劈刀和肋环夹持工况对超声键合换能系统电学特性的影响

通过实验分析了肋环夹持松紧度和劈刀存在两个因素对超声键合换能系统电学导纳特性的影响规律。对换能系统在悬挂有无劈刀和夹持8个松紧度等各个情况下进行谐振频率附近的导纳圆测量,确定换能系统等效电路各特征参数的变化情况。由实验结果的分析可知,劈刀的附加质量以及肋环松紧程度对换能系统谐振频率的影响不大,但劈刀的存在改变了换能系统的能量分布和耗散,是影响换能系统各特征参量的主要因素之一。这些结论有助于超声键合换能系统的优化。     

K终端可靠度分解算法中多边形→链简化定理的完善

无向网络K终端可靠度的分解算法中,包括多边形→链简化在内的等可靠度简化和分解定理结合,可以降低算法的复杂度。本文完善了边随机无向网络和混合随机无向网络的4#,6#,7#型多边形→链简化定理。计算机编程验证了其正确性。     

椭圆光孔上的Fraunhofer衍射图样

将椭圆域变换成圆域，从而借助于圆孔衍射问题的处理方法，给出了椭圆孔上的Ｆｒａｕｎｈｏｆｅｒ衍射图样的数学描述。     

一种改进的网格数据保持梯度滤波方法

 基于网格数据滤波的基本思想，针对杨高印提出的小子域滤波法存在子域划分重心不稳的问题，本文提出了新的子域划分方法，即通过考察滤波窗口内数据的数值分布或梯度变化情况，在充分考虑子域划分对称性的基础上，采用对称子域的均方根误差或平均梯度大小差值为判别指标确定数据变化的主梯度方向，并用此判别指标代替数据变化平缓系数判别指标，在滤波输出的取值上考虑数据变化的梯度方向上的两个相对称子域对输出的贡献大小进行加权平均，使滤波输出结果更稳定。通过数据试算，表明网格数据滤波法输出结果更加合理、稳健。     

凸轮机构推程、回程运动角的最佳匹配及其求解方法

在推程、回程运动角之和 Φ0 +Φ′0 =C(定值 )的情况下 ,必存在某一对推程、回程运动角的最佳匹配 Opti-m um{ Φ0 ,Φ′0 } ;当选用该最佳匹配时 ,对心式直动从动杆盘形凸轮基圆半径 r0 取得最小值 r0 min。本文在揭示出上述事实的基础上 ,研究解决了当选取最佳匹配 Optim um{ Φ0 ,Φ′0 }时 ,按许用压力角 [α]条件求解对心式直动从动杆盘形凸轮基圆半径最小值 r0 min的解析法。     

基于移动锚节点的无线传感器网络圆心定位

文章提出了一种利用无线传感器网络无线信号接收强度（RSSI）和移动锚节点轨迹来获得待定节点位置的算法。该算法在有多个可移动锚节点的情况下,定位将会更加高效。在定位阶段,通过RSSI测得锚节点到待定节点的距离,并利用三个以上移动锚节点的坐标（包括三个）来求解圆的方程,计算出待定节点的位置。     

利用改进的差分进化算法求解等圆Packing问题

等圆Packing问题属于强约束的复杂组合优化问题之一,针对其强约束特点及难点,通过改进传统的差分进化算法,提出一种等圆Packing问题的求解方法。该改进算法特点是将有效解空间加入差分进化的变异约束中,并采用随机排序机制改进差分进化的选择机制。通过多次实验,表明此算法在求解小规模等圆Packing问题上取得的效果与目前所能找到的最优值相差不到0.6%,从而验证了演化计算在求解等圆Packing问题的可行性;与此同时,演化算法具有很好的收敛性,因此在其他强约束的复杂优化问题上将有很好的应用。     

基于超声波的围岩松动圈实时监测系统设计

实时地掌握围岩松动圈的范围对矿藏的安全生产具有重要的意义。利用超声波探测的灵活性和准确性,本文提出了一种基于超声波的围岩松动圈监测系统设计方法。此方案利用超声波在岩体中的传播速度与岩体的受力状态和裂隙程度的关系来实时地监测围岩松动圈的情况,具有方便、灵活、易于操作等特点。     

保持几何特征的自适应弹性二次曲线模型

物体形状特征的准确提取往往受到图像获取、目标分割等过程中各种因素的影响,因而需要构造一种鲁棒的形状表现来保有其本质特征。揭示弹性二次曲线(EQW)模型中能量权重因子和样条重叠度因子与形状几何特性间的关系,提出一种自适应保持几何特征的EQW形状表现模型,并将该模型与交互式Live Wire算法相结合,应用至图像分割中,对于各种模态图像中的目标进行分割实验。直观上,本文方法能够在去除噪声同时较好地保持目标形状的显著特征;量化结果方面,交互式分割误差保持在较小稳定范围内,引入EQW模型带来的时间开销亦在可接受范围内。     

一种谱分解降维的模糊有监督局部保持投影策略

提出一种谱分解降维的模糊有监督局部保持投影策略。首先针对监督局部保持投影SLPP存在过学习和不能较好地保持图像空间的差异信息等问题,通过最小化局部离散度和最大化差异离散度准则提取投影方向,找到一种线性鉴别分析的等价形式。其次,通过采用模糊k近邻(FKNN)方法得到相应的样本分布隶属度信息,同时考虑到离群样本对整个分类结果的不利影响,提出一种模糊化方法,根据样本的隶属度对样本分布矩阵重定义所做的贡献,将每个样本的隶属度融入到SLPP特征抽取的过程中,从而得到完整有效的模糊样本特征向量集,有效解决了小样本问题的特征抽取问题。第三,提出一种谱分解的矩阵分析方法,在SLPP投影准则下,对散布矩阵实现降维。在ORL和NUST603人脸库上的实验结果验证了该方法的有效性。