基于未确知理论,定义了系统不确定性的一个度量尺度——盲数方差.通过将系统\宽区间\范围的\强\不确定性离散化处理成\窄区间\范围的\弱\不确定性,给出了基于盲数的系统不确定性数值计算原理和方法.它是一种通用的数值计算方法.实际计算表明该方法的正确性和实用性

介绍了全数字时钟恢复方案中采用Farrow结构高效实现内插滤波器的设计方法.提出一种计算Farrow结构内插滤波器系数的算法,使得接收机输出信号的均方误差始终最小.仿真结果表明,与传统的内插滤波器设计相比,应用本文算法的全数字同步方案提高了接收机输出均方差和输出信噪比的性能,并且降低了时钟恢复方案中内插滤波器的实现复杂度

采用数值模型方法对太钢第三炼钢厂板坯连铸用中间包内部结构几何参数进行了最优化虚拟实验研究,研究中使用的评价指标是钢液在中间包内平均停留时间等三项时间参数,这些参数值用虚拟的示踪剂的脉冲响应实验测量求得.按L16(215)正交表试验设计安排(四因子二水平)全因子实验.实验结果经方差分析、F检验,确定了有显著性影响的因子,按三项评价指标确定最佳工况是:挡墙位置前移至500mm,下口减少至200mm,墙和坝中心线距离仍维持322mm,坝高仍为272mm.虚拟实验结果表明现生产用中包流动情况良好,采用最佳参数后中间包钢液流动的死区将由现工况的4.80%减至4.37%,采用湍流抑制器后死区可进一步减至1.54%

本文提出的一种多变量自寻优闭环移动极点自校正控制算法的基本策略是:在控制过程中,以多变量广义最小方差为目标,自动移动闭环极点,且使其在控制量允许的范围内,闭环极点处在理想位置的系统。这样不仅能实现最优控制,且具有极点配置的鲁棒性

本文经随机实验统计分析得出孔隙率函数（3lnφ-2ln（1-φ））近似服从正态分布,在实验的粒径范围内（30~180 mm）,其期望值和方差都随着岩块粒径的增大而增大.在推导出岩层二维下沉曲面方程的基础上,先后推演出燃空区冒落岩体孔隙率的连续非均质分布模型和随机离散化非均质分布模型.依据模型计算矩形煤火空间得出以下结果：燃空区浅部及边缘侧冒落岩体的孔隙率大,而中间区域孔隙率小;孔隙率等值线在x-y平面上的投影呈侧躺的＂U＂形分布;沿x轴,随着深入燃空区距离的增加,孔隙率呈类负指数形式衰减.此外,孔隙率连续分布和随机离散化分布,在整体的变化趋势上是相同的,区别之处在于后者所表示的孔隙率具有一定的随机波动性.将上述随机离散化模型应用在某火区温度场的数值模拟中,并经现场红外测温验证了模拟的准确性和孔隙率模型的适用性

采用交互作用正交试验设计，系统研究了进液流量、进气流量、CO2体积分数、进液温度及其交互作用对填料塔中二乙醇胺溶液吸收CO2的转化率η和气相总体积传质系数KGae的影响.经过直观分析和方差分析，评价了各参数对η和KGae影响的显著程度.实验发现进液流率、进气流率、CO2体积分数、进液温度，以及CO2体积分数与进气流率、进液温度与进液流率、进液温度与进气流率的交互作用对η影响显著；进液流率、进气流率、CO2体积分数、进液温度、CO2体积分数与进气流率的交互作用以及进液温度与进气流率的交互作用对KGae影响显著；进气流率增加，η降低而KGae增加；进液流率增加，η和KGae均增加；进气CO2体积分数增加，η和KGae均降低；进液温度升高，η和KGae均呈先增加后减小趋势

本文结合极点配置的基本设计思想,提出了一类具有输出跟踪的多变量自校正控制算法。该算法将工程应用中提出的要求与系统的性能指标联系起来,实现了闭环极点配置的广义最小方差控制,而性能指标中加权多项式矩阵R(z-1)的选取是根据使闭环系统输出对参考信号实现稳态无偏跟踪的原则进行的。进而运用Martingle收敛理论对算法进行了研究,导出了控制器的无偏收敛条件。数字仿真研究表明了该算法的可行性和有效性

由于残矿空间形态的复杂性,传统的剖切作图方法难以直观全面地掌握该类型矿体形态,进而难以精确指导采切工程的设计,而SURPAC软件采用三维建模方法,能很好地解决这一难题.以西石门铁矿堑沟底部结构诱导冒落法开采残矿为背景,采用SURPAC软件对堑沟内矿石量、金属量、品位等指标进行计算,将堑沟巷道所在的水平和垂直位置作为优化对象,经过对临界冒落跨度和现场工程技术条件的分析,得出堑沟巷道在两个方向上可布置的范围.依据该范围,设计了正交试验方案.以回采金属量和平均品位作为考核指标,对正交试验结果进行极差和方差分析,得出最优的堑沟巷道空间位置:堑沟巷道间距24 m,位于118 m水平.通过现场实施,取得理想的试验效果,实现了残矿的精细化开采

针对机器人谐波减速器关节在转动过程中存在的波动摩擦力矩, 提出一种基于傅里叶级数函数和BP神经网络的建模方法, 并完善机器人的动力学模型, 修正了因波动摩擦力矩带来的关节力矩计算误差. 通过研究谐波减速器关节的波动摩擦力矩在不同影响因素下的变化特性, 采用傅里叶级数与BP神经网络结合的方法对波动摩擦力矩进行建模. 通过添加傅里叶级数函数作为BP神经网络的辅助输入, 克服了力矩误差曲线因存在高频周期性波动而难以拟合的困难. 在离线环境下训练神经网络, 完成对关节波动摩擦力矩的建模, 进而完善机器人的动力学模型和修正关节中存在的波动摩擦力矩. 验证实验表明, 使用完善后的动力学模型可以有效计算谐波减速器关节的波动摩擦力矩, 并使修正后的力矩误差维持在[-0.5, 0.5] N·m的范围之内, 方差为0.1659 N2·m2, 是修正前的24.23%

基于图像处理的方法，采用了由粗及精的瞳孔定位思想，提出了一种高精度的瞳孔定位算法。该算法首先利用瞳孔区域的直方图，采用改进的最大类间方差法自适应地分割瞳孔区域，实现粗略定位，然后利用瞳孔灰度的梯度特性来精确定位瞳孔边缘点，最后在像素级瞳孔边缘点的基础上，采用亚像素定位方法，更精确地求得亚像素级瞳孔边缘点，并通过椭圆拟合的方法来精确确定瞳孔的中心位置。另外，针对瞳孔被遮挡的情况，本文提出了一种等距离补偿瞳孔的方法。多次实验结果证明了该算法对遮挡瞳孔的定位有较强的鲁棒性，可以准确地定位瞳孔的位置