双基地角时变下的ISAR等效旋转中心估计

双基地逆合成孔径雷达（ISAR）距离-多普勒算法成像时，容易引起越分辨单元徙动问题，影响成像质量，为了抑制越分辨单元徙动，需要估计目标的等效旋转中心。本文针对双基地角时变下的ISAR等效旋转中心估计问题，提出了一种等效旋转中心估计算法。该算法首先将运动补偿后的一维距离像序列分为两组并分别成像，得到两幅图像；其次，假定某个距离单元为等效旋转中心位置，对两幅图像进行畸变校正，使得两幅图像只存在一个视角差，按视角差旋转其中的一幅图像，并与另一幅图像作相关，得到相关系数；然后，假定下一个距离单元为等效旋转中心位置，重复上述步骤，直至遍历结束，相关系数最大值对应的假定位置就是估计的等效旋转中心。最后进行了仿真对比实验，表明本文算法能够有效估计双基地角时变下的ISAR等效旋转中心位置。     

液压同固体颗粒污染检测与控制

介绍了液压油污染度检测原理、方法、标准以及防污染措施。     

一维变截面非定常气流杂交命题的广义变分原理

应用坐标变换，把可变动的物理平面，在映像平面上转化成的十分规则的矩形区，这给有限元计算带来了极大的方便。     

圆锥运动及其影响的3种描述方法

从旋转矢量方法、欧拉角方法及刚体有限转动方法出发对圆锥运动及其影响进行了阐述,得到了各方法下的等效陀螺漂移公式以及三者之间的关系;并对圆锥补偿算法在每种方法下的补偿效果进行了研究.结果表明: 刚体有限转动方法与旋转矢量方法是完全等价的,欧拉角方法仅在小角度振动情况下与它们等价;圆锥补偿算法在旋转矢量方法和欧拉角方法下均有效,并在振动角较小时补偿效果一致.旋转矢量方法和刚体有限转动方法重点在于圆锥补偿算法的开发,而欧拉角方法重点则在于指导圆锥运动转台实验设计以验证圆锥补偿算法.      

不可微数学规划的高阶对偶性

文章首先引入了一类不可微数学规划的高阶Mond-Weir对偶模型以及高阶V-不变凸、高阶广义V-不变吐的概念。然后,在ShashiK.Mishra和Norma.G.Rueda所做工作的基础上,对于上述高阶对偶模型建立了高阶V-不变凸条件下的弱埘偶和强对偶理论。最后,进一步在更弱的高阶广义V-不变凸条件下的建立了Mond-Weir型对偶模型的弱对偶和强对偶理论。     

基于时间最短的SGKW共面打击轨道优化设计

天基对地打击动能武器(SGKW)用于从太空对地面高价值战略目标进行快速、准确的打击。针对最短打击时间要求,研究了SGKW共面打击轨道的优化设计方法。首先建立了SGKW的无量纲化平面运动模型,然后利用庞特里亚金极大值原理将时间最短共面打击轨道的最优控制问题转化为两点边值问题。由于约束条件中存在优化参数,一种基于"遗传算法 序列二次规划"的组合优化算法被用于求解未知参数。仿真结果验证了上述方法的有效性。     

基于互相关的自动聚焦方法

针对自动聚焦系统,提出了基于互相关的自动聚焦算法.分析了传统自动聚焦算法在速度和精度方面存在的不足,引入互相关原理,定义基于互相关的模板相关算法F_TC.由于选择模板图像的不同,实验的结果不同,进而导致自动聚焦分析的算法也不相同.根据模板图像和实验结果,得出该算法存在2种形式——模板相关的第1种形式和第2种形式.模板图像为聚焦前位置图像,称为模板相关的第1种形式,该形式的实验曲线是由小到大,再减小的过程;模板图像为聚焦图像时,称为模板相关的第2种形式,该形式的实验曲线是由大到最小,再增大的过程.2种形式的图像处理实验结果,与其他几种主要聚焦评价函数(平方梯度函数,Brenner函数)进行比较,结果表明该算法简单,原理容易实现,实验曲线能避免各种波动,因此基于互相关的自动聚焦算法提高了自动聚焦的精度和速度.该算法应用于微流控芯片对准装配自动聚焦系统中,取得了良好的聚焦效果.      

标准质量生产的基本原理、理念和实施对策

在介绍标准化概念、含义以及企业标准化必要性的基础上,着重介绍了标准质量生产(SQM)的基本原理、内容及其推进步骤,并探讨了SQM管理方法的理念。最后提出了对我国实施标准化管理的几项建议。     

基于LMI涡扇发动机混合加权灵敏度H_∞动态输出反馈控制

利用回路整形和内模原理方法,选取合理频率域加权函数,结合实际被控对象状态空间模型,得到某广义被控对象状态空间模型,将原控制要求问题转化为标准H∞控制问题。基于LMI(LinearMatrixInequality)方法,对此广义对象进行最优H∞动态输出反馈控制器设计,进而求得原被控对象的控制器。以某型涡扇发动机为被控对象,进行混合加权灵敏度H∞动态输出反馈控制器设计,并在飞行包线范围内,进行了发动机控制系统非线性仿真验证。结果表明,此控制器满足抗干扰性、跟踪性要求,并具有一定鲁棒性。      

强稳定的最优单步法公式

本文研究一阶常微分方程灵敏值解的收敛性与稳定性，利用最优化方法，确定最优系数，导出两个强稳定的单步公式，并加以优化和改进，得到新的算法。经过实际计算，结果优目前的单步公式。同时也验证了梯形公式。