西湖凹陷重点构造的精细处理及其效果分析

东海盆地西湖凹陷的地震资料多次波发育，中深层反射能量较弱，国内外多个处理中心对该区资料进行过多次处理，但处理结果都不很理想，在分析以往处理流程和处理结果的基础上，确定了本次地震资料精细处理以压制多次波为主要目的，探索出了一套联合使用Radon变换，预测反褶积和F-K变换等方法的处理流程，取得了较好效果。     

乘波外形导弹弹道特性分析与优化设计

采用试验设计和CFD方法,分析了钝化后乘波外形导弹的气动性能,建立了乘波外形导弹的空气动力响应面模型,详细分析了弹道初始条件和发动机推力对跳跃式弹道特性和飞行轨迹的影响.在弹道特性分析的基础上,建立了乘波外形导弹跳跃式弹道优化模型,运用多目标粒子群算法对跳跃式弹道进行了优化设计.结果表明,弹道特性和飞行轨迹主要受弹道初始条件的影响;根据设计人员对弹道性能指标的要求,采用多目标粒子群算法求取最优方案弹道的方法是可行的.     

舰载机进舰过程舰尾流仿真建模

复杂的海洋大气环境会导致舰船在航行过程中产生舰尾流,为保证飞机安全着舰,对舰载机进舰过程舰尾流进行仿真建模。分析舰船在航行过程中产生的舰尾流,结合美军标中关于舰尾流的相关说明,通过对其各个分量建模并进行模拟,建立较完整的舰尾流扰流模型。通过计算机仿真,得出总的舰尾流在水平方向和垂直方向产生的扰动速度。该研究可为后续舰载飞机着舰控制系统的设计提供参考。     

多击中条件下军用飞机二次效应评估方法研究

用毁伤树和状态转换矩阵法,分非余度部件对非余度部件、非余度部件对余度部件、余度部件对非余度部件,余度部件对余度部件4种情况,对多击中条件下计入飞机部件二次效应的飞机易损性计算方法进行了讨论,并对毁伤树法和状态转换矩阵法在飞机二次效应计算中的应用进行了研究。     

天然气长输管道增压站空冷器降噪设施研究

天然气长输管道增压站的各种动设备在运行过程中,存在噪声超标现象。空冷器是管线压缩机的重要辅助系统,风机产生的噪声容易超过场界标准。通过噪声源分析,采用一体化降噪设计,将进风声流式消声器、排风新型矩阵式消声器和隔声板模块有机结合,达到了降噪效果。并对降噪后进行了换热评估计算、消声器压力损失评估计算和排风机功率损失评估计算,均不影响空冷器正常生产运行,达到了安全环保要求。     

1，3-丙二醇发酵液脱盐用离子交换树脂的筛选

研究了用离子交换树脂处理1,3-丙二醇发酵液,选用6种阳离子交换树脂和3种阴离子交换树脂,以交换容量、电导率和再生时间为指标,考察了树脂的脱盐效果。结果表明：阳离子交换树脂中的D001-cc对1,3-丙二醇发酵液的处理效果最好,150mL树脂的平均交换容量达到240mL,电导率能降到2250gS／cm,再生时间7h;3种阴离子交换树脂中,D301R的去盐效果最好。     

Study on Quadratic Effect Assessment of Vulnerability of Military Aircraft Under Multiple Hits

Under the conditions of multiple hits and quadratic effects,the aircraft vulnerability assessment method is proposed by means of kill-tree diagram and state transition matrix.Four instances of the quadratic effects are investigated：non-redundant components to non-redundant components,non-redundant to redundant,redundant to non-redundant and redundant to redundant.The application of the proposed method to the calculation of quadratic effects is also studied.     

攻击机对地作战效能分析的全概率方法

以马尔可夫理论为基础,运用全概率公式建立了飞机对地攻击的动态模型.评估了任务成功率、目标被毁率等作战效能指标.给出了飞机对地攻击作战效能的计算实例.结果表明所建模型客观地描述了对地攻击作战的实质.     

基于跨层次聚合网络的实时城市街景语义分割

随着自动驾驶技术的迅速发展,精确高效的场景理解显得尤为重要。城市街景语义分割旨在准确识别并分割出行人、障碍物、道路和标志物等要素,为自动驾驶技术提供必要的道路信息。然而,当前的语义分割算法在城市街景分割中仍然面临一些挑战,主要表现为不同类别的像素区分不够清晰、对于复杂场景结构的理解不够精准以及对小尺度对象或大尺度结构的分割不准确等问题。为此,本文提出一种基于跨层次聚合网络的实时城市街景语义分割算法。首先,在编码器末端设计了结合跨层次聚合的金字塔池化模块,用于高效提取多尺度上下文信息;其次,在编码器和解码器之间设计了跨层次聚合模块,通过引入通道注意力机制增强信息的表征能力,逐级聚合编码器阶段的特征以充分实现特征复用;最后,在解码器阶段设计了多尺度融合模块,在通道维度聚合全局信息与局部信息,促进深层特征与浅层特征的融合。将所提算法在两个通用的城市街景数据集上进行了验证。在一张RTX3090显卡上（TensorRT测速环境）,本文算法在Cityscapes测试集以294 FPS的实时性达到73.0%mIoU的准确性,在更高分辨率的图像上以164 FPS的实时性达到75.8%mIoU的准确性;...     

基于混合注意力的Transformer视觉目标跟踪算法

基于Transformer的视觉目标跟踪算法能够很好地捕获目标的全局信息,但是,在对目标特征的表述上还有进一步提升的空间.为了更好地提升对目标特征的表达能力,提出一种基于混合注意力的Transformer视觉目标跟踪算法.首先,引入混合注意力模块捕捉目标在空间和通道维度中的特征,实现对目标特征上下文依赖关系的建模;然后,通过多个不同空洞率的平行空洞卷积对特征图进行采样,以获得图像的多尺度特征,增强局部特征表达能力;最后,在Transformer编码器中加入所构建的卷积位置编码层,为跟踪器提供精确且长度自适应的位置编码,提升跟踪定位的精度.在OTB100、VOT2018和LaSOT等数据集上进行大量实验,实验结果表明,通过基于混合注意力的Transformer网络学习特征间的关系,能够更好地表示目标特征.与其他主流目标跟踪算法相比,所提出算法具有更好的跟踪性能,且能够达到26帧/s的实时跟踪速度.