温度对高速平板边界层转捩雷诺数的影响

为了深入研究温度对高速边界层稳定性和转捩的影响,并对不同温度条件下的转捩结果进行关联,采用线性稳定性理论和eN方法,对不同壁温、总温条件下的高速平板边界层进行了稳定性分析和转捩预测。温度条件对转捩的影响体现在两方面,一方面会改变快、慢模态的分枝特性,由此改变扰动的线性增长路径;另一方面可以改变边界层本身的不稳定性,引起扰动增长幅值和转捩位置的变化。结果表明,壁温或总温的变化,会产生不同的模态分枝类型,且总温的增加对边界层起稳定作用。另外,发现对于相同马赫数,在不高于1000K的壁温条件下,扰动的增长与壁温存在一致性的变化规律,结合eN方法,获得了转捩雷诺数与壁温比和N值的函数关系式。利用该公式,可以对不同初始扰动幅值和壁温条件的边界层转捩进行预测和关联。     

应用聚类分析对关联规则进行分组

关联规则是要从大量的数据中找到数据之间的规律，但有时所产生的规律十分繁多，从而形成新的知识管理问题。针对该问题本文提出了一个新的算法，该算法利用系统聚类分析方法对规则进行分组，从而可更好地帮助用户解所发现的规律，该方法的距离（RatioD）是基于关联规则本身，因此，可对规则进行高效地分组。实验结果表明，该算法是有效的。     

用于多目标跟踪的交互多模式概率数据关联算法

本文提出了一种新近开发的采用多模式数据关联的多目标跟踪算法。多模式数据关联是建立在利用从测量序列中提取多模式多目标跟踪这一新方法上的。Markov接控制多模式间的转换，这就能对多个模式进行交互作用。模式的引进开发了高性能算法的新范式，从而提出了一种高效的跟踪算法－交互多模式概率数据关联（IMP－JPDA）算法。IMP－JPDA算法可以看作一种广义的联合概率数据关联（JPDA）算法；当仅采用一次扫描的测量时，IMP－JPDA将简化为JPDA。     

关联性与文化的解读和建构

根据Sperber和Wilson的关联理论及其认知语境观,说明外语读者如何在认知语境中寻找最佳关联,可以对作者所设置的文化缺省进行连贯解读,从而实现跨文化图式的建构。     

模糊关联方法在齿轮箱故障诊断中的应用

模糊关联度故障识别方法是运用灰色系统理论与模糊数学隶属函数相结合，克服了故障诊断的模式向量中参数量纲不同、数量级差异的缺点，综合了灰色系统理论和模糊理论的优点，使故障诊断识别的多参效法更加完善。但此种方法的关键是隶属函数建立的可靠性，关系到故障诊断的准确程度。     

基于雷达测距和测速的GEO目标实时关联算法

针对航迹密集情况下地球同步轨道（GEO）目标容易关联错误的问题，提出了一种基于雷达测距和测速二维判决的GEO目标实时关联算法。利用空间目标两行轨道根数（TLE）建立待关联初始库属目标集；根据空间目标轨道预报误差扩散规律设置粗关联门限，得到二次关联库属目标集；利用雷达测距和测速精度高的特点构建二次关联代价函数，根据归一化加权均方根误差最小原则得到关联结果。仿真结果表明：该算法在目标航迹密集的情况下取得了较好的关联效果，具有较高的关联正确率。     

飞行器气动-隐身综合性能评估的灰关联度分析模型

 采用结构化网格和求解Navier-Stokes方程的方法,进行了无人机和巡航导弹气动性能计算,并数值模拟了其气动流场,所得结果与工程实际现象吻合;分别建立了无人机和巡航导弹的曲面及面劈模型,根据GRECO-WM方法,计算了其表面全向雷达散射截面(RCS)值;基于灰色系统的灰关联度分析理论,提出了气动-隐身综合性能的量化评判模型,并对2种无人机和3种巡航导弹的综合性能进行了评价,得到了对工程设计具有参考价值的结论。     

基于傅里叶变换的航迹对准关联算法

研究了在组网雷达存在系统误差情况下的目标航迹关联问题,理论分析了雷达系统误差对目标航迹的影响,并将该影响表示为目标航迹的旋转和平移量。在此基础上,提出了一种基于傅里叶变换的系统误差配准前航迹对准关联算法,该算法将组网雷达的航迹数据看做为一种整体信息,采用傅里叶变换理论来估计和补偿组网雷达目标航迹数据到融合中心航迹数据的相对旋转量和平移量,将雷达网中雷达上报的目标航迹数据对准到融合中心,从而不依赖于估计雷达网系统误差,实现了误差配准前的航迹准确关联,能够为后端的系统误差配准提供可靠的关联目标航迹数据。