很好地识别刀具磨损状态,与BP神经网络相比具有更高的识别率.