基于C#持久蠕变强度外推功能的实现

持久蠕变强度外推是预测材料在高温高压环境下工作寿命的有效方法。目前常用的外推方法有等温法和参数法。这两种方法都是通过在实验室中采用较短时间的试验，获取试验数据后，通过Excel或者MATLAB等数据处理软件进行数据的拟合处理和外推计算。这些数据归纳统计和数学建模的过程有时需要耗费试验人员的大量精力。介绍了持久蠕变强度外推的软件实现方法，该功能包含在持久蠕变试验设备配备的软件中，试验完成后，软件直接根据试验结果进行数据拟合和持久蠕变强度的外推计算，无需试验数据的统计和建模，大大提高了持久蠕变强度外推计算的效率。     

基于自回归谱外推的全聚焦成像分辨力提升

针对相邻缺陷全聚焦超声成像混叠问题，结合低阶、宽有效频带自回归谱外推方法，压缩超声波时域脉冲宽度，实现亚波长级全聚焦（Total focusing method，TFM）成像分辨力。建立碳钢试块模型，设置两个中心间距1.8 mm，直径1.3 mm圆孔，选用中心频率2.25 MHz，32阵元相控阵探头采集全矩阵数据。针对全矩阵数据，选择自回归阶数为2，信号频谱最大幅值下降14 dB为有效频带，建立自回归模型并外推有效频带外的高频与低频成分，随后对全矩阵数据进行延迟叠加处理和TFM成像。仿真结果表明，低阶、宽有效频带自回归谱外推处理方法具有较高的鲁棒性和准确性，TFM成像后可有效分离中心间距0.7λ（λ为超声波长）圆孔，保留缺陷横向位置信息的同时，定位误差不超过0.73%。对碳钢试块中相同位置及尺寸的圆孔进行试验验证，定位误差不超过1.06%，有效地提高TFM成像分辨力。     

基于Boosting学习算法的雷达弹道识别

弹道外推技术在炮位雷达的侦察和校射中起关键作用,弹道外推的精度直接决定着炮位侦察校射雷达的性能.在文献[1]中,作者提出了将弹道外推分为弹道识别和特定弹道外推两个阶段,并用支持向量机方法对弹道识别进行了系统研究.文中引进Boosting学习算法进行弹道识别.仿真结果表明,基于决策树的Boosting学习算法是一种有效的弹道识别方法,并且识别精度高于基于核技巧的支持向量机方法.     

基于动态RBF网络辨识和模糊控制的弹道落点预测导引研究

针对目前远程弹道修正火箭弹中,滤波外推落点预测导引法存在导引系数确定难、导引精度低、自适应性与鲁棒性差的问题,提出了一种基于动态RBF神经网络在线辨识与带自调整因子模糊控制相结合的落点预测导引律.具体在传统滤波外推落点预测导引法的基础上,将预测落点偏差与偏差变化率作为模糊控制器输入量,通过RBF神经网络在线整定模糊控制的权重因子和比例因子,实现导引指令的自适应调整.仿真结果表明,同常规方法相比,在充分考虑随机扰动和测量误差情况下,具有更强的自适应性与鲁棒性,保持了较高的导引精度.     

辐照蠕变寿命外推方法

奥氏体不锈钢材料被广泛用于的第四代液态金属快中子增殖反应堆核心构件中,辐照和蠕变损伤耦合作用是影响其寿命的主要模式。为了建立短时辐照蠕变寿命外推的合理方法,在参考用于材料蠕变寿命外推的时间-温度参数法的基础上引入一个量纲一的辐照影响系数,根据辐照-时间-温度参数法推导出了含辐照影响系数的Lason-Miller参数方程和Dorn参数方程,并通过快堆内辐照蠕变数据进行了验证。新定义的辐照影响系数基本呈随温度上升先降后稳的趋势。     

末端弹道雷达信号的滤波及弹道外推研究

基于末端弹道小机动、平稳特点,采用质点弹道模型描述目标的运动,结合非线性不敏卡尔曼滤波算法(Unscented Kalman Filter,UKF)对雷达量测数据进行滤波及弹道参数估计。根据现实需要,由某一时刻滤波得到的目标位置、速度和弹道系数进行外推计算。计算结果表明,对于飞行马赫数为1~3的来袭目标,外推2s目标空间位置绝对误差可以稳定控制在10m左右。考虑到雷达对目标的径向速度测量数据较为精确的特点,提出了一种基于最小二乘拟合和充分利用径向速度数据的计算方法,确定了目标外推初始边界条件。计算过程和结果表明,该方法具有更快的计算速度和更好的计算精度。     

~(152)Eu放射性溶液比活度的测量

本文简述了薄膜源样品的制备过程、4πβ(PC)-γ符合测量标准装置的基本结构,符合测量方法及效率外推的基本原理、给出了152Eu放射性溶液比活度的测量结果并将测量结果与4πχ(PPC)-γ符合测量装置测量结果及国防科工局放射性计量一级站测量结果作了比较,三者测量结果平均值偏差为0.6%。     

GPS精密星历外推插值方法研究

使用Lagrange插值、Newton插值和Neville插值三种算法对IGS精密星历进行外推插值计算,通过实验得到,当插值方法为Neville法且插值阶数为11阶时运算精度和效率最优。     

基于算子外推的非因果滤波技术的应用研究

f-x（频率-空间）域预测滤波技术是消除叠后地震记录中随机噪声的常用方法,然而该方法存在两点不足：一是保幅性较差,二是无法有效提高高频段信噪比,制约了地震资料分辨率的提高。对此,重点研究了非因果滤波器和算子外推两大技术,提出了一种基于算子外推的非因果滤波技术。实际资料的处理结果表明,该技术可明显降低反射信号的畸变,并能有效提高高频段的信噪比,通过后续的谱白化等高分辨率处理技术可明显改善资料的分辨率,结果令人满意。