六端口微波测量技术

六端口技术是从70年代初发展起来的一项新的微波自动测量技术。经过十多年来各国科技工作者的研究、实践,无论在理论上,还是在系统构成、误差分析等方面均趋于成熟。该技术目前已广泛应用于微波计量、安全防护和工业在线检测诸部门。由六端口网络组成的自动网络分析仪,可望成为技术性能高的自动测试系统。本文分四个部分,系统地介绍了六端口技术的发展及其在微波测量中的应用;几种常用六端口结的组成及其设计准则;六端口自动网络分析仪的校准及其测量方法,以及如何评定六端口网络分析仪不确定度等问题,供从事微波计量测试及有关人员参考。     

最大时间间隔误差计算方法及其分析

首先给出了基于MTIE估计基本定义的直接计算方法,然后介绍了可使MTIE计算时间大为缩短的判别准则方法,并对这两种方法进行了比较,指出了各自方法的优缺点.     

应用分力合成方法提高系统性能指标的研究

提出了将柔性结构的分力合成主动振动抑制方法和反馈控制律结合使用来提高柔性结构控制系统性能指标的方法。应用该方法仅需要知道闭环系统及柔性振动的频率及阻尼，而且可以同时抑制任意多个振动模态（包括控制器引起的振动，柔性振动及其他形式的振动），分力合成方法对频率及阻尼的不确定性具有较强的鲁棒性，使该方法易于工程实现，文章针对单柔性杆，将分力合成主动振动抑制方法和反馈控制相结合，设计了不同形式的大角度机动控制律，数值仿真和试验结果充分验证了方法的有效性。     

绳索断裂对二维二次太阳翼展开过程影响分析

为识别二维二次太阳翼关键环节和预示其在轨展开故障模式，开展不同位置绳索断裂失效对太阳翼展开的影响程度分析。采用考虑绳索断裂的绳索联动轮力学模型，建立了适应于不同联动轮半径的联动轮受力模型，提出角度触发约束消除方法，解决了太阳翼第2次展开过程连续仿真问题，建立了太阳翼第2次展开动力学方程，分析了不同位置绳索断裂失效对太阳翼各板展开角度、展开构型和其他绳索张力的影响。分析表明，越靠近星体的绳索联动机构失效对太阳翼展开过程的影响越大，其中连接架上绳索联动机构失效可直接导致二维二次太阳翼在轨展开失败。     

高雷诺数湍流非预混火焰及NO生成的大涡模拟

采用两种亚网格湍流燃烧模型,即化学建表方法结合假定概率密度模型和稀疏拉格朗日过滤密度函数方法,对高雷诺数湍流非预混火焰Flame D进行数值研究,定量比较不同亚网格模型的差异,并对火焰特征、污染生物生成特性进行分析。结果表明,两类亚网格燃烧模型预测的温度及大组分分布相近,稀疏拉格朗日过滤密度函数方法可以更好地模拟CO质量分数分布。不同的假定概率分布均可合理描述湍流与火焰的相互作用,之间的差别主要体现在NO分布,Dirac函数远高估了NO生成,而Top-hat函数则略低估了NO生成,Beta函数表现最优。Flame D的高温区及NO质量分数均主要分布在当量混合线及富燃侧附近。受高温伴流的影响,NO质量分数与温度一直保持高度正相关,峰值主要集中在标量耗散率很小的区域。不同截面上,反应物中的O_2和生成物中的H_2O均与NO高度相关。     

基于脑电功率谱密度的作业人员脑力负荷评估方法

脑力负荷状态的准确识别对减少因作业人员无效脑力负荷导致的人因事故具有重要意义。针对人-机系统中作业人员脑力负荷客观评估问题开展了基于MATB-Ⅱ平台的3种不同脑力负荷水平下的航空情境实验，记录16名被试的NASA任务负荷指数（NASA-TLX）量表数据和脑电（EEG）信号，提出了一种基于脑电功率谱密度（PSD）和支持向量机（SVM）的个体脑力负荷评估方法。结果表明：随着实验设计脑力负荷水平增加，被试的主观脑力负荷得分显著提高（p<0.001），这表明该实验任务设计较好地诱发了低负荷、中负荷和高负荷情境。在此基础上，通过网格搜索法确定个体脑力负荷评估模型的统一优化参数，惩罚系数取3 000，核函数参数取0.000 1，模型测试正确率达到0.966 5±0.029 8，宏平均的受试者工作特征曲线下的面积（Macro-AUC）达到0.991 0±0.011 4。本文为作业人员脑力负荷状态的客观和准确评估提供了一种新的办法，为后期作业人员脑力负荷状态的实时判别提供模型基础。     

影子工资理论的发展与应用

影子工资是为实现一定的经济发展目标而人为确定的,比名义工资或实际工资更能准确地反映劳动力资源的真实价值,并能促进其合理流动与利用的经济价格。它不仅能合理地反映劳动力价值,而且还能反映社会消耗、劳动力市场的供求关系和劳动力资源的稀缺或过剩程度,有利于资源的优化配置。影子工资理论的发展经历了线性规划对偶法、市场均衡价格理论及其拓展、按贸易货物口岸价调节的国际市场价格理论等阶段。国际通用的影子工资测算方法有UNIDO法、L-M法、S-V-T法和阿拉伯法,等等。     

飞机空调系统频发故障模型构建及预测

利用时间序列算法,对飞机空调系统故障进行预测研究。该算法基于数据处理后集成到SAS系统中的飞机空调系统故障序列,利用SAS/ETS模块相应命令检验该序列为平稳非白噪声序列,在此基础上对有限多个模型进行相对最优化选择后构建自回归移动平均(ARMA)预测模型。最后,将该模型应用于某型飞机空调系统故障实证研究及短期预测中,分析结果表明,该方法在飞机空调系统故障短期预测中的效果良好。