S频段800W室外型连续波固态功率放大器设计

针对现有室内固态功放体积大,馈线系统设计复杂的问题,提出了一种新型结构形式的高功率、高效率和小体积固态功率放大器。给出了高密度、大功率径向合成的原理及设计方法,对径向合成网络进行了建模仿真,通过优化达到了功放设计所需的性能指标。基于8个功放模块和8路径向合成网络,设计了一种室外型固态功率放大器,在所需频段实现了大于800 W的输出功率,整机效率高于40%。     

激光焊接裂纹磁光成像频域特征分析

为了研究旋转磁场激励下激光焊接裂纹磁光成像在频域内的特征, 采用对激光焊接裂纹磁光图像进行2维离散傅里叶变换的方法, 进行了理论分析和实验验证, 取得了旋转磁场不同励磁强度下激光焊接裂纹的频谱图数据。结合裂纹磁光图的空域特征, 对所获裂纹频谱图灰度值为255的点进行统计分析。结果表明, 激光焊接裂纹磁光图像的频域特征和空域特征有一定的对应关系; 在一个变化周期内(885帧磁光图), 对应频谱图上会出现先变小再变大、再变小再变大或相反的变化过程, 最终回到初始状态。这一结果验证了旋转磁场下裂纹磁光成像规律的正确性, 对激光焊接缺陷的无损检测是有帮助的。     

基于压电陶瓷动态信息的结构裂纹识别方法

利用压电陶瓷的动态特性和压电系统的动态信息,对铝梁的裂纹损伤进行了分析研究。随着梁裂纹尺寸的增加,压电陶瓷片的导钠幅值下降,且系统固有频率减小。利用导钠幅值的变化和系统的动态信息,可以对裂纹的位置和尺寸大小进行识别。实验证明该方法的有效性。     

径向基函数神经网络的再学习算法及其应用

为了应用径向基函数神经网络逐步地识别待研究系统,文章针对径向基函数神经网络的再学习算法开展了深入的研究.应用严格的数学推理方法,将径向基函数神经网络的再学习问题转化为矩阵求逆的附加运算.详细给出了径向基函数神经网络再学习算法中增加新训练样本和增加新基函数的数学公式,同时对如何获取新的训练样本进行了研究.     

激光熔覆专用铁基合金粉末的研究进展

指出了目前防止熔覆层开裂所采取的主要措施中存在的问题,阐述了激光熔覆和热喷涂对于所用合金粉末性能要求之异同,评述了激光熔覆专用铁基合金粉末的研制现状,提出了成分与组织设计的新思想。     

神经网络在缺陷识别中的应用

为了准确、快速地进行缺陷识别，介绍了一种新型的前馈神经网络模型，即径向基概率神经网络。与以往的算法相比，该方法具有分类识别精度高且速度快的优点。仿真获得了很好的结果。     

基于径向基函数神经网络的Lorenz混沌系统滑模控制

针对受参数不确定和外扰影响的混沌Lorenz系统，提出一种基于径向基函数（RBF）神经网 络的滑模控制方法.基于被控系统在不稳定平衡点处状态误差的可控规范形，设计滑模切换 面并将其作为神经网络的唯一输入.单入单出形式的RBF控制器隐层只需7个径向基函数，网 络的权值则依滑模趋近条件在线确定.仿真表明该控制器对系统参数突变和外部干扰具有鲁棒性，同时抑制了抖振. 关键词： 混沌控制 滑模 径向基函数神经网络 Lorenz系统     

裂纹面无磨擦接触的弹塑性界面裂尖应力场

本文通过对弹塑性幂硬化双材料界面裂纹尖端应力场的高阶渐近分析，获得了裂纹面无磨擦接触的裂尖一阶和二阶应力场解答，位移场在界面处呈现交叉匹配是本文解答的一个重要特点，最后结果表明，当界面上下材料的硬化指数之差大于１时（即ｎ１－ｎ２＞１时），二阶应力场角分布为一常数解；而当０＜ｎ１－ｎ２≤１时，二阶应力场角分布函数则随θ变化而变化。     

稀磁半导体Zn1-xMnxTe吸收光谱压力红移的理论研究

以自由Mn²⁺离子的径向波函数为基础,通过引入电子云延伸效应系数κ来修正这一径向波函数,得到了稀磁半导体Zn_1-xMn_xTe晶体中Mn²⁺离子的径向波函数.以此波函数为基础,研究了Zn1-xMnxTe晶体吸收光谱的高压谱移特性,并且得到了吸收谱中四条谱线随压力的红移规律.