侦察打击一体化无人机关键技术及其发展趋势分析

针对侦察打击一体化无人机的"发现即摧毁"能力,概述了侦察打击一体化无人机的发展现状;分析了其目标搜索与任务规划、机载武器投放规划、攻击航迹快速生成、一站多机控制等关键技术;预测了侦察打击一体化无人机未来发展趋势;提出了侦察打击一体化无人机基于体系作战、实战检验和完善情报体系的发展建议。     

城市火灾应急疏散模型研究

针对城市火灾事故中大型公共场所外人员疏散难的问题,在考虑影响火灾应急疏散因素的基础上,分析火灾应急疏散的模型,并以某市体育馆周边道路情况为例,采用Dijkstra算法和区间数网络算法对影响交通道路网的因素进行综合优化,分析得到最短路径和最小风险路径。结果表明:该模型的应用可实现三维场景中火灾应急疏散路径的可视化,可为火灾应急疏散提供决策支持。     

煤层气井射流冲煤粉装置冲击深度的研究

为确定煤层气井射流冲煤粉装置合理的结构和工作参数,实现射流冲煤粉系统的优化设计和有效运行,理论分析了冲煤粉装置工作原理和煤粉颗粒运动过程,整个井底冲煤粉射流场可分为:自由射流区、射流冲击区、漫流区、返流区、旋涡区和负压吸附区6个区域,决定煤粉是旋转上升的复杂运动状态。开展均匀设计方法的冲煤粉实验,运用二次多项式逐步回归法得出回归方程,揭示喷嘴结构参数、射流参数和煤粉特性对冲煤粉深度的互相耦合的影响关系。结果表明,对冲煤粉的深度影响程度的大小依次为:喷距、喷嘴直径、喷嘴流量和煤粉直径。进一步的单因素试验详细了解各影响因素对冲煤粉深度的影响,得出在要求不动管柱时冲煤粉深度达到500 mm的条件下,喷嘴流量不能低于15 m3/h,喷距应小于100 mm。     

路中高架站裂缝控制措施

以重庆轨道交通工程为依托,针对路中高架站这种特殊的结构形式,提出了五种裂缝控制措施,并进行了技术性分析,工程实践证明:各项措施对裂缝控制都是行之有效的。     

命·运·脉——田园+城市+建筑的过去、现在与未来

诠释关键句/物我之境第一自然.物是立命之集加物物·第二自然.物是安命之乘积物第三自然.物是宿命之无极物第一人称.物是定约物声中之汝吾我我·第二人称.物是契约物言中之他你我第三人称.物是默契物语中之我们我     

低温固体氧化物燃料电池电解质材料

低温化是固体氧化物燃料电池(SOFC)发电技术的重要发展趋势。SOFC工作温度的降低不仅可极大地降低材料及制备成本,更重要的是可极大地提高其长期运行的稳定性。电解质是SOFC的核心部件,可以采用电解质薄膜化或新型电解质材料来降低SOFC的工作温度。本文概述了目前被广泛研究的低温SOFC的电解质材料,并从其结构及性能出发,重点阐述了它们各自的优点和局限性。     

不同倍性烟草杂交获得六倍体烟草植株

以本实验室自行创制的云烟87八倍体（2n=8x=96）为母本,L-8四倍体为父本进行杂交,成功获得烟草六倍体（2n=6x=72）植株。经观察统计其花器官特征,花粉特征,并通过体外萌发及杂交试验对其育性进行初步研究。结果显示:烟草六倍体花蕾和花药明显大于云烟87四倍体×L-8四倍体杂交组合四倍体（简称四倍体杂种）后代的花蕾和花药,但花粉量较少;其花粉体外萌发率仅9.78%,明显低于四倍体杂种;六倍体花粉在六倍体及云烟87四倍体柱头上只极少量萌发并穿过花柱;以六倍体为父本,与云烟87四倍体烟草品种杂交以及六倍体自交,不能坐果;而以六倍体为母本、云烟87四倍体为父本可得到一定量种子,其单果种子数与杂种四倍体作母本、云烟87四倍体为父本时差异不大,但发芽率只有21.2%。这表明本研究中的六倍体植株作父本不育,而作母本具有一定的育性,后续研究利用中可将其用作母本。      

基于无线网状网络的速率自适应算法

无线网状网络不但拥有传统无线局域网技术中所具有的成本低、部署便捷的优点,同时,因其本身具有无线自组织网络的多跳结构的特点,在可扩展性和复杂环境适应性上的优势更加显著,因此,自问世以来就受到了广泛的关注。为了提高现有的无线网状网络的传输效率,同时使其对布网环境具有更强的适应性和稳定性,在无线网状网络中的SrcRR路由协议的基础上提出了一种基于动态探针队列检测的无线网状网络速率自适应算法并将其模块化实现。该算法显著改善了网络状态探测的适时性,以此为依据进行最佳通信速率选择更可靠、更准确。该算法在Sjtu-Mesh无线网状网络测试平台上进行了实现。实现结果表明,使用该速率自适应算法的无线网状网络的稳定性、可靠性和平均吞吐量都显著提高。     

用基本两位量子逻辑门实现N位量子逻辑门的研究

量子电路是实现量子态幺正演化的手段,一位和两位门是构成量子电路的基础。Barenco 用基本的两位量子逻辑门实现n位量子逻辑门功能,张登玉在Barenco的工作基础上对用基本的两位量子逻辑门实现n位量子逻辑门功能进行了改进。通过对Barenco方案和张登玉方案的分析和研究,提出了一个用基本的两位量子逻辑门实现n位量子逻辑门功能的新方案,该方案结构更简单,且所用的两位门更易于实现,同时指出和改正了张文的不太准确的结论。     

结合Tri-training半监督学习和凸壳向量的SVM主动学习算法*

为解决监督学习过程中难以获得大量带有类标记样本且样本数据标记代价较高的问题,结合主动学习和半监督学习方法,提出基于Tri-training半监督学习和凸壳向量的SVM主动学习算法.通过计算样本集的壳向量,选择最有可能成为支持向量的壳向量进行标记.为解决以往主动学习算法在选择最富有信息量的样本标记后,不再进一步利用未标记样本的问题,将Tri-training半监督学习方法引入SVM主动学习过程,选择类标记置信度高的未标记样本加入训练样本集,利用未标记样本集中有利于学习器的信息.在UCI数据集上的实验表明,文中算法在标记样本较少时获得分类准确率较高和泛化性能较好的SVM分类器,降低SVM训练学习的样本标记代价.