本发明公开了一种指数混沌系统的电路模型。本发明包括集成运算放大器U1，集成运算放大器U2，乘法器U3和乘法器U4，变量x、‑y经过乘法器U4得到‑xy，‑xy经过二极管D1与集成运算放大器U2得到e100xy，变量x、z经过乘法器U3得到xz，再经过集成运算放大器U1和集成运算放大器U2最终得到指数混沌系统的数理关系。本发明运用改进型模块化设计的方法来对模拟电子电路进行设计，从基本的电路状态方程来分析，找出混沌系统的非线性方程所对应的模拟电路的基本组成单元，将这些模拟电路的基本组成单元按照混沌系统的状态方程进行相应的连接，将混沌系统的数学模型简单高效地转化为电路模型。

本发明公开了一种网络状SiO2镀膜溶胶及其制备方法和应用，具体的，利用正硅酸四甲酯、甲基三乙氧基硅烷及三甲基甲氧基硅烷三种有机硅共缩聚制备可以稳定120天以上的网络状SiO2镀膜溶胶，再利用上述镀膜溶胶制备紫外耐久型超疏水自清洁减反射涂层。利用上述镀膜溶胶，以提拉‑浸渍法在玻璃表面镀制双面减反射膜，经450℃煅烧后，得到的减反射膜在可见光(400‑800nm)的平均透光率为97％以上，接触角为165°，减反射膜在150W紫外线照射1000小时后，其平均透光率下降不超过0.5％，疏水角仍可保持150°以上的超疏水状态。

本发明公开了一种用于真空集热管表面耐久疏水性减反膜的制备方法。该方法利用乙酸镁四水合物和氢氟酸为原料，采用溶剂热法合成出具有空心棒状结构的Mg(OH)2‑xFx粒子溶胶，然后Mg(OH)2‑xFx与MTES的水解产物通过羟基缩合进行胶联，制得CH3‑SiO2‑MgF2复合粒子溶胶。利用浸渍‑提拉法在透光率为92％的玻璃表面镀制一层减反射薄膜。经350℃以下温度煅烧后，得到的减反射薄膜在可见光范围内平均透光率高达98％以上，接触角133°。减反膜在150W紫外线下照射1000小时后，其平均透光率仍可继续保持98％以上，接触角仍可继续保持120°以上的疏水状态。

本发明属于光学薄膜材料领域，涉及一种水合铝溶胶与有机硅烷共水解制备的均一稳定，含有针状晶须结构的溶胶，即Al‑wisker/SiO2溶胶，和利用上述溶胶制备的高硬度，超耐磨的疏水性减反射减反射膜的方法。利用上述溶胶提拉‑浸渍法在玻璃表面镀制双面减反膜，经200～250℃煅烧后，得到在400‑800nm平均透光率96％以上，接触角125°，减反射膜铅笔硬度5H，在经过酒精棉球机械刮擦1000次循环后，平均透光率下降不超过0.16％，疏水角仍可保持120°以上的疏水状态。

本发明属于光学薄膜材料领域，特别涉及一种基于空心氧化硅制备高硬度减反膜的方法。该方法以正硅酸四乙酯为原料，聚丙烯酸为模板剂，2‑异丙氧基乙醇和甲醇共同作为溶剂，氨水为催化剂，以模板法制备得到中空SiO2镀膜溶胶，采用提拉‑浸渍法在玻璃基板上镀制双面薄膜。经550℃煅烧后，得到在透光率波长范围为400‑800nm范围内平均透光率在98％以上，硬度达到4H以上减反射薄膜。

本发明属于无机功能材料领域，特别涉及一种耐磨超疏水减反膜的制备方法。以异丙醇铝和冰醋酸为原料，通过水热法合成了棒状AlOOH溶胶，以TEOS为硅源，在碱性条件下合成20nm SiO2小球，除氨后与AlOOH溶胶混合，然后加入硅氧烷对溶胶进行改性，利用浸渍‑提拉法在透光率为92％的玻璃表面镀制一层减反射薄膜。经200℃煅烧后，得到的减反射薄膜在可见光范围内平均透光率达到93％以上，水接触角165°，滚动角为1°，经过50次摩擦测试后，薄膜可继续保持超疏水状态，水接触角在158°以上。

本发明属于光学薄膜材料领域，特别涉及一种低温固化高强度自清洁减反膜的制备方法。该方法用溶胶‑凝胶法制备出TiO2‑MgF2复合溶胶，采用浸渍‑提拉法在硅硼玻璃表面镀制薄膜。经100℃低温固化3h后，得到在可见光范围内最高透光率可达98％，硬度为5H，且具有自清洁功能的多功能减反膜。

本发明实施例公开了一种基于产品指标演化分析的设计决策指导方法，包括：市场数据收集处理：建立产品指标演化分析模型；建立产品指标与零部件关系模型；建立零部件连接关系模型；根据市场数据进行产品指标演化分析；根据指标演化分析结果和产品指标与零部件之间的关系，对零部件演化稳定性进行计算。依据零部件演化稳定性计算结果与零部件之间的关系模型，对产品进行零部件聚类；根据聚类结果，对产品设计决策提供指导。本发明运用数据匹配的方法根据产品市场数据得到产品指标演化规律，在避免设计者主观因素的影响下得到产品零部件的不同组合，为设计决策提供指导。

本发明实施例公开了一种基于产品销售数据的客户偏好信息量化与挖掘的方法，包括以下步骤：产品指标数据与销量数据搜集及处理；产品指标与产品销量的关系模型构建；销量数据中客户偏好信息的量化计算；基于偏好概率的密度聚类并根据不同结果给不同的设计决策。产品数据收集和产品数据与客户偏好的关系模型训练是挖掘客户偏好信息的前提。本发明通过数据挖掘构建产品指标与产品销量概率的关系模型，通过信息量聚类分析出不同的细分市场，根据不同细分市场给出产品族设计建议。

本发明实施例公开了一种基于相关性与依赖性分析的适应性设计方法，包括：产品指标与设计参数历史数据搜集与处理；产品指标和设计参数的依赖关系分析；产品指标和设计参数的相关分析；设计修改的分析和关键设计参数的识别；关键设计参数预测。本发明根据产品历史开发的产品指标与设计参数的关联性与依赖性，为产品重构和指标调整提供关键设计参数的预测值，以此满足适应性设计需求。