TECHNIQUE USED INDETECTING EXTRANEOUS HARMONICS FOR VARIABLE SPEED CONSTANT FREQUENCY（VSCF）POWER SUPPLY

ＴＥＣＨＮＩＱＵＥ　ＵＳＥＤ　ＩＮＤＥＴＥＣＴＩＮＧ　ＥＸＴＲＡＮＥＯＵＳ　ＨＡＲＭＯＮＩＣＳ　ＦＯＲ　ＶＡＲＩＡＢＬＥ　ＳＰＥＥＤ　ＣＯＮＳＴＡＮＴ　ＦＲＥＱＵＥＮＣＹ（ＶＳＣＦ）ＰＯＷＥＲ　ＳＵＰＰＬＹＬｉｕＸｉａｎｇ；ＤａｉＪｕｎ（Ｎａｎｊｉｎ...     

舰空导弹协同制导交接班形势判断

根据垂直发射舰空导弹的弹道特性和制导特性,将舰空导弹的弹道分为无控段、转弯段和制导段,分别建立各段弹道的解算模型。在此基础上,给出了舰空导弹协同制导作战条件下交班点位置以及到达交班点剩余时间的计算方法。仿真结果验证了所建立的运动学弹道模型以及交接班形势判断方法的正确性与适应性。     

双转台五轴数控加工空间孔的坐标偏置算法建模

根据空间几何理论建立了双转台五轴数控加工空间孔的中心坐标偏置算法模型,利用该模型可以计算出要加工的空间孔随着工作台旋转和摆动后孔口中心在参考坐标系下的坐标,然后利用数控系统的基准偏置功能将参考坐标系的原点偏置到该点,从而可以建立易于空间孔编程的、新的参考坐标系。     

帧差法和Mean shift算法融合的高速无人机目标跟踪

为实时跟踪高速飞行无人机,图像跟踪算法必须满足快速性和准确性要求。文章给出一个融合算法,将帧差法和 Mean shift算法的优势结合起来。2个算法平行运行,差帧法实现快速跟踪,Mean shift算法则用于对帧差法结果进行准确度修正。还利用 Kalman滤波技术对计算周期内的无人机运动位移进行补偿,进一步提高实时跟踪的准确性,并给出 Matlab仿真例子验证本文方法的有效性。     

台风激发的声重力波的可探测性研究

通过对北京大学高频多普勒台站(39.4°N,116.2°E)多年的观测资料及相关台风资料的统计分析,着重研究了高频多普勒探测手段对由台风引起的扰动电离层响应的可探测性问题.通过对台风登陆前后的高频多普勒观测记录的细致分析及与宁静条件下记录的对比研究,表明高频多普勒观测手段可以很好地探测由台风激发的声重力波,尤其是对台风登陆前后所激发的扰动具有较高的可探测性.在所分析的24次台风事件中有明显扰动记录的高达22次(22/24).结合观测事实与Huang等的统计结果(2/12)进行了比较,并进行了可能的原因分析.通过数值模拟的方法对观测到的主要扰动的非线性传播过程进行了模拟再现,结果基本上与观测结果及线性传播理论一致.确认了一般情况下高可探测性这一事实,但同时也表明可探测性和台风激发源与探测位置及中尺度TIDs在电离层中的传播模式有密切关系.      

垂直磨削中磨削参数对磨削痕迹分布的影响

针对垂直磨削中磨削痕迹分布规律不明晰而使得磨削表面质量难以准确控制的问题,开展垂直磨削中磨削参数对磨削痕迹分布规律影响的研究。依据单颗磨粒磨削痕迹分布方程、仿真分析和探讨了砂轮转速、工件转速、进给速度、转速比和相移对磨削痕迹分布的影响,基于磨削参数对磨削痕迹分布和残留高度的影响,优选出了磨削痕迹分布相对合理的磨削参数组合,并进行磨削加工对比实验。结果表明,垂直磨削法中,磨削参数通过改变磨削痕迹的长度、间距、数量、位置关系和分布情况等影响磨削后工件的表面质量。其中,相移的大小会影响磨削痕迹的首尾相接与相互错开情况,直接决定着磨削纹理的形成与否,进而成为影响磨削后工件表面质量的关键因素;此外,尽管磨削参数中工件转速相差很小,但磨削痕迹分布状况会出现显著的差异,进而导致工件表面纹理和破碎情况显著不同及表面粗糙度Ra存在59～125 nm的差距。因此,基于磨削参数对磨削痕迹分布的影响,合理的匹配磨削加工参数可大幅提高工件表面质量。     

基于快速均值漂移和水平集方法的图像分割技术

通过加强边缘检测函数的约束作用,对L i提出的无需重新初始化的水平集方法进行了改进,用于提高水平集方法对弱边缘与低对比度图像的分割处理性能。同时,利用快速均值漂移法对图像进行预分割,将得到的轮廓作为水平集方法的初始轮廓,从而降低水平集函数的迭代次数。脑部M R图像的分割实验结果表明,该算法能够准确地提取相应的脑组织,同时大大地提高水平集函数的演化速度。     

词汇、短语和句式层面上否定构式翻译的认知研究

为了进行翻译创造性的认知研究,分析归纳了词汇形态、短语、句式的语言不同层面的否定构式类型,运用了构式和词汇(词干)的双向互动理论、构式压制理论、心理空间理论、交互主观性理论、认知隐喻理论,融合了构式语法和认知语言学理论于翻译研究中,揭示了翻译创造性研究与人们的认知思维、心理表征和语境密切相关,拓宽了翻译的认知研究范围,为构式语法和认知语言学理论融合互补于翻译研究,提供了借鉴方法。     

Adaptive recognition and correction of baseline shifts from collocated GPS and accelerometer using two phases Kalman filter

The real-time recognition and precise correction of baseline shifts in strong-motion records is a critical issue for GPS and accelerometer combined processing. This paper proposes a method to adaptively recognize and correct baseline shifts in strong-motion records by utilizing GPS measurements using two phases Kalman filter. By defining four kinds of learning statistics and criteria, the time series of estimated baseline shifts can be divided into four time intervals: initialization, static, transient and permanent. During the time interval in which the transient baseline shift is recognized, the dynamic noise of the Kalman filter system and the length of the baseline shifts estimation window are adaptively adjusted to yield a robust integration solution. The validations from an experimental and real datasets show that acceleration baseline shifts can be precisely recognized and corrected, thus, the combined system adaptively adjusted the estimation strategy to get a more robust solution.