GaInP_2外延薄膜的成份调制与超结构间的关联

用自制的具有极高分辨率的微机控制的三晶体x-射线衍射仪测量了用MOCVD方法生长的Ga_(0.52)In(0.48)P外延薄膜的超结构。我们发现,在Ga_(0.52)In(0.48)P外延薄膜内由In平面和Ga平面交替组成的(?)平面中,存在着交替的In丰与Ga丰平面。对此,我们定义了有序因子,并首先精确地测定了有序因子值。由此导出了成份调制的表达式。这样,我们就可用成份调制表示式来表达GaInP_2外延薄膜中存在的部分有序相的超结构特征。     

噪声协方差估计新算法在惯性导航系统中的仿真研究

研究一种在动态系统常值误差未知的情况下对线性时变随机系统误差协方差进行估计的新方法。该方法通过构造一个新的时间序列,其协方差由未知参数的线性组合组成,然后用递推最小二乘法来计算新序列的协方差,该方法不需要任何关于噪声的先验知识。从仿真结果来看达到了较好的效果。     

具有线性回归特征的多组实验结果对比分析方法的研究

研究试验参数变化情况下．具有线性回归特征的多组试验结果差异性的对比分析方法。数学上谈问题转化为对回归直线的常数口和比例系数6两组随机样本的F检验。当这两个指标均无显著差异时，认为两组(或多组)试验数据无显著差异。谈法将判断的范围外推到了整个实数域，因此要求条件过高。本文提出了重合度法，即用试验参数的共同区域内回归直线置信带的面积重合度．判断实验结果的一致性。对试验数据的分析表明，该方法具有明显的合理性．但其临界值还需进一步研究确定。     

A method of predicting visual detectability of low-velocity impact damage in composite structures based on logistic regression model

This paper proposed a new method for quantitative assessment of visual detectability of damage based on logistic regression, using the Probability of Detection (POD) as a criterion. Experiments were performed to establish the massive hit/miss data of visual inspection. Authoritative investigations verified the reliability of the data. The prediction function concluded comprises more than one flaw size parameters, including the depth and diameter of the dents. The results show that the depth and diameter of the dents are pivotal for the evaluation of detectability; the type of detection, the detection distance, and the qualifications of personnel are critical external factors to be considered. This function, with an accuracy rate of nearly 85%, is capable of predicting the visual detection probability of impact damage under various detection environments, which will provide a reference for the damage tolerance design of composite materials and field maintenance in the Non-Destructive Testing (NDT) field.     

线性异方差回归分析

提出了线性异方差回归分析方法,从而可以通过散点试验测定高置信度、高可靠度的性能曲线。该方法不但适用于线性异方差情况,而且文中还将其推广到了一般异方差情况。与传统的成组试验法相比,该方法既可节省大量试件,又具有更高的精度。     

基于互信息的输入变量选择算法综述

空间环境是空间态势感知的重要组成部分,在空间科学领域,受限于对日地系统物理规律的全面认知,现有的基于物理机制的空间环境预测模型目前还难以实用化,通常采用的多是基于数据的经验类模型。基于互信息的输入变量选择算法为空间环境要素预测模型的输入确定了思路。由于能充分考虑不同输入、输入与输出之间的潜在关系,基于互信息的输入变量选择算法近年来在回归及分类问题上得到了广泛的应用和发展。本文以输入变量选择算法的3个关键环节,即评价标准、搜索策略和停止准则为线索,从不同角度对基于互信息的过滤式变量选择算法进行了系统的分析与梳理,重点对不同变量评价标准依赖的假设条件进行了数学上的推导和说明。最后总结了其发展规律,可为后续研究尤其是建立空间环境预测模型提供借鉴。     

Softmax分类器深度学习图像分类方法应用综述

基于深度学习的人工智能图像分类方法研究是当前计算机视觉领域的研究热点。面向深度学习中的Softmax图像分类方法,首先回顾了图像分类技术的发展历程,接着介绍了图像识别技术中的分类器,并解释了Softmax回归函数的分类实现原理。基于Softmax回归分类器的应用,详细阐述了多种图像分类技术,具体包括浅层神经网络、深度置信网络、深度自编码器和卷积神经网络。同时,对比介绍了各种级联模型的具体结构、训练方法、实际应用、分类效果以及优缺点。最后,从Softmax回归分类器、深度学习网络模型和高维数据分类三个方面对基于Softmax回归分类器的深度学习模型在图像分类方面的发展与应用前景进行了展望。     

离心通风器通风阻力的影响因素

为分析航空发动机离心通风器通风阻力的影响因素,应用计算流体动力学(CFD)和雷诺应力模型(RSM)对离心通风器内流场进行数值计算.比较相同工况下通风阻力的计算与试验值,保证模型的适用性.通过计算得到不同工况和结构的足够拟合数量的离心通风器阻力值,对数据进行二元二次空间趋势面回归分析.结果表明:流量和转速的增加都带来更大的通风阻力;通风孔偏心设计与减小辐板顶圆半径可以减小通风阻力,通风孔偏心设计存在最佳偏心距约为7.5mm.     

非线性偏最小二乘回归法在均匀设计响应面法中的应用

 针对目前多维变量可靠度分析中广泛应用的均匀设计响应面法(RSM),指出了使用最小二乘(LS)法拟合拟线性回归模型时存在的局限性,并提出采用拟线性偏最小二乘(PLS)法来回归响应面系数。由于拟线性回归法限制了模型的形式,精度提高有限,结果也很不稳定,因此又提出用基于样条变换的偏最小二乘回归模型代替拟线性回归模型并用于结构失效概率的计算,既能处理最小二乘法无法解决的变量间多重相关性的问题,又能避开拟线性回归中预先对模型形式的假定。通过算例验证了基于样条变换的偏最小二乘法的适用性和有效性,尤其对于多维变量非线性程度较高的可靠度分析,与普通最小二乘法拟合的响应面相比,其模型更加精确,失效概率精度更高。     

局部进气条件下空气涡轮火箭发动机掺混燃烧研究

为揭示空气涡轮火箭发动机燃烧室中富燃燃气与空气在涡轮局部进气条件下的混合增强机制和燃烧反应机理,对富燃燃气与空气的湍流混合及燃烧过程进行了数值模拟,并结合试验结果定量分析了两类燃烧组织方案的掺混和燃烧效率。研究结果表明:涡轮局部进气条件下波瓣混流器强化掺混的主导因素是大尺度流向涡的对流型混合,涡轮局部进气对涡系的初始空间分布及涡量强度具有显著影响,其对下游掺混质量的影响与波瓣型面相关;肼分解燃气与空气的燃烧是一种分支链锁反应,其主要反应历程是氢气的氧化反应和氨气的分解,热混合效率可作为掺混燃烧效率预测的重要参考量。 