非结构矢量场的特征区域可视化方法

基于特征比对的可视化方法涉及的问题主要包括,如何判断一个矢量场中是否存在另一个矢量场中的一些特定结构,如何评价两个矢量场结构间存在的相似性,如何从诸多矢量场中将这些特定的结构检测,定位并绘制出来.给出了一种基于曲线结构的矢量场特征区域可视化方法,该方法通过构造与曲线结构相关联的柱坐标系,保证了提取特征的平移、旋转和尺度不变性;采用曲线积分的Clifford Fourier变换,获取了曲线结构的频域特征并简化计算;利用多曲线结构匹配和多尺度逼近等方法,实现了区域结构的特征可视化.     

关于计算机专业课程教学方法的几点思考

本文在自己教学实践的基础上,针对目前教学方法改革所面临的新形势新问题,并根据作者所承担的课程特点,就教学方法的改革问题做了探讨。本文的主要思路可总结为:工程类专业的高等教育应使学生具备较高的工程素养。为达成素质教育的目标,在教学模式方面,应注重学生的品质养成、注重因材施教、注重多学科多门类的知识综合、注重实践和技能培养;教学方法方面应采取启发式教学、注重学生的心理接受能力、探讨小组讨论的可行模式;实践环节方面应从实际问题出发,培养学生多方面的能力;考试环节应更加注重平时成绩,淡化考试意识。     

中低轨卫星多普勒数据处理技术研究

分析了中低轨卫星多普勒频率模型特性,采用数据拟合法对多普勒数据进行处理,有效抑制随机误差。仿真结果表明,经过处理后的观测数据精度得到了明显提高。     

长期高温水热条件下活性粉末混凝土的水化规律

以0.21的水灰比成型活性粉末混凝土(RPC)基体,研究低水灰比RPC基体水化相在高温蒸压养护条件下的长期水化规律。采用酸不溶物含量表征基体的水化程度,采用显微维氏硬度表征RPC基体在养护过程中的结构性能,并通过X射线粉末衍射与扫描电子显微镜/能量色散谱分析RPC基体的物相与形貌变化。结果表明:高温蒸压养护过程中,RPC基体水化程度在0～96 h的养护期内快速提升,硬度随养护时间增加提升明显;长期养护时(168～312 h),基体的水化速率缓慢,基体内水泥熟料的水化趋于停滞。长期高温蒸压养护过程中,低水灰比RPC基体中晶态水化产物极少,由于缺乏晶态转化的空间,基体中的絮状水化硅酸钙凝胶无明显晶化现象,在长期高温水热条件下具有良好的稳定性,在核废料存储材料领域具有应用前景。     

线性关联规则研究

首先讨论了布尔型关联规则的不足,然后提出了线性关联规则的概念,详细讨论了线性关联规则的挖掘方法,具体给出了线性关联规则的挖掘过程,分析了线性关联规则的作用。还给出了实验结果,并将线性关联规则和布尔型关联规则及定量关联规则进行了比较。     

一种蛙跳和差分进化混合算法

混洗蛙跳算法（SFLA）具有算法简单、控制参数少、易于实现等优点,但在高维难优化问题中算法容易早熟收敛且求解精度不高。导致该缺陷的主要原因是在进化后期种群多样性迅速下降,且缺乏局部细化搜索能力。借鉴差分进化算法（DE）中DE/best/1/bin版本具有全局搜索能力较强、种群多样性较好的优点,将SFLA与DE有机融合,形成混合优化算法（SFL-DE）,以克服SFLA容易早熟收敛的缺陷。给出了6个30维benchmark问题数值对比实验,结果表明,在给定的较小进化代数内,SFL-DE的寻优效率、计算精度、鲁棒性等性能优于SFLA和基本DE（DE/best/1/bin和DE/rand/1/bin）,不足之处是其耗时更长。     

一种分级的DS证据合成策略

该文提出了一种分级的DS证据合成策略,该方法利用证据间的一致性信息将证据分级(体现为可信度),并通过增加低级别证据不确定性的思想修正证据,最后采用DS证据理论对修正后的证据加以合成。由于奇异证据一般而言与其他证据间的一致性较差,依据该文的方法计算得到的可信度低,故增加低级别证据的不确定性可以有效地降低奇异证据对最终合成结果的影响,从而提高合成判决结果的可靠性。仿真实验表明,该方法在解决不一致证据间的合成问题方面体现出良好的适应能力。     

基于一致性差分进化的分布式任务分配

针对异构无人飞行器(UAV)集群在强约束条件下执行多类任务的最优分配问题,将自适应参数差分进化算法与分布式架构结构融合,形成了基于一致性机制的分布式差分进化(CBDE)算法,在处理既定目标任务分配时达到了集中式方法的优化效果.在算法实施过程中,集群个体作为具有计算能力的局部优化器,异步执行改进的自适应参数差分进化算法,...     

多维广义次成分提取准则及自适应算法

针对广义次成分在信号处理中没有与之相对应的信息准则,而且只能提取单维广义次成分,提出一种多维广义次成分提取准则,并通过矩阵微分法证明了所提出信息准则只有唯一的全局极大值.基于该信息准则,采用梯度上升法导出一种多维广义次成分提取算法,并采用李雅普诺夫函数法对所提出算法的全局收敛性进行证明.与其他现有算法不同,所提出算法可以并行提取多维次成分,而并不需要模值归一化.仿真实验表明,所提出算法相比一些现有算法具有收敛速度快和估计精度高的优点.     

Al-Zn-Mg-Cu系超高强度铝合金的研究进展

Al-Zn-Mg-Cu系超高强度铝合金具有低密度、高比强度、高韧性和良好的抗腐蚀性能的特点,广泛应用于航空航天、交通运输和兵器领域。本文主要介绍近年来国内外Al-Zn-Mg-Cu系超高强度铝合金的最新研究进展。超高强度铝合金基体上分布着纳米级的晶内时效析出相、亚微米级的高温析出相、微米级的结晶析出相和晶界析出相,这些相的形态、数量、尺寸和分布对合金的综合力学性能和抗腐蚀性能有直接的影响;主元素成分含量对超高强度铝合金综合力学性能有影响,合金的综合力学性能随Zn/Mg和Cu/Mg比值的变化而变化;微量元素能够提高超高强度铝合金的综合力学性能。微量元素对铝合金的影响主要体现在提高沉淀相的过饱和度,改变沉淀析出过程,促进或抑制沉淀相的析出和促进新相的沉淀析出。新制备技术能够显著细化晶粒、抑制偏析、析出相均匀分布和提高各种元素的过饱和度,从而改善超高强度铝合金的综合力学性能。强化固溶处理能够提高时效析出程度,从而提高铝合金的力学性能。三级时效处理后的超高强度铝合金具有峰值时效T6态的强度和优异的抗腐蚀性能。