基于距离走动校正的星载SAR成像算法

该文提出一种适合大距离徙动星载SAR的成像算法,该算法首先要对回波信号的距离走动进行校正,因而距离向和方位向的耦合度大大减小,成像质量得到提高。文中详细地推导出了该算法。然后对距离多普勒域的调频斜率的近似误差进行了分析,并与普通的斜视算法进行了比较。最后通过点目标成像仿真和实际数据成像仿真,验证了该算法的有效性。     

我国蓄滞洪区建设管理问题及措施研究

蓄滞洪区担负着防洪与区内居民生存发展的双重功能,随着经济社会的发展和建设管理的滞后,分蓄洪水与经济社会发展矛盾不断加大.在总结梳理蓄滞洪区运用和管理中存在问题的基础上,分析了解决问题的客观条件,提出了新时期蓄滞洪区建设管理对策措施,以促进蓄滞洪区防洪功能的有效发挥和经济社会的可持续发展.     

采用一体化设备处理酸性矿井废水

一体化处理设备不仅适用于矿井废水而且可用于给水处理,具有工艺组合灵活。控制方便,占地面积小,维护工作量少等优点。与之配套的自动控制设备不仅能够优化工艺运行参数,而且还配有远程监控功能。方便运行与管理。     

非道路柴油机不同压缩比活塞选型试验研究

针对非道路IV阶段柴油机,围绕三种活塞的选型,研究了不同压缩比活塞对发动机摩擦功、压缩压力、燃油经济性以及排放特性的影响。结果表明,压缩比越大的活塞摩擦功和压缩压力越大。额定转速和扭矩转速下,随着活塞压缩比的升高,燃油经济性存在最优点拐点,在额定转速下较为明显。压缩比越高的活塞NOx排放量越低,但烟度排放随负荷增大上升明显。     

YAG晶体研磨工艺与研磨后亚表面损伤研究

YAG晶体是一种典型硬脆材料，莫氏硬度达8.5，常温下不溶于任何酸碱，加工难度较大。针对YAG晶体研磨加工，本工作提出一种分步研磨工艺。基于游离磨料研磨的方法，在研磨过程中逐级减小碳化硼(B₄C)磨料粒径，选用磨料W40、磨料W28、磨料W14、磨料W7分步骤研磨，4种磨料的粒度范围依次为：40～28μm、28～20μm、14～10μm、7～5μm。通过研磨参数试验研究了每个步骤中研磨压力、研磨盘和摆轴转速、研磨液中B₄C质量分数等参数对研磨效果的影响，得出最佳研磨参数；通过截面显微法测量出YAG晶体研磨后亚表面损伤的深度，确定后续抛光去除量，并探究了亚表面损伤深度h _SSD与研磨后表面粗糙度R_a的关系。研究表明：当研磨压力为44.54 kPa、研磨盘和摆轴转速为60 r/min、研磨液中B₄C质量分数为15%时，每个研磨步骤均取得最好研磨效果：磨料W40、磨料W28、磨料W14、磨料W7研磨的材料去除率分别为83.12、57.32、27.54、9.53μm/min，研磨后表面...     

面向溢油污染治理的SiO2气凝胶疏水改性的研究进展

二氧化硅气凝胶（Silica aerogel，SA）具有高孔隙率、低密度、高比表面积等特性，可成为一种良好的吸油材料，然而亲水表面和珍珠项链的结构限制了其在吸油领域的广泛应用。疏水改性后的疏水SiO₂气凝胶（Hydrophobic silica aerogel，HSA）不仅具有SA的优异特性，而且疏水/亲油性好，是一种优异的轻质吸油材料。本文以表面后处理法和共前驱体法制备HSA为主线，系统介绍了这两种方法结合超临界干燥和常压干燥制备HSA的研究进展，分析总结了两种方法的优缺点。其中，共前驱体法主要结合超临界干燥工艺制备HSA，表面后处理法则常结合常压干燥，两种方法主要都采用硅烷化剂为疏水改性剂。表面后处理法改性不改变已形成的孔隙结构，HSA的孔径和粒径比较均匀，但可能存在内部改性不彻底的问题。共前驱体法在凝胶结构形成的同时完成改性，制备的HSA比表面积更大，疏水性更好，但是其孔径不均匀，引入的疏水基团有限。此外，本文还综述了目前常用的提高HSA机械性能的方法以及HSA吸油性能的研究进展。最后，立足于当前HSA用作吸油材料发展的趋势，对HSA吸油材料朝着开发低成本且环境友好的原料、开发周期短的疏水改性流程、制备大块体HSA、提高HSA的机械性能以及提高其吸油性能等发展方向进行了展望。      

水旱灾害风险普查技术体系探索与应用

结合第一次全国自然灾害综合风险普查要求，基于水旱灾害风险管理理论，从水旱灾害致灾调查与评估、洪水隐患调查与评估、风险评估与区划、数据库建设等方面探索构建了水旱灾害风险普查技术体系。该体系在普查实践中得到验证和完善，支撑各地圆满完成水旱灾害风险普查任务，形成系列普查成果，实现预期普查目标，为水利高质量发展提供了技术支撑。     

某超临界锅炉垂直水冷壁管子鼓包事例分析

在锅炉安装过程中，水冷壁管屏难免会在生产制造、运输、吊装等环节产生管子甚至管屏局部变形，有些变形需要通过热校才可以达到矫正的效果。如果管屏变形较大，通过手工热校处理会导致管子形成大量鼓包。     

基于机器学习的车用发动机性能预测及优化方法研究

随着人工智能技术的不断进步,基于机器学习的研究方法逐渐被应用于解决车用发动机性能优化问题。本文提出了一种基于机器学习的车用发动机性能预测及优化方法,并进行了案例研究:通过利用台架试验数据,建立了遗传算法-反向传播神经网络(GA-BPNN)预测模型,对发动机功率和有效燃油消耗率(BSFC)实现了较为准确的预测,误差率仅分别为1.58%和1.72%。此外,采用交叉遗传-粒子群(CMPSO)算法对功率和BSFC进行了多目标优化,将最优控制参数输入到台架试验中,得到的功率和BSFC的实际运行值与优化值基本一致。研究结果证明了本文提出的方法的有效性。该方法在保证一定精度的前提下,大幅减少了时间和经济成本的投入,为发动机性能优化研究提供了一种新的工作思路。     

大温差循环作用下混凝土温度响应及损伤模拟

通过数值模拟和试验相结合的方法，建立了混凝土三维球体随机骨料模型，利用有限元软件分析了温度响应和损伤积累过程，并通过大温差循环试验验证了模拟结果 .结果表明：随着温差循环次数的增加，混凝土导热性能变差，温度梯度呈增大趋势；骨料与砂浆界面处产生较大拉应力，损伤由界面开始产生；每次循环的升温过程拉应力增大，使得损伤逐渐积累并从界面向基体扩展，最终损伤区域连通；温度响应和静弹性模量损失率模拟结果与试验测定值吻合良好，数值模拟方法合理有效.