神经元耦合系统同步条件的几点注记

研究了2个双向电突触耦合的完全相同的Hindmarsh-Rose神经元模型的完全同步问题.电突触耦合是神经元之间用于通讯的主要方式之一,它的最大功能是使神经元集群发生同步放电活动.以往对于耦合神经系统同步的研究,大多是利用数值方法,缺乏确凿的理论依据,对于多个神经元耦合的情形,也没有有效的方法.提出了2种判断完全同步的新方法——李雅普诺夫函数法和模式分解法,与传统的条件李雅普诺夫指数方法只能给出完全同步发生的必要条件相比,得到同步发生的充要条件和充分条件,并给出严格的理论证明.方法可应用到多个振子耦合和非对称耦合的系统中.计算机数值模拟对方法的有效性进行了验证.      

圆弧翼型跨声速流动的动态模态分析

跨声速翼型的激波周期性自激振荡会给机翼结构带来附加的脉动载荷,从而加剧飞行器表面结构的疲劳损伤。使用动态模态分解（DMD）方法研究了跨声速下绕厚度18%的对称双圆弧翼型的压力脉动场,分析了DMD提取的各阶主模态的频率特征、压力脉动的空间分布以及压力脉动随激波振荡的时间演化过程,并使用DMD模态进行流场重构。结果表明,DMD方法能准确捕捉流场各特征频率的模态,第1阶模态是激波抖振的主频,在激波的自激振荡过程中占主导作用,前7阶模态重构的流场损失函数降低至4%以内,误差主要分布于激波间断处。      

混合式惯导系统姿态四元数连续自标定模型

混合式惯导系统作为一种新型惯导系统,具有三轴全姿态物理平台、捷联姿态算法和系统装机自标定等特点。针对以上特点,为提高其导航定位精度,在混合式惯导系统框架角约束方程的基础上,利用姿态四元数代替欧拉角描述混合式惯导系统中三轴物理平台的转动,建立了一种混合式惯导系统姿态四元数连续自标定模型对其进行误差系数标定。针对该模型的特点,对传统的无迹卡尔曼滤波（UKF）算法进行改进,提出了一种基于奇异值分解的四元数无迹卡尔曼滤波（SVD-QUKF）算法进行模型误差系数辨识。仿真和试验结果表明,基于SVD-QUKF算法,四元数连续自标定模型能够以低于1%的相对误差标定出混合式惯导系统所有的误差系数,在标定精度和计算速度上相比基于传统UKF算法的框架角自标定模型都具有一定优势。      

分散控制固定模态的存在性及其重数

对分散控制系统的固定模态进行了研究。基于固定模态的存在性,定性地分析了分散控制固定模态产生的原因;克服Ａｎｄｅｒｓｏｎ 等人的判别原则不足之处。通过闭环系统特征多项式,利用多项式矩阵左既约分解法,不仅能判别一个特征值是否为固定模态,还能确定其重数,同时给出了固定模态的新算法,把固定模态的计算归结为求解一个低维的多项式方程,避免了Ｄａｖｉｓｏｎ 的算法中求解高维特征方程的复杂性。     

基于矩阵奇异值分解的信号非周期性程度指标

首先基于矩划值分解给出信号非周期性程度指标的初步定义,然后进一步提出利用最大奇异值对应的信号分量的各段之能量熵对指标进行修正的方法,并对信号奇异值分解矩阵的构造方法作了重大改进。经若干仿真信号和实测信号的测试说明,提出并改进的非周期性程度指标的性能良好。     

基于小波分解与重构方法研究电离层偶发E层

电离层不规则体对卫星导航、通信、雷达系统等有重要影响.通过数值模拟及与实测数据的对比,论证基于小波分解与重构方法实现利用掩星数据反演电离层不规则体的可行性.以电离层偶发E层为例,利用国际参考电离层(IRI)模拟背景电离层电子密度分布,利用掩星探测的水平电子密度总含量δht反演不规则体信息,并与模拟数据进行比较.对200...     

最小二乘和奇异值分解法在边界元法中的应用

采用最小二乘与奇异值分解结合的方法，给出求解系数矩阵不满秩的线性代数方程组的数值方法，进而将此方法应用于边界无法中，处理给定外力的第一边值问题，特别地用于处理给定外力的三维裂纹问题。此外，本文还给出求解三维有限体裂纹问题的超奇异积分方程组，并使用有限部积分与边界元法为其建立了数值法。最后计算了若于典型例子的应力强度因子，数值结果与现有文献的相比，符合很好。     

过氧化氢推力室技术研究

简述了过氧化氢作为火箭推进剂的优点,重点介绍了近几年陕西动力机械设计研究所在过氧化氢单组元推力室和双组元发动机推力室研制中取得的进展。设计了几种过氧化氢单组元推力室并进行了试验;进行了过氧化氢／煤油双组元火药点火试验;进行了催化点火技术的研究,27次点火试验全部取得成功;设计并生产了几种双组元推力室,对过氧化氢／煤油自燃点火技术进行了研究,累计进行了500余次点火试验;采用37kN推力室分别进行了90％过氧化氢／煤油的火药点火试验和自燃点火试验,试验获得了成功。     

基于舰船目标的极化SAR改进滤波算法研究

针对传统极化白化滤波(PWF)算法在处理极化SAR数据时的缺陷,提出一种改进的方法,该方法利用边缘模板检测和Freem an散射特性分解等技术对存在结构特征区域的图像采取特殊处理,提高了存在结构特征区域图像的滤波性能。实验证明,改进方法具有更强的自适应性,可有效降低相干斑噪声,特别是在边缘区域,能更好地保持舰船目标的结构信息。     

卫星遥测数据短时CEEMDAN-PSO-ELM预测模型

针对卫星遥测数据变化类型众多而导致传统预测模型难以准确预测的问题,提出一种基于自适应噪声完整集成经验模态分解(CEEMDAN)-粒子群(PSO)-极限学习机(ELM)的组合预测模型。首先对遥测序列进行CEEMDAN分解,以降低序列的非线性;然后利用PSO对ELM预测模型的输入权值和隐含层偏差进行优化;最后利用PSO-ELM预测模型分别预测分解后的序列,依次相加得到最终预测结果。将其应用在某在轨卫星实测数据中,与传统的预测模型比较。结果表明:该方法在平均绝对误差、平均绝对百分误差、均方根误差、标准均方误差指标上均最小,在曲线拐点处与真实数据最为接近。证明该模型能实现准确预测的功能。