大口径凹椭球面反射镜光轴偏心测量方法

大口径凹椭球面反射镜光轴偏心会引起遥感相机光学系统失调,导致成像焦面与设计位置偏离。针对此问题,根据反射镜的几何参数设计了基于平晶补偿的消球差系统,通过灵敏度分析计算得到系统中平晶失调1″对系统像差无影响,主镜失调1″带来0.04λ (λ=632.8 nm)的彗差。结合仿真计算的结果,搭建测试光路,并利用经纬仪和激光跟踪仪对反射镜进行偏心测量。误差分析表明:主镜倾斜测量误差约为1.2″,主镜偏心测量误差为0.028 mm,可以满足绝大部分空间遥感相机大口径反射镜的测量需求。     

动员全社会力量实现公民科学素质目标

提升公民科学素质是建设创新型国家和持续提高国家竞争力的基础。自2006年国务院颁布《全民科学素质行动计划纲要（2006-2010-2020年）》以来,在各级政府和相关部门的共同努力下,我国公民科学素质建设取得了长足的进步,公民科学素质发展水平即将进入快速增长的时期。因此在“十三五”时期,抓住我国公民科学素质快速增长的机遇期,充分利用科普信息化等手段,推进重点人群科学素质提升,夯实科学素质共建机制,推动我国公民科学素质水平的跨越提升,实现公民科学素质发展目标。     

聚合物驱残留物对原油破乳的影响

通过测定油田产出物的脱水率,考察聚合物驱残留物对原油破乳的影响,并对各种影响因素进行了分析。结果表明,随着产出物中聚合物浓度增加,破乳难度加大,产出物中含有疏水缔合聚合物AP-P4比含有MO4000破乳更困难。同时比较了聚醚型和双子结构破乳剂,双子结构破乳剂可将界面张力降至超低,有效地破坏界面膜,具有比普通聚醚型破乳剂更好的破乳效果。     

基于Agent的空间数据挖掘研究

提出一种基于Agent理论的空间数据挖掘体系结构,并分析了其工作原理。进一步根据Agent的特点,设计了空间数据挖掘智能体的模板,并在其基础上,对农业空间数据实现高效的空间数据挖掘。     

透明聚丙烯片材专用料研究

研究透明成核剂对均聚PP透明性能的影响。试验表明加入透明成核剂后,提高了PP的透光率,降低了雾度,力学性能得到了明显的改善,添加0.2%透明剂在160~230℃加工条件下生产的专用料,可以制得透明PP片材。     

高压变频技术在油田注水系统中的应用与节能分析

油田注水系统的耗电量一般占整个油田生产耗电的40％-60％,因此降低注水系统的能耗可显著降低油田的生产成本。常规的通过调节阀门开启度来达到调节注水泵出口压力和流量的作法,会使很大一部分能量造成浪费,要解决这个问题,可以采取对注水泵进行调速的方法。文章论述了通过高压变频技术对注水泵进行调速,从而达到节能效果的基本原理;对一台恒速泵和一台变频调速泵并联运行时的效率进行了分析,并对应用实例进行了计算,注水站的效率比原来提高了9．04％,收到了显著的节能效果。     

小波神经网络在MC-CDMA多用户检测技术中应用研究

对多载波码分多址(MC-CDMA)系统的干扰受限问题,提出了利用小波变换良好的时频局部特性和神经网络的良好自学习能力,提高多用户检测性能的原理。同时为解决网络权值和参数修正进化缓慢并且容易陷入最小的问题,采用增加动量项的方法提高网络学习效率。建立了基于小波神经网络的多用户检测器并应用于MC-CDMA系统中。用MATLAB/Simulink软件搭建仿真系统,接收端采用解相关检测(MMSEC)和正交恢复(ORC)检测算法。实验表明,基于小波神经网络的多用户检测技术在误码率(BER)性能上更接近单用户的BER性能。     

改进单高斯模型的视频前景提取与破碎目标合并算法

针对视频背景建模和运动目标检测,本文提出一种基于分块模型更新的单高斯背景建模方法。新方法将视频图像划分为多个区块,并对块内的像素进行统一建模,以替代传统方法中对单像素点的建模。由于块像素的平均更符合高斯分布特性,有利于发挥单高斯建模方法的优势,因此增强了算法应对复杂背景的能力,同时分块建模也有效降低了算法复杂性。针对破碎团块的合并问题,本文提出一种“比对就近”的策略,将相隔距离在设定阈值内的团块合并为一个目标。实验结果验证了本文所提方法的有效性。      

基于高斯混合-隐半马尔可夫模型的双侧独立电驱动无人履带机动平台纵向决策方法

基于运动学和动力学模型的电驱动无人履带机动平台纵向决策研究存在自适应能力差、难以获得精确的模型参数等问题。针对无人履带机动平台直驶遇到障碍物并接近障碍物的行驶工况,根据驾驶数据提出一种驾驶员纵向决策机理,使用高斯混合-隐半马尔可夫模型对熟练驾驶员纵向决策过程进行建模。使用高斯混合模型对驾驶员在直驶接近障碍物过程中的意图进行辨识,并对驾驶行为进行聚类和量化;通过隐半马尔可夫模型描述驾驶员决策转移过程与相同决策的持续时间;进行不同地面条件下的实车验证。试验结果表明：所提出的驾驶员模型可以很好地模仿驾驶员纵向决策机理,使得最大加速度小于3.5 m/s²,最大减速度大于-4.5 m/s²,决策边界平均加速度绝对值趋近于0.8 m/s²;通过对不同地面条件下的决策持续时间分布进行再训练,该方法可以不依赖地面参数从而适应不同环境条件。