均布压力作用各向异性矩形薄板大挠度问题

基于冯·卡门模型，选择中心挠度为摄动参数，利用摄动方法将正交异性矩形薄板大挠问题的非线性偏微分方程组逐级线性化，导出了各级摄动对应的几个线性偏微分方程组，然后再借助变分法求解，得到了均布载荷作用下正交异性矩形薄板的载荷-挠度曲线。     

基于因子模糊化BP神经网络的磨损颗粒识别

在引入了一套磨粒形态学描述子来提取磨损颗粒的显微形态特征的基础上 ,采用人工神经网络技术 ,编制了用于磨损颗粒自动识别的 BP网络计算机模拟程序。在网络训练的过程中应用了本文引入的因子模糊化训练方法 ,使训练速度大大加快 ,以异或问题为例 ,速度可提高 5～ 1 0倍。应用此网络对磨粒测试库进行识别实验 ,识别正确率在 90 %以上 ,并且识别速度很快 ,大大优于传统的磨粒识别方法。     

适用于海洋平台结构的随机疲劳试验数控系统的设计

为了解决海洋平台结构的疲劳载荷模拟问题,根据平稳随机过程的功率谱密度同结构疲劳损伤间的关系,论证了用随机振动模拟疲劳载荷的可行性,设计了双机随机振动控制系统。该系统以IBM-PC为主机,以Z80CPU为从机。两机间用双向8位并行口通讯,采取松耦合方式共享存储器来交换数据。主机承担信号随机化、谱估计、谱修正等数据处理任务及通讯管理,从机负责输出激励信号和数据采集。在计算机和疲劳试验机之间还专门设计了I/O接口电路。该数控系统已用于疲劳试验,可进行200Hz以下的低频随机振动控制,也可推广应用于海洋平台以外的低频随机振动控制。     

模态分析与结构动力优化

现代工程结构往往承受地震、风、波浪等各种载荷,其减振设计是十分复杂的问题,需要将模态分析、有限元分析与减振技术、优化设计等技术结合起来,本文对这些问题进行了评述与讨论,并提出了一些方法。     

一种有效的锯齿波调频信号识别方法

分析了锯齿波调频信号相位差分序列的特征,在此基础上给出了锯齿波调频信号的识别和参数估计方法,并采用多重相位差分改善了算法对低信噪比环境的适应能力.仿真给出了不同信噪比下对锯齿波调频的识别率.     

用于脉冲多普勒雷达EMI检测和角度测量的杂波滤波和处理技术

脉冲多普勒雷达发射一组脉冲重复频率（ＰＲＦ）恒定且相位相参的射频脉冲，叫做相干驻留间隔或ＣＤＩ。由此产生的雷达回波脉冲在雷达接收机／处理机的多普勒滤波器组中被当作一个整体并进行相参积累，以便为在杂波环境中检测小目标提供必要的相参处理增益和速度鉴别能力，相对较长的ＣＤＩ和最小天线扫描速率约束常常使目标照射限制在每个波束驻留时间的几个ＣＤＩ上，由于每个ＣＤＩ回波的功率可能因ＣＤＩ之间射频频率分集（为减     

电推进可使联盟号能力接近质子号

俄罗斯研究人员称，采用现有的等离子体推力器技术可使联盟2-1b火箭的静地轨道有效载荷能力成倍提高。目前萨马拉中心的联盟2火箭采用弗雷盖特上面级时可将1吨重的有效载荷送入静地轨道，但应用力学与电动力学研究所（R1AME）研究人员认定，通过用火炬试验设计局的氙燃料霍尔效应推力器对上面级进行改进，该火箭在拜科努尔发射时可用180天时间把2280公斤的卫星送人静地轨道。     

神经网络在雷达辐射源识别中的应用研究

由于现代战争中雷达信号环境日趋复杂 ,新体制和复杂体制雷达大量涌现 ,现有的雷达信号识别方法不能适应未来电子战环境 ,研究新的高效的雷达识别方法 ,已成为当前比较迫切的课题。研究了雷达辐射源识别的神经网络方法 ,分析了它的可行性及其优点 ,给出了用B -P网络来实现雷达辐射源识别的方法 ,并与ESTRR方法进行了比较。     

有源磁悬浮动态特性的测试与辨识

惯性仪表有源磁悬浮的动态特性实质上反映着其浮子组件五个自由度的动力学规律。针对时分式有源磁悬浮动态特性测试在工程实现上的具体困难， 基于多输入多输出（ Ｍ Ｉ Ｍ Ｏ） 系统的测试和辨识原理， 采用时分信号激励和近似的时序同步数据采集方法， 进行了磁悬浮各回路的时域测试和辨识， 结果表明， 开环状态下的浮子运动有一定交叉耦合关系， 在有源磁悬浮设计和调试中应当加以考虑。同时分析了辨识的可行性和可信度。     

防空体系中的对抗策略

在说明防空体系基本功能和基本组成的基础上，探讨防空体系的对抗策略，阐述防空体系中各类传感器具应有的功能，重点提出“电磁环境侦察系统”在防空体系实现“电磁沉默”作战模式中所起了关键作用；同时强调人工智能是防空体系在进行识别，定位和作战决策过程中必不可少的至关重要技术；对防空体系中必不可少的至关重要技术；对防空体系中的硬杀伤武器系统和软杀伤装备的配置及作用提出了一些基本想法，最后给出防空体系在防空作战