象征型拟微分算子的L^2—有界性

证明了象征型拟微分算子的一个Ｌ＾２有界性定量，其中象征ａ｛ｘ，ζ｝关于ｘ的正则性条件被进一步减弱了。在某种意义下，该结果给出了定量Ａ与定理Ｂ之间的联系。     

应用改进多种群遗传算法的多星成像目标规划方法

针对目前多星成像目标规划求解算法容易陷入局部最优解,且对于大区域目标及规划时间周期较长时不能尽快规划出较优的成像方案问题,提出一种改进多种群遗传算法的多星成像目标规划方法。以成像规划方案周期最短、覆盖率最大为目标函数建立模型;利用改进的多种群遗传算法对模型进行求解,采用移民算子种群在多种群之间关联及更新种群,保留每代进化中的最优成像方案。利用多星对区域目标成像验证了所提出的方法,结果表明:此方法能够较好地用于模型的建立及求解,有效地规划出目标函数较优的成像方案。     

火箭发动机气体-颗粒两相流双流体模型研究

探讨了两相流双流体模型中颗粒相压强、两相界面压强以及两相界面速度等若干关键问题,从理论上推导了双流体模型的控制方程,并讨论了颗粒相控制方程的双曲性.把LU隐式时间格式和Van-Leer矢通量分裂格式应用到两相流双流体模型中,并对一维等截面传热摩擦管道和轴对称JPL喷管中气固两相流进行了计算,计算结果与文献结果吻合良好,所建数学模型正确,所用数值计算方法可靠.     

涡轮叶片CT图像边缘提取的最优算子研究

为了解决叶片计算机断层(computed tomograghy,简称CT)图像边缘提取精度低效率差的问题,以解析法提取边缘的理论为基础,推导了适用于CT图像边缘提取的最优算子,并通过定量计算与模拟标准图像对最优算子的性能进行了分析,结果表明最优算子在抗噪、定位精度以及单像素响应等方面都比传统的边缘提取算子更为优越.实际应用最优算子提取的叶片边缘更光顺,噪声点以及伪边缘更少,进一步证明了最优算子在CT图像边缘提取方面有着明显的优势.      

多飞行器协调航迹规划方法

针对多飞行器的协调航迹规划展开研究，提出了一种基于协同进化的多飞行器协调航迹规划算法。在该算法中，不同飞行器的潜在航迹形成它们自己的子种群，并在于种群内部进化。不同飞行器间的协调关系由航迹的评价函数来实现。同时，通过使用特定的染色体表示方法和进化算子，该算法可以有效利用各种环境信息，处理各种航迹约束，并实时地生成三维航迹。     

基于卫星云图的大区域云层预测方法

云层覆盖是影响对地观测卫星成像的一个重要问题,如果遥感图像中云层比例太高,或者特定目标不可见,则遥感图像就会失效。对地观测卫星能够根据云层预测信息,在多个观测目标之间进行选择。面向对地观测卫星任务规划的应用,设计了大区域范围的短期云层预测方法,首先通过光流法获取云运动矢量,然后依据云运动矢量外推获得预测的云层图像,同时引入拉普拉斯算子刻画云层运动过程中的扩散现象,利用风云二号卫星的真实云图序列数据,通过神经网络的反向传播算法优化扩散因子,以提升云层预测的效果。通过对结果进行分析,引入的拉普拉斯算子方法能够提高云层预测的精度,80%分位数的云层覆盖率误差约为11.7%,该精度的云层预测可以用于指导对地观测卫星任务规划。     

中国枢纽机场发展探讨

一、“分裂”的枢纽模式 近年来,随着航空自由化、新型弋机的不断出现和低成本航空公司的成长,在城市对间建立直飞航线的门槛越来越低,更多的城市对享受到了直飞航线的便利。特别是在欧美等国家,较高的人均收入水平使更多人有航空旅行的需求。根据BCG公司的一项分析,目前欧美间只有三分之一的城市对能够支撑直飞航线,而到2015年,将有39％的城市对可以支撑直飞航线,到2025年,则是43％的城市对。而在欧洲一亚洲间2004年有26％的城市对具有直飞潜力,到2025年,则是40％的城市对。在北美-亚洲间2004年有57％的城市对具有直飞潜力,到2025年,则是73％的城市对（如图1）。     

超机动导弹的神经网络控制系统

 研究了应用于具有超机动能力的导弹的非线性神经网络控制系统.利用神经网络可以任意逼近非线性函数的能力,来学习超机动导弹在大迎角状态下的高度非线性动态特性的逆动态特性,得到对参数变化及未建模动态具有较好鲁棒性的控制系统.为了改善神经网络的学习能力和学习算法的稳定性,对学习增益做了模糊化处理.数字仿真结果说明了该控制方案可以达到预期效果.     

基于Canny边缘检测的Mean-Shift跟踪核窗宽确定方法

传统核窗宽固定的Mean—Shift跟踪算法不能很好地对做复杂运动、尺寸变化的目标进行有效地跟踪,变核窗宽是解决这一问题的途径。图像的边缘表征了目标的重要特征,可以通过提取目标的边缘来确定核窗宽并用于跟踪。基于Canny边缘检测算法确定跟踪窗宽加快了Mean—Shift跟踪算法的运算速度,仿真结果验证了该跟踪算法的有效性。     

基于Bayes-模糊逻辑算子的小子样可靠性信息融合方法

为了解决航空航天复杂系统可靠性评定中样本量小而导致评估结果可信度不高的问题,引入模糊逻辑算子这一非线性模型对多源可靠性验前信息进行融合,并给出了其参数估计的第二类极大似然(ML-Ⅱ)估计方法,通过仿真示例说明了融合方法的有效性.