用于非均匀介质重建的选代算法收敛性的研究

研究轴对称二维非均匀介质重建迭代算法的收敛性问题。首先借助于玻恩近似将非线性积分方程线性化，然后，利用玻恩迭代法和变形玻恩迭代法，由散射场数据对轴对称二维非均匀介质进行重建。通过几个例子研究了影响迭代算法收敛性的几种因素，如送代算法本身、积分离散化后的网格划分、正则化方法中的正则化参数选取等。     

蒸汽压法测定导热油热分解温度的研究

根据克拉贝龙—克劳修斯方程，建立了国内外文献未见报道的测定导热油热分解温度的试验装置和试验方法，测定了大量国内外导热油的热分解温度，数据表明该法具有准确、简单、实用、省时、省力等优点     

暴雨洪水流域系统随机模拟(研究之三)

本文提出的移置特大暴雨的不连序序列的随机插补方法,以及利用W—H逆变换法将偏态暴雨序列转为正态序列和随机扣除模拟的暴雨过程损失量等方法,基本是可行的,对提高模型的代表性、稳定性和实用性有重要作用。     

COMAS制丝线振动输送机的振动分析

本文根据振动理论对卷烟厂ＣＯＭＡＳ制丝生产线上的振动输送机建立了相应的力学模型及其振动方程。通过对振动方程的求解，分析了该振动输送机的振动特点，并提出了主要参数的选取原则，以期减少基础的振动。     

双稳态孤子

对于具有一定形式非线性的薛定谔方程，存在单孤子解的多稳态，也就是说对于相同能量，单孤子具有不同的传输常数．本文以一非线住形式Ｌｉｎｅａｒ　Ｓｍｏｏｔｈ　Ｓｔｅｐ（ＬＳＳ）函数为例，对孤子的双稳态进行理论分析，并对其双稳态的光学转换进行数值模拟．     

矩形介质波导阵列的一种新型分析方法

本文将等效介电常数近似分析方法在应用范围和处理方法上进行了一些改进．发展为双等效介电常数近似分析法，然后用它来分析矩形介质波导阵列．推得两个一维周期的耦合特征方程。如果将Macatili方法应用范围扩展用来研究该波导阵列也会得到同样的结果，它们都能在二维平面上较准确地反应出通带和阻带等主要周期特性。     

随机徐变应力影响下重力坝时变可靠度初探

由于重力坝的随机温度场以及随机徐变应力场均为非平稳随机过程，由此所涉及的结构可靠度是非平稳向量随机过程非线性组合的时变可靠度．本文计入重力坝徐变应力场和混凝土强度随机性的影响，将时变可靠度的数值解法与随机有限元法相结合，模拟施工过程，对一典型重力坝的时变可靠度进行了计算，得出了一些有益的结论．     

一类Boltzmann & Darwin混合寻优策略的收敛特性研究

基于文［１］提出的求解组合最优化问题的Ｂｏｌｔｚｍａｎｎ＆Ｄａｒｗｉｎ混合寻优策略，本文进一步分析研究了Ｂｏｌｔｚｍａｎｎ＆Ｄａｒｗｉｎ混合寻优策略非时齐情形下的收敛特性，包括全局收敛性和收敛速度。结果表明，Ｂｏｌｔｚｍａｎｎ＆Ｄａｒｗｉｎ混合寻优策略的收敛特性优于模拟退火（ｓｉｍ－ｕｌａｔｅｄ ａｎｎｅａｌｉｎｇ）方法的收敛特性。     

具有减少辨识参数的随机多变量极点配置自适应控制器

本文提出了一种新的限制输出个数减少随机多变量自适应控制中辨识参数的方法，并给出了减少辨识参数的极点配置自适应算法。虽然采用ｎ个输入１个输出的减少辨识参数的模型来设计控制器，但所提出的控制器能够保证被控系统的几个输出跟踪参考输入信号，仿真结果表明，所提出的方法是成功的。     

Issues in nonlinear stochastic grey box identification

Grey box identification refers to the practice of identifying dynamical systems in model structures exploiting partial prior information. This contribution reviews a method for stochastic grey box identification and surveys experiences and lessons of applying it to a number of industrial processes. Issues to be addressed include advantages and costs of introducing stochastics into the model, the question of what contribution must be expected from the model designer as opposed to what can be formalized in computer algorithms, and an outlook on future plans to resolve present shortcomings.