基于遗传算法和空间推进方法的高超声速进气道优化设计研究

将遗传算法（单目标遗传算法GA和多目标遗传算法NSGA-Ⅱ、NCGA）与高效、高精度的卒间推进方法——SSPNS（Single-sweep Parabolized Navier-Stokes Algorithm）流场计算方法相结合，对二维高超声速进气道进行了气动优化设计研究。在单目标优化设计中以巡航点（Ma=7．0）的总压恢复最大为设计目标，多目标设计中则在巡航点分别考察了总压恢复最大-压升最大两目标模型、总压恢复最大-压升最大-阻力系数最小三目标模型。优化设计结果表明，单目标设计使得总压恢复有明显提高；多目标优化设计所得的Pareto最优前沿为设计者提供了可靠的设计依据。为了兼顾巡航点和加速爬升段的综合忭能，采用多目标优化方法对进气道进行了多点优化设计，并开展了基于等动压弹道的设计点选择问题初步研究。计算结果表明，若将设计点选在Ma=6．5左右，则进气道的综合性能较好。     

基于偏差信息的星载计算机系统负载平衡算法的研究

相邻结点负载平衡算法具有计算简单、额外开销小的优点。但由于采用局部的观点平衡负载，限制了结点信息得到的范围，使得系统在某种情况下达不到全局平衡，本文提出了基于偏差信息的星载计算机系统负载平衡算法，它改变了结点传递的实际负载信息，使修改后的负载信息能体现出结点及其周边结点的负载形势，以此弥补了相邻结点负载平衡算法的不足，并将其应用在星载计算机系统上，首先，介绍了相邻结点负载平衡算法及其存在的不足；其次，描述了基于偏差信息的星载计算机系统负载平衡算法，最后，通过仿真实验，给出了这种算法同其它几种负载平衡算法的比较，并证明了它的正确性与可行性。     

基于预警卫星观测的弹道导弹运动状态估计算法

针对预警卫星仅有角度测量信息,目标运动可观测性很弱,而导致最大似然弹道估计条件病态严重的问题,提出基于提供目标状态估计和联合误差协方差的Levenberg-Marquardt算法的修正最大似然估计(MML)算法.利用预警卫星初始观测时刻的目标高度和速度等部分先验信息作为伪测量量,推导出导弹运动状态参数估计的修正最大似然算法.最后,对算法进行了Monte-Carlo仿真研究,仿真结果表明估计误差同理论误差边界相当,验证了估计算法的一致性和有效性.     

大学英语教学中对学生自主学习能力的培养

文章通过对自主学习定义及影响自主学习因素的分析,运用在教学实践中的经验,论述了在大学英语教学中培养学生自主学习的能力,提高学生的学习效率,以获得最佳学习效果,从而提高我校大学英语教学水平。     

基于短波多径信道的复判决反馈均衡器的改进

在平方根卡尔曼复判决反馈均衡器原理的基础上,针对短波信道经常存在的多径在前主径在后的情况,对应用于短波高速数据传输的均衡器进行了结构上的改进,不立刻对输入均衡器的码元进行判决,而是延迟一定码元时间后再进行判决。MATLAB仿真结果表明,进行延迟判决的均衡器在既不影响均衡器的收敛速度,且算法复杂度增加很少的前提下,比常规结构的复判决反馈均衡器在抗干扰性能上有很大提高。     

基于及时修正策略的成败型产品可靠性增长分析

针对及时修正试验策略，根据Fries可靠性增长模型和Duane学习曲线特性，基于不同的失败类型对模型进行了扩展。用进化算法对似然函数求极值，获得了参数极大似然估计，以及最终研制阶段可靠性点估计。对某固体火箭发动机可靠性增长实例的分析结果表明，与经典评估方法相比，本文模型更具优越性。     

星图识别质心提取算法研究

采用对星图中星体的灰度值进行加权的方法，计算星图中星体的质心坐标。分析了星图预处理的方法，在此基础上进行了噪声条件下的仿真研究，并获得了满意的结果。     

二进制数与最省砝码问题

用枚举归纳的方法对最省砝码问题进行研究,建立了一个能彻底解决这一类问题的二进制数学模型,并给出了一个简便且操作程序化的求解算法。     

基于统计参数分析和RBF网络的动调陀螺故障诊断方法

针对动调陀螺故障振动信号的特点,提出了一种基于振动统计参数分析和神经网络的动调陀螺故障诊断方法.该方法通过计算原始振动信号的一组统计参数作为表征故障的特征信息,以此作为RBF神经网络的输入参数来学习并识别陀螺故障.实验结果表明,采用对统计参数的计算能够简单、有效地提取陀螺故障特征信息;运用神经网络进行故障诊断建模,使诊断具有自适应、自学习的能力,诊断结果更加可靠.