Energy Model for UAV Communications:Experimental Validation and Model Generalization

Wireless communication involving un-manned aerial vehicles (UAVs) is expected to play an important role in future wireless networks.However,different from conve...     

板形板厚综合系统的解耦神经网络预测控制方法

给出了板形板厚综合控制模型,提出了基于TH神经网络的动态矩阵设计方法并分析了其收敛特性.使用不变性原理对板形板厚综系统进行了解耦设计,并对板形板厚解耦神经网络预测控制系统,进行了仿真研究.结果表明神经网络可在儿百ns的时间内达到稳定状态,不仅满足了轧钢过程的快速性要求,而且控制精度也得到了提高.     

工具材料的高温硬度

6种工业用合金工具钢及7种WC-Co烧结合金维氏硬度(H)与温度(T)关系的研究表明,经淬火-回火二次硬化处理的工具钢,在回火温度以下,可逆软化与温度呈线性关系,且各高速钢可逆软化系数很接近;提出了计算高速钢500℃以下硬度的简易公式。高于回火温度时,工具钢H-T关系复杂化,但直到700℃,影响高温硬度的主要因素仍然是热处理(二次硬化)达到的室温硬度。WC-Co烧结合金的硬度在800℃以下和温度呈线性关系,当Co ≤ 20%时,与钴含量也呈显著的线性关系;提出了由室温硬度或钴含量(3%~20%)计算800℃以下硬度的简易公式。     

Mn-Al-C永磁合金相变动力学及τ相的稳定性

本文研究了成分为Mn 69.40%、Al 29.86%、C0.58%3元合金的相变动力学和3种不同成分Mn-Al-C合金的恒温转变过程,还用示差热分析法测定了合金在加热过程中相变的临界温度。实验结果表明:合金的恒温转变过程随成分不同而变化,处于亚共析成分时,τ相分解先析出γ相;处于过共析成分时,τ相分解先析出β-Mn相。τ相的稳定性取决于Mn/C比,含碳量一定,随Mn含量增加,τ相稳定性降低。必须使合金中的含碳量超过其在τ相内的溶解度极限,才能提高τ相的稳定性。     

Microstructural evolution and restoration of creep property for a damaged K403 alloy after rejuvenation heat treatments

Rejuvenation heat treatments can restore the microstructures and mechanical properties of the degraded turbine blades in gas turbine engines.Herein we analyze t...     

Haar类正交变换在数字水印中的应用

论文采取变尺度、多变换的策略,将Haar类正交变换应用于载体为图像的数字水印中。即不同的图像区域,子块尺寸不完全相同,相同尺寸的子块,所采用的正交变换不完全相同。实验结果证明:这种对图像采取分而治之的对策:不仅增强了水印的不可见性和鲁棒性,也提高了水印的抗攻击性,同时达到了图像高度压缩的目的。不仅如此,文中的正交变换的计算量小,均是即位算法,特别适宜并行计算。另外,文中水印为二值图像,且是盲水印。     

Microstructural development of vanadium-nickel crystalline alloy membranes

V85Ni15(at％)alloy was proposed as a promis-ing candidate for hydrogen separation membranes.To date,investigations of V85Ni15 alloy have concentrated on hydrogen...     

Non-line-of-sight reconstruction with signal–object collaborative regularization

Non-line-of-sight imaging aims at recovering obscured objects from multiple scattered lights. It has recently received widespread attention due to its potential...     

Lattice可编程器件测试程序开发技术

本文讨论可编程器件测试方法以及测试程序设计技术。介绍了功能测试模型、测试程序生成软件以及测试技术规范。     

机器人4.0: 边缘计算支撑下的持续学习和时空智能

随着全球机器人市场规模的不断扩大,机器人技术正在从机器人3.0时代迈向机器人4.0时代.这除了要求机器人具备感知能力,实现智能协作外,还要求其具有理解和决策的能力,最终实现自主的服务.尽管人工智能研究已经借深度学习技术取得突破性进展,但要实现机器人如人类一样做出决策,依然是非常具有挑战的目标,还有许多难点亟待解决.对有望解决这些问题的3项关键技术——持续学习、时空智能和边缘计算进行了初步探讨：通过持续学习,机器人能够将旧任务的知识快速迁移到新的任务中,并解决灾难性遗忘问题;通过时空智能让机器人对周围的环境建立起从高层到底层的表示,并像人一样从不同的粒度上分享和解决问题;最后充分利用边缘计算提供更高性价比的服务,把各种智能和知识很好地组合起来,实现规模化部署.