分子拓扑法预估多硝基烷烃化合物的生成焓

以硝基烷烃分子结构中不同基团作为描述码,以每一个描述码作为相应的分子子图项,进行了多元线性回归,预估多硝基烷烃化合物的生成焓,取得了较好的结果,其回归方程相关系数达到0.9980,绝大多数计算结果的相对误差在10%以内。     

基于CRC迭代译码结束条件的Turbo码性能研究

Turbo 码译码时,在一定的范围内,增加迭代次数可明显提高码的性能,但增加迭代次数将增加译码延时,这将影响 Turbo 码在实时性要求严格的通信系统中的使用。文中研究了用循环冗余校验码(CRC:Cyclic Redundancy Check/Code)校验结果作为迭代译码结束条件时,Turbo 码迭代译码的性能。证明,使用CRC 校验结果作为迭代译码的结束条件是一种可行的方法。     

TKX-55在常压与高压下的热分解特性

采用差示扫描量热法(DSC)和热重分析法(TG)研究了5,5'-双(2,4,6-三硝基苯基)-2,2'-双(1,3,4-噁二唑)(TKX-55)常压(0.1 MPa)和5.0 MPa高压下的热分解性能,采用Kissinger和Ozawa方法计算了常压下TKX-55的热分解动力学参数,并与六硝基茋(HNS)对比,以研究分子结构及其性能的相关性。结果表明,高压下TKX-55的热分解行为与常压状态下相比,峰形更加尖锐,在5.0 MPa高压环境下TKX-55仍然保持较高的热稳定性,初始分解温度为355.69℃,比HNS初始分解温高约35℃。随着升温速率的增加,TKX-55及HNS的分解峰温均向高温方向偏移,而在不同升温速率下TKX-55的分解峰温均明显高于HNS。非线性等转化率积分法计算获得TKX-55的分解活化能为233.71 kJ·mol~(-1),HNS为197.87 kJ·mol~(-1),TKX-55的分解活化能明显高于HNS,表明TKX-55较HNS具有更加优异的热稳定性。     

DACP的量子化学与光分解机理

采用量子化学密度泛函理论方法,计算了新型起爆药高氯酸.四氨.双叠氮基合钴(Ⅲ)(DACP)的分子结构参数。分析了DACP的结构与光谱特性、光化学分解机理。研究表明:DACP中NH3和N3上的N形成了强亲核中心,而ClO4上的Cl以及Co原子形成了强亲电子中心。DACP外层电子是由—N3上的N原子向—ClO4基团的Cl原子转移,这一能量跃迁是分裂的,在340.99～699.89nm处有连续的强吸收峰。计算了DACP分子的红外理论图谱,其结果与实验值相吻合。     

四（三甲基硅基）四氮烯的合成及机理

以三(三甲基硅基)肼锂和对甲苯磺酰叠氮为起始原料,合成了高活性的1,2‐二(三甲基硅基)二氮烯(BSD),进一步利用其二聚反应,合成了1,1,4,4‐四(三甲基硅基)四氮烯(TST),总收率约5.0%,通过核磁共振谱、红外光谱、元素分析和紫外‐可见吸收光谱对BSD和TST的结构进行了表征。通过量子化学计算方法研究了BSD二聚反应的机理。结果表明,发现其先异构化为1,1‐二(三甲基硅基)二氮烯中间体,然后两个中间体相互作用形成TST,两个过程分别需要高达103.0 k J·mol~(-1)和114.3 k J·mol~(-1)的活化能,该理论结果与高温条件有利于BSD转化为TST的实验现象一致。     

火炮射表弹道系数函数f（θ0）的求取法

编拟射表时，最关键的一步是求取c=f(θ0)，本文给出了地面炮c=f(θ0)曲线的新制作法，并列举了计算及分析结果，可供射表编拟人员参考。     

超细TMO复合催化剂对高氯酸铵热分解的影响

采用DTA表征了过渡金属氧化物(TMO)对高氯酸铵(AP)的热分解催化性能，结果表明：单组分及二元复合过渡金属氧化物对AP的催化作用顺序分别为C02O3＞CuO＞Fe2O3和Fe2O3／Co2O3＞CuO／Co2O3＞Fe2O3／Cu0，二元复合TMO催化作用表现出的三种协同效应，取决于复合物的组合及混合比。通过AP高温分解峰温随复合物中某一组分的质量百分含量变化曲线，快速地找出最佳的TMO组合为Fe2O3:Co2O3=1：3     

CBFF信道下基于信道辨识自适应Turbo码译码算法研究

分析了分组相关快衰落信道（CBFF）的特性,推导出该信道下Turbo码译码算法;研究了信噪比对系统性能影响的规律,将信噪比分布分为高信噪比区、中信噪比区和低信噪比区;利用聚类分析,对当前信道进行辨识,对于不同的信道状态,自适应选择迭代译码次数,此方案可以兼顾系统性能和译码速度,得到较低的平均误比特率和较高的平均译码速度.仿真结果说明,在分组相关快衰落信道下,与固定迭代次数译码和相关文献中的自适应算法相比较,采用文中提出的基于信道辨识的自适应Turbo码译码算法,兼顾性能与速度,误比特性能和译码速度上均有所提高.     

一种基于四阶累量阵简化的DOA估计方法

我们提出一类新的基于四阶累积量矩阵的DOA估计算法，对累量阵结构作适当的调整，再把它直接应用于已发展的很好的算法(如ESPRIT)中，使算法更加适用于DOA问题。通过与ESPRIT一起使用下面所提的累积量阵，增加了虚拟阵元(两倍于实际阵元数)，且减少了计算量，并因累量对高斯噪声不敏感，提高了算法的分辨能力。仿真试验验证了分析结果，表明了算法良好的性能。     

BAMO及其均聚物的合成研究进展

对文献报道的制备3,3-双(叠氮甲基)氧丁环(BAMO)两条路线进行了分析比较,认为Malik等人发明的的非有机溶剂的相转移催化法,是以3,3-双(氯甲基)氧丁环(BCMO)为原料制备BAMO的较好方法;Sanderson等人提出的以三溴新戊醇(TBNPA)为原料,采用相转移催化法,经两步制备BAMO的方法,是以3,3-双(溴甲基)氧丁环(BBMO)为原料制备BAMO的较好方法。Wardle等人提出的制备BAMO均聚物(PBAMO)的方法,产品的官能度和分子量可控。BF3.THF是由BAMO制备PBAMO的较好催化剂。     

人工神经网络在运动控制中的应用

介绍了人工神经元模型与神经网络基本结构。阐述了多层前向网络的工作原理及误差反转（BP）算法,探讨了用于运动控制的单神经元PID控制器的结构与基于BP网络的模糊自适应PID控制,给出了由传统PID控制器,模糊量化处理,系统辨识神经网络NNM和系统控制网络NNC组成的基于BP网络的模糊自适应PID控制器结构,并讨论了人工神经网络在运动控制领域中应用的发展趋势。     

神经网络在某型随动适配器故障诊断中的应用

在随动系统传统检测方法的基础上,提出一种采用神经网络技术的故障诊断方法。利用随动适配器在检测过程中故障的特征参数,采用神经网络技术分别对每一类故障进行诊断,网络的输入是与输出故障相关联的监测信号的特征值,对各网络输出进行决策判断,最后给出诊断结果。仿真实例结果表明该方法通过利用检测的各种特征信息,能够有效的诊断故障,提高诊断的准确性。     

人工神经网络技术用于发动机点火和喷油联合控制

针对传统的“查表—插值”控制方法的局限性 ,研究了基于BP模型神经网络的控制策略 ,着重讨论了合适网络结构的确定、合理算法的选取 ,并应用神经网络技术实现了点火和喷油的联合控制 .试验结果表明 ,该方法能满足实时控制的要求     

混合模糊神经网络在信息化导弹部队作战效能评估中的应用

针对信息化导弹部队作战效能评估问题,建立了评估的指标体系,提出了一种将遗传算法和模糊神经网络相结合的混合模糊神经网络模型.详细介绍了这种方法的设计思想、结构及其实现.利用给出的样本对混合模糊神经网络模型进行训练和仿真,仿真结果表明,该模型可较好地克服人为因素和模糊随机性的影响,使评估结果更为合理可信.     

基于Hopfield神经网络的面目标特征识别方法研究

提出了一种基于Hopfield神经网络的面目标特征识别方法。介绍了网络结构、学习算法,编制了相应的计算程序,用该程序对6种不同模拟目标的样本数据进行识别,均被正确识别。结果初步表明,利用Hopfield神经网络进行面目标特征识别是基本可行的。     

多层前馈人工神经网络在装备故障诊断中的应用

多层前馈人工神经网络在装备故障诊断中的应用含设备运行状态特征值设定和故障判定.并建立神经网络样本、确定网络结构、训练网络等.同时,将状态特征值作为输入样本,得出网络的输出,作为故障类型特征值,最后选定故障决策阈值,根据神经网络输出来判定装备是否出现某种故障.     

基于BP神经网络的空空导弹贮存可靠性预测模型研究

针对空空导弹在长期的贮存过程中环境因素对其可靠性的影响,提出了一种基于BP神经网络的建模方法。该方法首先对空空导弹进行分析,确定神经网络的结构;然后对环境信息进行加权融合,形成输入样本,再将检测时刻可靠度的点估计作为输出样本,训练神经网络;当误差达到要求后,根据在导弹贮存期间所采集的环境信息预测导弹当前的可靠度。     

神经网络结构及其权值优化的遗传算法

神经网络结构及权值优化属两级进化方法.即把结构和权值进化分级进行,并在两级进化过程中采用不同的编码方式和适应度函数,但都使用改进遗传算法-反向变异算子.反向变异算子可按需要搜索的方向搜索,且不会造成早熟收敛.仿真结果表明,该算法取得了预期的效果.     

神经网络自组织模糊控制在同步收集装置的应用

为提高多电机运行的同步性以及在冲击干扰下电机控制的快速反应和鲁棒性,提出将神经网络的自组织 模糊控制融合进环形耦合控制策略中。建立同步收集装置的控制模型,给出环形耦合控制结构,分析传统PID 控制 和传统模糊控制的缺陷,并通过实验验证。实验结果表明,融合有神经网络模糊控制策略的环形耦合控制具有更高 的同步性和鲁棒性。