基于NURBS和梯度法的飞艇形状优化

采用非一致有理样条曲线(NURBS)作为飞艇外形参数化方法、基于梯度的优化方法、飞艇体积作为约束条件、飞艇的阻力系数作为目标函数的优化流程对平流层流动条件下的飞艇外形进行了优化.阻力系数通过求解二维黏性不可压缩流场获得,阻力不但包含了形状阻力也包括了黏性阻力.优化过程以LOTTE飞艇的形状为初始形状,优化的结果表明优化后飞艇的气动性能明显改善,阻力系数有了比较明显的降低.优化的结果也同时证明了该方法适用于飞艇的优化命题.      

最佳STAP的FFT共轭梯度法

提出了一种解决最佳空时自适应处理问题的快速共轭梯度迭代算法。可以用FFT实现该方法，办法是利用具有干扰协方差矩阵托普利兹块（BTTB）结构的块托普利兹矩阵。因此与对矩阵求逆的方法相比显著降低了计算的复杂性。为了说明上述方法的有效性，本文给出了计算机仿真结果。     

强化扩散传质过程有势外场与化学势场的协同

半导体温差发电是电场、温度场相互作用及协同条件下电荷输运的结果,对传递过程中各种场相互作用及协同的研究是必要的。论文在等温等压下,提出了扩散传质推动力是系统的广义化学势梯度。由于广义化学势包含系统的原化学势及外场势,因此,广义化学势梯度不仅与外势场梯度和化学势梯度的大小有关,而且还与它们的方向有关。论文由此讨论了二组份系统外势场梯度和化学势梯度之间的协同关系,并得到有外势场存在时影响传质的场作用因子λ,认为外势场梯度和化学势梯度之间的夹角越小,它们之间的协同关系越好,传质就能够得到强化。     

陶瓷纤维梯度增强活塞的梯度方程研究

 功能梯度材料零件具有单质材料零件无法比拟的理化性能优势,然而由于材料分布复杂以及对功能梯度材料本身性能研究不充分,使性能分析存在很多困难。论文应用复合材料热性能理论,采用有限元分析软件ADINA,分析陶瓷纤维梯度增强活塞（材料梯度方程的参数不同）的温度分布和应力分布,结果表明陶瓷纤维梯度层可以明显改变活塞温度分布,缓和由于热膨胀系数不匹配,在陶瓷纤维增强层与活塞本体交界处产生的应力。根据计算结果拟合出温度峰值、整体应力峰值和层间应力峰值与方程系数之间的曲线,并加以验证。     

ν-gap度量及其在飞行控制律评估中的应用

传统控制律评估方法主要用于单输入单输出(SISO)系统,且对模型参数摄动考虑不够全面,针对这些不足,研究了ν-gap度量方法。在介绍系统广义稳定裕度相关概念的基础上,给出了ν-gap度量的定义、特点和性质以及近似摄动模型的计算,提出ν-gap度量评估控制律的步骤。实例结果表明,该方法不仅克服了上述传统评估方法的缺陷,而且还有根据所求的各摄动影响情况忽略影响小的元素,以减少计算量及可以找到最坏情况下的参数摄动组合等优点。     

MCrAlX包覆型高温防护涂层

新型ＭＣｒＡｌＸ包覆型涂层是国外７０年代发展的第三代高温防护涂层。以ＧＨ２２０合金为基材，采用磁控溅射沉积ＭＣｒＡｌＸ涂层，并通过对涂层的成分及其复合结构、梯度系统优选试验，获得了Ｎｉ－２０Ｃｏ－１８Ｃｒ－１２．５－０．６Ｙ－Ｓｉ－Ｈｆ／Ａｌ梯度涂层，该涂层的抗氧化性，抗腐蚀性、塑性与脆性得到合理统一，表现出优异的高温防护性能。     

基于值域的多约束GNSS单频单历元定姿新算法

多天线增强了全球卫星导航系统（GNSS）单频单历元姿态测量解算模型的强度,但随着天线数量增加,模糊度维数成倍增加,从模糊度域确定搜索空间的计算量将显著增长。基于此,提出了基于值域的多约束多天线GNSS单频单历元姿态测量新算法：该算法将姿态约束融入值域搜索模型,利用姿态约束条件推导搜索步长,通过姿态域三维搜索确定模糊度搜索空间,以基于最优条件姿态解非迭代近似估计的方法固定模糊度。实验结果表明,新算法中模糊度搜索效率较原方法提高约65.8%,固定模糊度效率较标准迭代算法提高约95.3%,且与标准迭代算法性能相当;所提算法能够实现GNSS单频单历元的模糊度固定和载体全姿态测量,具有较高的正确率。     

幂指函数在非线性规划中的应用

给出一种自适应近似函数－幂指函数f^-(x)在非线性规划中的收敛算法。它采用minx∈Enf^-(x)的最优解序列｛x^-｝去逼近原问题minx∈Enf^-(x)的最优解x^*.与传统优化算法相比：该算法最优解｛x^-｝可以通过f^-x(x)=0直接解析得出；该算法不要求序列｛f(x)^k｝具有单调减特性，却能够保证算法的收敛性，该算法的计算量对变量的维数不敏感，从而具有广泛的应用前景，从方法论上，它是采用“特殊非线性”来研究“一般非线性”的一种新方法。     

非线性方程求解中的幂指函数法

给出幂指函数在非线性方程求解中的一种迭代算法,既给出初始值的判断条件,又给出方程根附近的近似误差公式。算例表明:与其它五种方法相比,本文提出的幂指函数法精度较高,其收敛速度是Newton法和二次曲线法的10倍左右;而计算时间是Newton法和二次曲线法的十分之一左右。     

遗传算法设计梯度子实现优化的图象边界检测

计算机图象处理技术可广泛应用各种图象测试、模式识别和计算机视觉等领域，而图象边界检测是计算机图象处理的最基本和最低层的步骤之一。由于噪声的干扰和图象光照不均匀等因素的影响，目前的图象边界检测方法还不能有效地检测出各种不同模式的边界。本文提出了一种基于遗传算法和灰度梯试算子的图象边界检测法，通过对样本图象的训练，设计对训练样本模式最优的灰度梯度算子，增加了对噪声的抗干扰能力，并且使被检测出的边界更准确。