摘要：输入基准电流的产生是非线性电子负载设计的关键技术,若采用谐波叠加的方式,必须已知基准电流的谐波信息,而且无法实现对任意参数非线性负载的模拟。为了克服传统方式的缺陷,以桥式整流非线性负载电路为例,在分析其状态方程的基础上,提出依据整流电路参数,直接产生相应输入基准电流波形的方法。在硬件实现上,综合速度和资源因素,采用CORDIC和插值相结合的算法,减少了对时钟周期和硬件资源的消耗。通过MATLAB和QuartusⅡ软件仿真,验证了该方法能够消耗较少的时钟周期和硬件资源,产生与理论电流波形相一致的非线性电子负载基准电流。

摘要：高效高精度的反演算法在重力大数据时代背景下显得尤为重要,受深度学习卓越的非线性映射能力的启发,本文提出了一种基于深度学习的重力异常及重力梯度异常的联合反演方法.文中首先提出了一种基于网格点几何格架的重力异常及重力梯度异常的空间域快速正演算法,这为本文深度学习反演算法的实现奠定了基础;其次对大量的不同密度模型进行正演计算获得样本数据集;然后设计了一种端到端的深度学习网络结构(GraInvNet),再利用样本数据对该网络结构进行训练;最后进行反演预测.组合模型试验表明,多维度数据联合反演相比单一分量反演其结果更“聚焦”,且与模型边界高度吻合,并且对于复杂模型的姿态与物性预测具有极为显著的优势,以及对于含噪声数据的反演,其质量也不会降低;Vinton岩丘实测重力数据也验证了文中方法的有效性;从而证明了深度学习在重力数据的高效高精度反演方面具有的巨大潜力.

摘要：为实现对临近空间飞行器等高速目标的有效防御,采用中、末分段制导的方式对目标进行拦截。首先,将中制导的设计描述为带有终端约束的优化问题,利用高斯伪谱法(Gauss pseudo-spectral method,GPM)将该问题离散化处理并转化为非线性规划(nonlinear programming,NLP)的形式,在线求解该非线性规划问题并基于滚动时域的方式完成了最优中制导律的闭环实现,算法保证了在制导信息短时间缺失等工况下的适用性。然后,设计了带有目标机动补偿的末制导律,降低了拦截末段对所需过载的要求,并基于制导信息估计完成了制导律的实现。最后,对闭环制导系统的稳定性进行了理论分析,并以典型高速目标拦截为例进行数值仿真,验证了本文所提拦截策略的有效性。

摘要：针对液压与气压传动课程当前存在的问题,结合OBE工程教育模式与实际多年教学一线经验,研究课程三级项目的实施方案。经过该三级项目的施行,课程教学模式的转变,利用项目激发学生主动学习的兴趣,完善知识体系,综合运用学科知识,培养了学生的整体分析、设计和实践能力,并在团队协作上有所提高。