自定义集合类和泛型集合类在.Net开发中的应用比较

在.Net开发中,经常会需要使用集合类来存储对象。在.Net框架类库中提供了通用集合类,从.Net 2.0开始,又提供了泛型,对自定义集合类和泛型集合类进行了比较,认为在.Net开发中使用泛型集合类可以极大提高开发的效率、程序可读性和类型安全性。     

Flash特性在军事综合态势显示系统中的应用研究

Flash的突出特性是支持矢量动画,即在计算机中使用数学方程来描述屏幕上复杂曲线,利用图形的抽象运动特征来记录变化的画面信息.阐述了基于Flash这一特性,利用VS2010开发环境,实现军事综合态势显示系统的思路和方法.     

藻类快速检测新技术在三峡水华监测中的应用

近年来,三峡水库藻类水华频发,而传统的藻类检测方法由于分类鉴定工作量大,难以适应野外大批量样品快速准确分析的要求,因此,开展水华的快速监测和鉴定工作迫在眉睫。在藻类形态特征识别与快速定量检测方面,流式细胞摄像系统(FlowCAM)是目前先进可靠的方法。采用流式细胞摄像系统技术对三峡水库水华藻类样品建立了藻类特征的自动鉴定标准,进行藻类快速检测分析,并与显微镜人工检测方法进行对比研究。结果表明：三峡库区各支流采样点鉴定出的优势藻类为4~10种;小江黄石、小江河口、大宁河和梅溪河采样点优势种依次为飞燕角甲藻、微囊藻、拟多甲藻和颗粒直链藻,检测结果和显微镜方法检测结果一致;FlowCAM可在15 min内快速完成藻类鉴定分析,测量精度高,有传统检测方法不可比拟的优势。总之,FlowCAM为水华藻类的快速检测提供了一个行之有效的方法。     

黄土滑坡地震液化数值模拟分析——以宁夏石碑塬滑坡为例

以宁夏石碑塬滑坡为研究对象,在工程地质测绘和试验测试的基础上建立了有限差分数值模型,对该黄土坡液化过程进行了模拟。分析结果表明：该黄土边坡在天然工况下处于稳定状态;在地震作用下,非饱和黄土几乎没有液化现象,而在地下水位附近的饱和黄土易发生液化,导致其物理力学参数降低,即使在很缓的角度下也易产生边坡失稳;地震结束之后,由于液化导致孔压比减小,黄土渗透性较之前更低,边坡的孔隙水压力消散缓慢,滑带强度恢复也缓慢,易产生长距离滑动。      

局部断面收缩的溃坝水流三维数值模拟

为研究局部断面收缩对溃坝水流传播的影响,采用压力隐式算子分割法求解雷诺时均方程和RNG k-ε紊流模型,建立了模拟三维局部断面收缩情况下溃坝洪水演进过程的数学模型。采用有限体积法对溃坝水流的控制方程进行离散,利用流体体积函数法处理自由水面,物理变量采用交错网格布置,对局部断面收缩溃坝水流进行数值模拟计算,模拟结果与实体模型试验结果吻合较好。利用该模型研究了溃坝洪水负波的形成和传播过程,得到了负波形成和传播的规律以及溃坝水流的水位变化特征。     

一种应用于飞行场景仿真的图像注入模块设计

飞行场景仿真测试是目标特征捕获系统研制过程的重要组成部分,针对目标特征捕获系统模拟飞行场景仿真对场景图像显示的实时性以及数据传输高速率等挑战,本文提出了一种应用于飞行场景仿真的高速图像注入模块设计方案：以FPGA为核心器件,控制USB 3.0接口与LVDS总线实现图像的高速传输,利用FPGA进行图像转换提高图像显示的实时性,并采用基于乒乓操作的双缓存结构保证数据传输的连续性。实验结果表明,该模块在实现1.4Gbps图像传输速率的同时,保证了图像显示实时性与传输正确性。     

片上网络路由器及互连低成本测试方法

三维设计的片上网络(Network-on-chip)是当前的热点研究专题。提出一种有效的片上网络路由器和互连测试方法 显得非常重要。文章通过对路由器分类,提出了一种新的片上网络路由器测试方法。将不同输入、输出端口的路由器分 为不同的类。相同分类的路由器是同构的,它们的测试集也是相同的。针对相同路由器提出了一个基于单播的多播方案 (Unicast-based Multicast),并提出了新的互连测试方法。实验结果表明文章方法是有效的。     

乌东德水电站对外交通公路地质灾害危险性评估及防治措施

对乌东德水电站对外交通会东至河门口公路进行了地质灾害危险性现状评估、预测评估、综合评估及建设用地适宜性评估,并提出了有效防治地质灾害的措施与建议.     

多管火箭炮两种定向管的比较分析

为了分析比较玻璃钢定向管和金属定向管的性能,以某多管火箭武器定向管为研究对象,基于结构有限元方法建立了火箭武器的结构动力学模型,计算得到发射过程中的动力学响应.数值计算结果表明:两种定向管均满足强度要求,能正常发射,玻璃钢定向管的质量为金属定向管的23%,有利于武器系统的轻量化.玻璃钢定向管的刚度小于金属定向管的刚度,发射时方位和俯仰的摆动幅度大于金属定向管,应采取措施增强刚度.     

一种混沌粒子群算法

针对传统的粒子群算法易陷入局部最小,且算法后期的粒子速度下降过快而失去搜索能力等缺陷,本文提出了一种基于混沌思想的新型粒子群算法。该算法通过生成混沌序列的方式产生惯性权重取代传统惯性权重线性递减的方案,使粒子速度呈现多样性的特点,从而提高算法的全局搜索能力;根据算法中粒子群体的平均粒子速度调节惯性权重,防止粒子速度过早降低而造成的搜索能力下降的问题;最后通过引入粒子群算法系统模型稳定时惯性权重和加速系数之间的约束关系,增强了粒子群算法的局部搜索能力。对比仿真实验表明,本文所提改进的混沌粒子群算法较传统粒子群算法具有更好的搜索性能。