关于Salomon假设的研究综述

高速切削技术在航空航天工业中应用广泛,取得了巨大的经济效益.Salomon假设作为金属切削领域一个著名的科学猜想,被认为是高速切削技术的发端.本文讨论了Salomon假设的起源,从理论研究、仿真分析和实验验证等方面总结了历史上学者对Salomon假设的研究成果,论述了Salomon假设的工程实践意义.结论认为Salomon假设实际上并未证实,其关于温度变化的假设成立与否应该取决于对切削温度的确切定义,而关于刀具磨损的假设已基本可以否定.最后展望了Salomon假设的未来研究趋势.     

基于粒子滤波的被动多基站跟踪算法

针对被动多基站跟踪的实际应用，提出了基于粒子滤波的被动多基站跟踪方法。该方法首先利用两个基站的观测数据融合目标位置，并用第三个基站的观测数据对目标位置进行检验，消除了错误融合位置；然后，推导了被动多基站粒子滤波模型，并根据被动多基站跟踪的特点，提出了顺序重抽样方法，有效地解决了被动多基站跟踪中的高度非线性、非高斯的影响；最后，给出了算法的性能仿真比较。仿真结果表明提出的方法性能明显优于其他跟踪方法（如PMHT、IMM-PDA）。     

新型固态纳米团簇NaXe在核磁共振中的量子尺寸效应

介绍了从体材料、薄膜(面材料)至量子点材料的发展。讨论了纳米材料中量子尺寸效应的重要意义。在实验中,用Xe离子注入NaCl微晶的方法,获得了尺寸小于80 nm的新型固态纳米团簇NaXe,测得了这种新型纳米材料在核磁共振中化学位移的量子尺寸效应。     

大型复杂仿真系统模型验证的有效途径

根据大型复杂仿真系统的特点,提出了利用贝叶斯(Bayes)理论对大型复杂仿真系统模型进行验证的方法,建立了检验建模与仿真(M＆S)中的复杂假设的规则及实现算法,经过部分实例证明此方法是一种准确、通用和有效的方法。     

无任何附加假设的梁的自由振动

本文不采用平面假设来研究梁的弯曲自由振动，也不采用剪切型振动假设研究短粗梁的自由振动，而用弹性力学的位移法导出了梁的自由振动微分方程，并推导了简支梁的自振频率的统一公式，其特殊情况即为有附加假设的自振频率公式。     

几近完美的粒子测量法

深奥的量子力学法则认为，人们无法在对其不干扰的情况下观察到最小的粒子。现在，物理学家在测量量子时已经能够将干扰控制在极小范围内——事实上，也不可能再小了。     

密集杂波背景下的水下多目标跟踪方法

水下多目标跟踪是水声信号处理领域研究的热点和难点问题。高斯混合概率假设密度(Gaussian mixture probability hypothesis density, GM-PHD)滤波器以其高效的计算效率为解决水下多目标跟踪问题提供了保证。然而,GM-PHD滤波器在跟踪目标时需要先验已知新生目标的强度,否则其性能会出现严重退化。针对该问题,提出一种滑动窗两步初始化高斯混合概率假设密度(sliding window two step initialization GM-PHD, SWTSI-GMPHD)滤波器。将提出的滑动窗两步初始化方法嵌入GM-PHD滤波器,利用滑动窗两步初始化方法估计新生目标强度,减少杂波干扰导致跟踪结果中出现的虚假目标。仿真实验表明,在杂波密集环境下,相较于其他跟踪方法,提出方法将跟踪精度提高69.84%,52.62%和41.05%。     

用于痕量气体检测的宽调谐外腔量子级联激光器研究

研究基于闪耀光栅的Littrow外腔量子级联激光器,设计一种改进型Littrow外腔腔型,实现了小型化样机研制。测试结果表明,输出激光波长调谐范围1317cm^–1(7.593μm)至983cm^–1(10.173μm),最大平均功率17.7m W,激光线宽小于1cm^–1,功率稳定性优于0.5%(4h),波长稳定性优于0.12cm^–1(5.4h)。样机激光头尺寸76mm×54mm×50mm,部分技术指标优于国外商业产品。     

多目标跟踪的核粒子概率假设密度滤波算法

提出一种新的多目标跟踪算法：核粒子概率假设密度滤波算法(KP-PHDF)。算法的创新点在概率假设密度滤波算法(PHDF)的目标状态提取步骤,以粒子概率假设密度滤波算法为框架,并运用结合了mean-shift算法的核密度估计(KDE)理论进行概率假设密度(PHD)分布的二次估计、提取PHD峰值位置作为目标状态估计值。分析与多目标跟踪(MTT)仿真的结果表明,与现有序列蒙特卡罗概率假设密度滤波算法（SMC-PHDF）相比,在相同仿真条件下新算法的估计精度提高30.5%。