射线跟踪法的改进及其应用

研究复杂组合体目标后向散射场问题，并对射线跟踪法的典型算法进行改进，以提高计算精度和运算速度。推导精确的积分公式，用典型体目标对改进的算法进行验证，进而计算复杂组合体目标的后向散射场。矩形截面直进气道的计算结果不仅比学者Hao Ling的计算结果更为精确，而且计算速度提高了两倍。三面角反射器的计算结果与实验结果基本吻合。最后，计算了某型航母甲板上复杂目标组合体目标的RCS，并与近似法和像素法的计算结果进行了比较分析。     

再入飞行器复杂结构随机振动响应分析研究

本文用MSC／NASTRAN软件对再入飞行器复杂结构轴向随机振动试验和横向随机振动试验进行了响应分析，并与试验测量结果进行了比较，两者基本相符：加速度响应均方根值预示误差小于30％（轴向随机振动响应分析）和50％（横向随机振动响应分析）。本文采用的飞行器复杂结构随机振动响应分析方法和技术途径得到试验验证。     

产品并行设计过程基本要素研究

为了对产品并行设计过程进行有效地管理、规划、协调和控制,建立了产品并行设计过程体系结构,分析了产品并行设计过程的特点,对产品并行设计过程所必需的既完备而又不冗余的W 2H基本要素做了必要的描述,对如何利用这些要素对产品并行设计过程进行跟踪管理进行了分析和研究。     

一种干涉SAR复图像数据的快速仿真方法

为了给干涉测高算法提供具有先验知识的干涉数据,进行算法的定量可控误差分析,以完成算法性能的定量评估,针对干涉SAR(合成孔径雷达)数据仿真进行了深入的研究.考虑多种因素,推导出用于干涉SAR仿真的一种仿真模型,能快速完成干涉SAR面目标复图像的仿真;并提出迭代插值算法反推雷达斜距,既很好地去除了干涉SAR仿真中的奇异点效应,又提高了仿真速度.能够为图像配准、相位解缠产生数据源,也可进行基线估计.计算机仿真结果表明,新仿真模型具有快捷、灵活、多功能性,迭代插值算法也具有快速准确性.     

界面周期刚性线夹杂附近的纵向剪应力

研究了不同材料界面含周期刚性线夹杂的纵向剪切问题.利用复变函数方法,获得了封闭形式解,并用于计算了刚性线端的应力奇异因子,研究了刚性线之间的应力干涉问题及刚性线夹杂场量的尺度效应.从解答的特殊情形,可导出一条界面刚性线问题及均质材料中共线周期刚性线问题的解答.      

电子设备热分析软件应用研究

应用热分析技术,能在产品的设计阶段获得其温度分布,从而优化设计,提高产品可靠性.介绍了现在流行的电子设备热分析软件,阐述了电子设备热分析软件在应用中面临的一些问题,并结合一简单实例,展示了电子设备热分析的全过程,对热分析软件应用中的部分难题提出了解决方案.结果表明:妥善处理好主要问题,则能够达到较高的热分析精度,满足工程需求.      

航天器机械可靠性特征量裕度的概率设计方法

提出了可靠性特征量裕度的概率设计方法,建立了可靠性指标、裕度系数和特征量设计值之间的定量关系,分别论述了航天器的机构传动裕度、密封件密封裕度、防热结构防热裕度、火工连接解锁装置装药裕度的概率设计方法,为航天器机械产品可靠性量化设计提供了技术途径。     

统一硬化模型在复杂加载条件下的应用

超固结土模型是能够描述土的剪缩、剪胀、硬化、软化和应力路径依赖性等特性的简单、实用的模型,与剑桥模型相比,仅增加了一个材料参数(Hvorslev面斜率).采用基于SMP(Specialy Mobilized Plane)强度准则的变换应力方法对模型实现了三维化.在模型中应用加卸载准则来反映复杂加载条件下土体的应力应变特性,模拟了随着循环次数的增加,土体会逐渐变硬,剪切模量逐渐增大、孔隙比减小、超固结程度不断增大等趋势.由循环加载以及真三轴试验数据和预测结果的基本吻合表明了模型能够合理地反映复杂加载条件下土的变形特性.      

基于全卷积孪生神经网络的复杂监控场景下前景提取方法

由于光照变化、相机抖动和动态背景等因素影响,现有基于传统图像处理方法的前景提取算法并不能在复杂场景下获得良好的分割效果。针对此类问题,本文提出了一种基于全卷积孪生神经网络的前景提取算法,仅需任意2帧图像即可准确提取运动前景。将输入的2帧图像分为背景图像与待提取图像,将其输入全卷积孪生神经网络得到二者的相似性度量图,该相似性度量图中包含待提取图像相对于背景图像的各像素变化情况信息;接着将相似性度量图与待提取图像融合,利用编解码网络以实现端到端的前景提取。在CDnet2014数据集上进行综合评估与测试,结果均证明了该方法的有效性。     

一种小样本民机产品的可靠性预测方法

将最小二乘支持向量机(Least square support vector machine,LS-SVM)应用于小样本民机产品的可靠性预测分析。通过重构相空间的饱和嵌入维数,确定最小二乘支持向量机的最佳输入变量;然后,使用最小二乘向量机建立可靠度回归预测模型,运用自动网格搜索法,优化了最小二乘支持向量机的建模参数,实现了比现有方法精度高、泛化性好的模型。训练和测试的可靠性样本取自某机型襟翼液压锁寿命可靠性数据。与神经网络模型的比较实例表明,提出的方法合理有效。