基于改进残差特征蒸馏的轻量级超分辨率网络

基于深度学习的图像超分辨率算法通常采用递归的方式或参数共享的策略来减少网络参数，这将增加网络的深度，使得运行网络花费大量的时间，从而很难将模型部署到现实生活中。为了解决上述问题，本文设计一种轻量级超分辨率网络，对中间特征的关联性及重要性进行学习，且在重建部分结合高分辨率图像的特征信息。首先，引入层间注意力模块，通过考虑层与层之间的相关性，自适应地分配重要层次特征的权重。其次，使用增强重建模块提取高分辨率图像中更精细的特征信息，以此得到更加清晰的重建图片。通过大量的对比实验表明，本文设计的网络与其他轻量级模型相比，有更小的网络参数量，并且在重建精度和视觉效果上都有一定的提升。     

基于有限元法的石油射孔枪弹间干扰研究

石油射孔弹顺序起爆后,弹间冲击波相互作用是一个高度非线性的力学过程。基于有限元法对这一过程进行显式动力分析,由计算结果得知,高孔密射孔枪弹间干扰产生的主要原因是下位弹在不对称的压力场起爆。设计的不同孔密和不同爆速的导爆索两种情形的爆轰试验结果表明,弹间间距越小(即孔密的增加),弹间干扰越严重;随着导爆索爆速的降低,下位弹射流头部质量集中的"中间"偏转角度增大,上位弹对其干扰越明显。以上结论可用于高孔密射孔枪的优化设计。     

冰下单载波水声通信试验研究

北极地区战略地位的提高促进了极区各种应用的快速发展，冰下水声通信成为其中一个热点问题。为了研究冰下单载波水声通信性能，在黄海冰区开展冰下试验。重点分析了内嵌锁相环的多通道判决反馈均衡(Multi-channelDecision Feedback Equalization, M-DFE)技术在冰下水声通信中抗多途时延的能力，研究比较了改进比例归一化最小均方(Improved Proportional normalized Least Mean Square, IPNLMS)算法和递归最小二乘(Recursive Least Squares,RLS)算法的均衡性能。试验结果表明IPNLMS和RLS都能克服信道多途效应带来的影响。在牺牲计算复杂度的前提下，RLS具有更好的均衡效果，M-DFE在冰下环境中能够有效消除码间干扰。     

带热电偶数显温度巡回检测仪校准方法的研究

本文通过对巡检仪进行示值稳定性、重复性的试验,探讨热电偶的选择与巡检仪示值之间的关系,以确定校准方法,指导使其有效溯源.