基于Web service的grid service的应用研究

总结和分析了Webservice的优缺点、体系结构和工作原理,但随着网格计算理论的提出和成型,人们对网格服务的要求越来越高。文中给出了网格服务的构架和实现步骤,并给出基于GT3的网格服务实现框图。鉴于GT3实现网格服务的复杂性和不可操作性,提出了开发gridservice平台的思想和实现框架。     

退火对Al掺杂ZnO薄膜材料结构性能和表面形貌的影响研究

采用无机盐溶胶-凝胶方法在载玻片衬底上制备了ZnO:Al薄膜,利用X射线衍射(XRD)和原子力显微镜(AFM)研究了退火温度和退火时间对ZnO:Al薄膜结构和形貌的影响.结果显示,ZnO:Al薄膜为六角纤锌矿晶体结构,具有很高的沿C轴的(002)择优取向,随退火温度的升高或退火时间的适当延长,衍射峰的半高宽减小、强度增强,晶粒尺寸增大.结果表明,通过适当控制退火温度和退火时间可以得到高质量的ZnO:Al薄膜.     

CMOS异或电路的设计与应用

设计了四种CMOS"异或"单元电路,通过模拟仿真分析了它们各自的性能特点,并讨论了它们在奇偶检测电路、微处理器系统加法器电路以及单片机全加电路等设计中的不同应用.     

Ⅴ-Ⅰ传输矩阵方法在布拉格光纤光栅分析中的运用

介绍了Ⅴ-Ⅰ传输矩阵方法用于布拉格光纤光栅的理论分析,该方法通过参量变换将相邻薄层间的界面矩阵退化为单位矩阵,从而大大提高了计算效率.从传输矩阵出发.数学上推导出耦合模方程,证明了该方法的正确性,有助于加深对Ⅴ-Ⅰ传输矩阵方法物理机制的理解.数值模拟分析发现Ⅴ-Ⅰ传输矩阵方法具有计算快速、简单明了的优点.最后还指出Ⅴ-Ⅰ传输矩阵方法仅适用于短周期光纤光栅,若要运用于长周期光纤光栅,需要进一步理论修正.     

基于FPGA的高分辨率D／A转换器的实现

为增强FPGA（现场可编程门阵列）对模拟信号的处理能力,扩展FPGA的应用范围,介绍了一种基于FPGA实现高分辨率D／A转换器的技术。利用FPGA内部PLL（锁相环）,提高时钟信号的计数频率,从而提高PWM（脉宽调制）信号的基波频率,通过5阶巴特沃斯低通滤波器,实现14位高分辨率D／A转换器。阐述了PWM实现D／A转换器的理论基础和实际应用注意事项,该方法已用于实际D／A转换器系统,具有精度高、误差小的优点,对于FPGA的实际应用具有一定的指导意义。     

民用飞机机载软件复用适航审定方法研究

复用不同来源的软件数据至民用飞机机载软件及其不同的复用方式均对机载软件表明整体符合性存在影响.为降低软件复用带来的项目成本和合格审定风险,首先,对民用飞机机载软件复用进行分类,识别软件复用评估要素;其次,建立软件复用评估框架和流程,明确软件复用评估活动和次序;最后,从实际审查角度给出机载软件复用的审定要求,并给出软件复...     

基于相对测量的水下机器人主动定位方法研究

水下机器人的自主快速精确定位是完成海洋资源勘探、目标探测定位与追踪等水下作业任务的前提.论文研究基于相对测量的水下机器人主动定位方法,解决存在大的初始定位偏差情况下多水下机器人的快速定位问题.论文提出包括测量、估计和控制三个模块的多水下机器人快速主动定位框架,降低相对测量误差、初始偏差带来的定位不确定性,同时使多机器人...     

不同形式喷管流动与红外抑制特性数值分析

本文针对涡扇发动机,设计了等进口、出口面积,等长度的轴对称、矩形与S弯收敛喷管(出口宽高比W/H=4),在相同的内、外涵进口、出口参数下,数值分析了其流动、换热与红外辐射强度分布特性.比较得出,S弯喷管在矩形喷管基础上,进一步强化了二次流流动,增强了掺混,使得热喷流温度衰减增强;S弯壁面对进口高温部件形成有效遮挡,有效降低了红外辐射强度.水平探测面上,不同喷管红外辐射强度分布相似,S喷管量值最小,而在垂直探测面上,S弯喷管最大值出现高度角为20°时,这是由于尾喷流的向上偏转导致的.相比轴对称喷管,在喷管正后方,矩形喷管红外辐射强度降低23.1%,S弯喷管降低89.7%.     

基于相干两点源的虚假运动目标生成方法

针对传统的2维移频干扰生成的虚假运动目标对抗双通道合成孔径雷达地面运动目标指示(SAR-GMTI)时,存在方位位置固定、径向速度无法控制的问题,该文提出一种基于双干扰机协同的移频调制新型虚假运动目标生成方法。该方法通过2维移频调制控制虚假目标的位置,使用双干扰机协同控制虚假目标的径向速度,其中双干扰机通过幅相调制系数进行协同,幅相调制系数可通过解线性方程组进行求解。文中分析了单干扰机移频干扰对抗双通道SAR-GMTI的局限性,介绍了双干扰机协同欺骗干扰模型,给出了幅相调制系数求解方法和虚假运动目标生成步骤。理论分析和仿真实验验证了文中提出方法的有效性,并且在虚假运动目标生成过程中,只使用了2维移频调制,实现方法较为简单,对实际工程应用具有一定参考价值。     

一种基于图注意力网络的异质信息网络表示学习框架

常用的异质信息网络有知识图谱和具有简单模式层的异质信息网络,它们的表示学习通常遵循不同的方法。该文总结了知识图谱和具有简单模式层的异质信息网络之间的异同,提出了一个通用的异质信息网络表示学习框架。该文提出的框架可以分为3个部分：基础向量模型,基于图注意力网络的传播模型以及任务模型。基础向量模型用于学习基础的网络向量;传播模型通过堆叠注意力层学习网络的高阶邻居特征;可更换的任务模型适用于不同的应用场景。与基准模型相比,该文所提框架在知识图谱的链接预测任务和异质信息网络的节点分类任务中都取得了相对不错的效果。