基于电力业务的时间敏感网络测试床*

随着电力通信网络规模及终端设备数量的增长,电力业务中信息传输对网络的实时性、可靠性提出了越来越高的要求。时间敏感网络（Time Sensitive Network,TSN）作为下一代工业网络通信的核心技术,兼容传统以太网技术,具有高实时性、高带宽、互操作性好和低成本等优点,能够满足电力行业中对时间要求严苛的应用场景需求。结合电力业务特点,提出了一种基于TSN技术的测试床,研究了时间同步、流量调度及电力业务适配性测试方法,并对测试结果进行了分析,为TSN技术研究、产品研制以及在电力行业的应用提供测试验证环境和技术支撑。     

机载红外推扫成像光谱仪光学设计

红外成像光谱仪适用于火山活动探测、森林火灾监测、城市化影响分析、地球表面研究及军事伪装识别等方面。文中基于Dyson 中继系统,设计使用波长范围为7.5~10 m 的长波红外成像光谱仪,采用凹面衍射光栅分光,系统F 数达到1.2,视场角18,空间分辨率为1 mrad,光谱分辨率为50 nm,NETD 小于0.3 K,调制传递函数接近衍射极限,光学系统体积为72 mm39 mm39 mm。该系统具有集光本领强、固有像差小、结构紧凑等优点。对其杂散热辐射分析表明,采用实入瞳作为冷光栏和整体制冷的方法,能有效地抑制光机系统自身的热辐射。     

深度卷积神经网络图像超分辨率重建方法研究

基于深度卷积神经网络算法实现网络图像超分辨率重建技术，为满足图像的超分辨率精度检测和构建需求，通过构建图像融合技术来实现图像重建架构，形成以机器人视觉系统数据为主体的控制模块，实现对网络图像超分辨率的图像融合分析的目标，完成深度卷积神经网络图像重建。在深度卷积神经网络图像的构建过程中，注意神经网络输出数据决策方案和图像的自适应预置模块设计，分析深度卷积神经网络的各层节点数，平衡图像分辨率数据深度卷积过程中的信息损失量，提升图像分辨率数据的重建精度。     

岩石塑性对超深储层裂缝闭合的影响研究

为了分析岩石塑性对生产过程中裂缝闭合的影响,在Herz接触模型基础上,采用Drucker-Prager屈服准则,建立了弹塑性裂缝闭合模型,分析了不同地应力和岩石塑性参数对裂缝闭合行为的影响。结果表明:弹性模量、硬化参数和粘聚力是影响塑性裂缝闭合的关键因素。粘聚力越大,初始屈服应力就越大。硬化参数与弹性模量的比值越大,后继屈服应力越大,裂缝闭合塑性效应越弱。另外,地应力对裂缝闭合也有较大的影响,在裂缝面法向上的正应力越大,裂缝闭合塑性效应系数越高。