基于最大容差域的容差设计方法

提出了基于最大容差域的容差设计方法。首先,给出了最大容差域的定义,分析了其性质与特点;然后,针对电路设计,以容差域体积为评价指标,基于电子设计自动化（EDA）工具利用优化算法来求解最优容差设计方案;最后,通过对某放大电路进行容差设计,验证了方法的正确性。该方法适合在电路设计的早期开展,克服了现有的基于公差 成本函数的容差设计方法的片面性,能更有效地实现电路健壮性的设计要求。     

宽带信号近似最大似然方位估计快速算法

 针对短采样宽带信号近似最大似然方位估计（AML）计算量大的问题,将马尔可夫蒙特卡罗(MCMC)方法与近似最大似然方位估计相结合,提出一种基于完美抽样的近似最大似然方位估计快速算法（PAML）。该算法将AML算法的空间谱函数作为信号的概率分布函数,并利用完美抽样方法从该概率分布函数中抽样。与AML和遗传算法的对比实验研究表明,两目标情况下PAML算法在中低信噪比条件下的估计性能与AML和遗传算法性能相当,而计算量分别是二者的1/24和1/3。随着目标个数的增加,PAML算法的计算量优势将更加明显。     

纠错码与神经网络

从两个方面推广了Bruck和Blaum的工作。一方面,证明了在软判决译码的情况下,线性分组码的最大似然译码等价于一个神经网络收敛于它能量函数的全局极大状态。另一方面,对GF(p)上的线性分组码,构造了一个联想记忆神经网络,使得每一个线性分组码的码字都对应于神经网络的一个全局稳定状态。     

LY12CZ 和 7075T7351 铝合金在 EXCO 溶液中腐蚀动力学的统计研究

采用金相法测量了LY12CZ和7075T7351铝合金各腐蚀区域的腐蚀深度,研究了最大腐蚀深度的统计分布规律,并用统计分析的方法研究了上述合金在EXCO溶液中的腐蚀动力学规律。结果表明：LY12CZ和7075T7351铝合金在EXCO溶液中的最大腐蚀深度服从正态分布的统计规律,可用该统计规律估算最大腐蚀深度;其腐蚀动力学规律可分为两个阶段：浸泡前期的腐蚀发展较快,但规律性不明显;浸泡后期的腐蚀发展稍慢,近似遵循线性规律。     

使用频域极大似然法辨识飞机等效系统参数

在飞机飞行试验的数据处理过程中,采用频域方法是比较方便的。频域极大似然法则是一种有效的方法,它具有频域计算简单,同时估计又是渐进无偏和一致的优点。由于飞行试验数据是时域数据,使用这种方法需要使用FFT的方法将实测的时域数据转换成频域数据后再进行辨识。在军用飞机等效系统参数辨识过程中,取得了很好的计算结果。     

IRCT下对数正态和正态分布参数的MLE

在文［１－４］的基础上进一步研究了带有不完全信息的随机截尾试验模型（ＩＲＣＴ）。着重讨论了对数正态分布参数的统计分析问题，建立了参数所满足的似然方程组，给出并证明了似然方程组解即参数的极大似然估计（ＭＬＥ）的存在唯一性定理，所得的结论对于正态分布也同样适用。文末给出了随机模拟数值解例子，结果表明，参数的ＭＬＥ具有较高的精度。     

非均匀噪声稀疏均匀圆阵的二维DOA估计

针对在机载雷达、通信等领域有着广泛应用的均匀圆阵(UCA),研究了非均匀噪声下稀疏均匀圆阵的二维波达方向(DOA)估计.首先采用改进的相位模式方法构造非均匀噪卢稀疏均匀圆阵的波柬空间似然函数;之后,在分析非均匀噪声稀疏均匀圆阵的波束空间似然函数特点的基础上,修改了Burg的逆迭代算法以适应稀疏均匀圆阵下非均匀噪声自相关...     

低温贮箱多路管道增压的一种模糊算法研究

火箭发动机地面试验中,低温推进剂贮箱增压过程的传热、传质以及湍流流动过程十分复杂。贮箱增压系统具有非线性、时间滞后、参数变化不确定等特点,对增压系统难以建立精确的数学模型。因此,以低温推进剂贮箱内压力稳定为目的,提出了采用多路、不同直径管道增压的模糊控制方案;应用模糊控制算法中的最大隶属度法进行解模糊化,制定增压管路的模糊控制表,建立了以压力为控制变量的模糊控制器。分别对预增压过程和保持增压过程的两种工况进行了仿真。仿真结果表明：模糊控制算法能有效提高推进剂贮箱中压力调节的控制精度和响应速度,使得离开贮箱的推进剂压力稳定地满足发动机泵入口的压力和净吸程要求。     

基于屏蔽数据的航空电源系统可靠性分析

当航空电源系统具有屏蔽寿命数据时,研究逆Weibull型部件可靠性的估计问题.利用Bayes方法和极大似然方法,给出了逆Weibull型部件可靠性的Bayes估计和极大似然估计.利用随机模拟方法对两种估计的结果进行了比较.     

Identification of reduced-order model for an aeroelastic system from flutter test data

Recently, flutter active control using linear parameter varying (LPV) framework has attracted a lot of attention. LPV control synthesis usually generates controllers that are at least of the same order as the aeroelastic models. Therefore, the reduced-order model is required by syn-thesis for avoidance of large computation cost and high-order controller. This paper proposes a new procedure for generation of accurate reduced-order linear time-invariant (LTI) models by using sys-tem identification from flutter testing data. The proposed approach is in two steps. The well-known poly-reference least squares complex frequency (p-LSCF) algorithm is firstly employed for modal parameter identification from frequency response measurement. After parameter identification, the dominant physical modes are determined by clear stabilization diagrams and clustering tech-nique. In the second step, with prior knowledge of physical poles, the improved frequency-domain maximum likelihood (ML) estimator is presented for building accurate reduced-order model. Before ML estimation, an improved subspace identification considering the poles constraint is also proposed for initializing the iterative procedure. Finally, the performance of the proposed procedure is validated by real flight flutter test data.