Investigation on the Thermal Conductivity of 3-Dimensional and 4-Directional Braided Composites

It is vital to choose a factual and reasonable micro-structural model of braided composites for improving the calculating precision of thermal property of 3-D braided composites by finite element method (FEM). On the basis of new microstructure model of braided composites proposed recently, the model of FEM calculation for thermal conductivity of 3-dimennsional and 4-directional braided composites is set up in this paper. The curves of coefficient of effective thermal conductivity versus fiber volume ratio and interior braiding angle are obtained. Furthermore, comparing the results of FEM with the available experimental data,the reasonability and veracity of calculation are confirmed at the same time.     

陶瓷纤维梯度增强活塞的梯度方程研究

 功能梯度材料零件具有单质材料零件无法比拟的理化性能优势,然而由于材料分布复杂以及对功能梯度材料本身性能研究不充分,使性能分析存在很多困难。论文应用复合材料热性能理论,采用有限元分析软件ADINA,分析陶瓷纤维梯度增强活塞（材料梯度方程的参数不同）的温度分布和应力分布,结果表明陶瓷纤维梯度层可以明显改变活塞温度分布,缓和由于热膨胀系数不匹配,在陶瓷纤维增强层与活塞本体交界处产生的应力。根据计算结果拟合出温度峰值、整体应力峰值和层间应力峰值与方程系数之间的曲线,并加以验证。     

基于牛顿欧拉法的3-RPS并联机构逆动力学分析

 以3-RPS机构为例,研究了对称少自由度并联机构的逆动力学问题。因其自由度数目小于6,该类机构的支链不仅传递驱动力,同时还需为动平台提供约束。然而,现有文献大多未对广义约束力给予足够的重视。采用牛顿欧拉法建立了3-RPS机构的刚体动力学方程,给定动平台的运动规律及外载荷后,可一并求解机构所需的驱动力与约束力矩。算例仿真表明,与动平台自由速度方向不一致的外载荷主要需由约束力矩平衡。因此,在对称少自由度并联机构动力学设计中,必须计入广义约束力的影响。     

由混合特征对构造对称三对角矩阵

文章考虑一类由混合特征对构造对称三对角矩阵,文中给出了解的存在性和唯一性的充分必要条件,并且给出相应的算法和数值算例。     

求解广义特征值反问题的数值方法

讨论一类广义特征值反问题的数值解法,这类问题包括加法、乘法和经典特征值反问题作为其特殊情况。基于行列式和最小奇异值的计算,文中给出了求解这类问题的两个二次收敛的数值方法,描述了在出现重特征值的情况下如何改进其中的一个方法以保持二次收敛性,并且给出了两个数值例子以解释收敛性结果     

基于神经网络技术实现磁流变阻尼器对结构振动的优化控制(英文)

磁流变 ( MR)阻尼器是土木结构振动控制领域最有应用前景的半主动控制装置之一 ,但由于 MR阻尼器的高度非线性动特性 ,使得描述其逆向动特性的数学模型很难得到 ,即根据理想的阻尼力确定出 MR阻尼器所需的输入电压。然而 ,对基于 MR阻尼器的结构振动控制设计和仿真 ,这种反映阻尼力 -电压关系的逆向动特性模型是十分重要的。为此 ,本项研究针对 MR阻尼器的非线性特性 ,提出运用神经网络技术建立 MR阻尼器的神经网络模型来模拟其逆向动特性 ,神经网络模型的输出即为产生理想的阻尼力所需的输入电压。通过数值仿真结果探讨所提出的结构振动控制策略的适用性和有效性     

第二类对称三对角矩阵逆特征值问题及其应用

本文研究如下问题: 问题Ⅰ 给定n×2实矩阵X和实对角矩阵A=diag(λ_1,λ_2),求第二类n×n实对称三对角矩阵T使得TX=XA。 问题Ⅱ 给定第二类n×n实对称三对角矩阵(?),求第二类对称三对角矩阵(?)使得,其中S_T是问题Ⅰ的解集合。 本文给出了问题Ⅱ有解的充分必要条件,研究了问题Ⅱ解的存在性和唯一性,给出了问题Ⅰ和问题Ⅱ解的表达式,描述了求解问题Ⅰ和问题Ⅱ的数值方法,讨论了数值方法的应用,并给出了一些数值例子。     

Using the radial basis function neural network to predict ionospheric critical frequency of F2 layer over Wuhan

Neural networks (NNs) have been applied to ionospheric predictions recently. This paper uses radial basis function neural network (RBF-NN) to forecast hourly values of the ionospheric F₂ layer critical frequency(f_oF₂), over Wuhan (30.5N, 114.3E), China. The false nearest neighbor method is used to determine the embedding dimension, and the principal component analysis (PCA) is used to reduce noise and dimension. The whole study is based on a sample of about 26,000 observations of f_oF₂ with 1-h time resolution, derived during the period from January 1981 to December 1983. The performance of RBF-NN is estimated by calculating the normalized root-mean-squared (NRMSE) error, and its results show that short-term predictions of f_oF₂ are improved.     

固有模态函数(IMF)积检测器——以低信噪比情况下超宽带雷达信号检测为例

首次提出了一种固有模态函数积检测器.首先通过经验模式分解(EMD)把带噪信号分解成有限个固有模态函数(IMF).检测的基本思路是,对各个IMF分量的绝对值作逐点乘积,用于抑制噪声并凸现信号,最后进行滤波和判决.本文以UWB信号为例,数据源于UWB雷达实验系统.在低信噪比(SNR),UWB脉冲与噪声波形相似,且噪声概率密度函数(PDF)未知情况下,进行实验.结果表明,当峰峰信噪比低于5 dB时,该检测器性能优于Teager能量算子(TEO).     

同步误差条件下的空间目标双基地ISAR自聚焦算法

以空间目标为研究对象,针对双基地雷达时间、空间及频率同步误差导致的逆合成孔径雷达图像散焦问题,提出基于离散多项式相位变换的自聚焦算法。算法首先将目标平动、转动及同步误差导致的相位项统一建模为高阶多项式,利用离散多项式相位变换方法估计高阶多项式系数并据此构建补偿相位项,完成高阶相位补偿。最后进行方位压缩得到高聚焦度的二维ISAR像。算法通过选取合适的延时参数及成像积累时间可得到高精度参数估计及相位补偿,理论分析和仿真校验了算法性能优于常用的非参数化自聚焦算法。