参数曲面的离散求交方法

本文从分片线性逼近的基本思想出发,运用离散细分的手法,讨论了一般参数曲面的求交问题。利用插值逼近的误差估计,给出了一种可根据精度要求,事先确定细分次数的离散求交方法。该方法采用任意三角分划的分片线性逼近,避免了以每个子曲面的四个角点的拟合平面代替原子曲面,保证了分片线性逼近曲面的整体连续性,从而所得交线在逼近和光顺等方面的效果都比采用矩形分划的离散求交方法好。而且该方法可适用于三角域、矩形域或多边形区域上的任何K阶(K≥1)连续可微或者Lipschitz连续的参数曲面,具有较强的通用性,其算法所需的存贮量和计算量都较小,易于在微型计算机上实现。本文给出了一个由DXY-880A绘图机绘制的算法实例的图形。     

固体推进剂粘合剂官能度测定的动态

前言 复合固体推进剂是通过含有高固体填料的液体预聚物粘合剂固化而成。而固化是通过官能团之间的化学反应来实现的。所以粘合剂官能度的数值大小,不仅影响着生成聚合物网络的大小,而且明显地影响着固化药柱的物理性质。由此可见,预聚物官能度的表示方法和测定对推进剂性能和质量控制具有重要意义。 早期,在缩聚反应的凝胶化理论中,小分子单体的官能度并不存在平均的概念。March在利用Flory凝胶化关系式控制聚氨酯推进剂质量时,指出了粘合剂中的单官能度     

红外点目标探测的信号处理算法及实现

本文讨论了红外点目标探测系统信号处理的各种算法，介绍了使用外场可编程门阵列（ＦＰＧＡ）实现这些算法的方法。     

R-45M丁羟粘合剂质量稳定的关键

本文从剖析R-45M丁羟粘合剂的规格入手,根据国外有关用过氧化氢合成的丁羟粘合剂与R-45M丁羟粘合剂的性能对比数据,加以归纳推理。发现了丁羟粘合剂的粘度与数均分子量,重均分子量,羟值,数均官能度和凝胶点官能度之间的变化规律,控制粘度是合成质量稳定的丁羟粘合剂的关键;R-45M丁羟粘合剂的特点,以及它与其他粘合剂的重要区别。从理论上阐明目前国外广泛应用的R-45M丁羟粘合剂所订规格的科学依据。为我国如何合成类似R-45M丁羟粘合剂及研制出综合性能更好的丁羟固体推进剂指出了方向和主攻的途径。     

巴拉克1及ADAS系统

本文较详细地叙述了以色列的点防御导弹巴拉克1及其改进型——先进机动防空系统(ADAMS)的研制情况,导弹性能及适用性,并与其它垂直发射导弹系统进行了比较。     

LD10铝合金疲劳裂纹扩展速率的研究

采用三点弯曲多试样方法研究LD10铝合金的疲劳裂纹扩展速率规律,从而为装备的安全可靠性提供数据依据,进而评估在役装备的剩余寿命。     

人工神经网络用于点目标运动轨迹的检测

对计算机模拟的长波红外线性探测器测量的１６帧１６×１６的图象序列数据，进行了变形的Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络联想存贮记忆为检测手段的目标运动轨迹的识别实验。计算机仿真结果表明，在有附加噪声的原始数据中，网络提供的算法能在较低信杂比下检出目标的１６根运动直线轨迹。人工神经网络用于目标检测和识别是近几年来才开展的一项研究课题，它的联想记忆功能以及强大的并行计算能力．对于目标检测要求的很高的实时性和很大的信息处理量，提供了非常有吸引力的开拓方向。本研究拟采用二层的变形Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络，通过构造合理的连接权矩阵，使得网络的稳态恰好为联想存贮的目标轨迹之一，附加噪声得到有效的抑制；因此目标位置的中心点假定是已确定的，这一点本文不作详细的讨论。网络在计算之前，我们先对１６帧图象序列原始数据进行了帧间的最大值滤波压缩，这种预处理方法的优点已在另文有详细论述。     

已知最大定位误差的点特征松弛匹配

研究了在已知最大定位误差的情况下时，如何对基本点特征松弛匹配算法进行改进，以提高匹配性能。基本思想是利用已知的最大定位误差，确定两点对的最小匹配度量，从而减小虚假特征点对匹配结果的影响。采用针对模拟图像及实际卫片航片图像对的实验，比较了两种方法的性能。结果表明，在已知最大定位误差的情况下，该改进方法比基本点特征松弛匹配算法具有更好的匹配性能。     

一种基于角点提取的遥感影像地面控制点自适应匹配算法

提出基于特征角点的控制点自适应匹配算法：依据图像数据灰度特征自动确定相应阈值，从基准影像上提取控制点。采用动态模板进行不等距搜索，确定潜在目标控制点；构建三角网，利用等角变换判别目标控制点；构建仿射变换方程来筛选目标控制点。该算法无需设定灰度相关系数最大值阈值即可判别目标控制点。选取ASTER和TM两种成像差异显著的图像数据，对该算法进行试验，结果表明。该算法可以准确提取有价值的特征角点，具有较高的控制点识别精度和运算效率，具有较强的适应性和应用价值，较之传统匹配算法有明显优势。     

模态参数识别中的激振点和测量点的布局：I理论分析

测量点和激振点在被识别结构上的布局对于目标模态的准确识别具有很大影响。本文针对目标模态分别是孤立模态和重频模态，讨论了激振点和测量点的布局准则，给出了模态可识别的必要条件和充分条件。