国内外T700级碳纤维及其复合材料的性能

分别以国产T700S-12K碳纤维与东丽T700S-12K碳纤维为基体,在相同的制备条件下制得纤维复丝及其复合材料,对比研究了两种碳纤维的复丝强度和复合材料性能。结果表明:SYT49碳纤维复丝拉伸强度与模量达到同级别东丽T700级碳纤维;SYT49碳纤维板材拉伸、压缩、层剪和弯曲性能均要接近或优于东丽T700S-12K碳纤维复材,说明国产工业化生产碳纤维SYT49在一定程度上可以取代东丽同级别碳纤维。     

超疏水Ti6Al4V表面的制备及其润湿性

为了使Ti6Al4V合金具有超疏水特性,采用激光技术加工规则点阵状纹理,然后采用自组装技术在试样表面制备自组装分子膜,得到了超疏水Ti6Al4V表面.激光加工构造的微米级点阵结构规整,形成了具有一定高度的类似锥台或柱状的凸起.通过激光加工和沉积自组装分子膜,Ti6Al4V试样表面的水接触角显著增大,最大可达到151°.将测得的接触角与分别用Wenzel模型和Cassie模型计算的理论值进行比较,实测结果更接近Cassie模型的结果.通过改变激光加工表面微结构的参数,可以控制表面接触角的大小.随着表面粗糙度值的增大,接触角呈增大趋势.当表面粗糙度大于4μm时,接触角均大于150°,形成超疏水表面.     

表面纹理和表面膜对Ti6Al4V合金空蚀特性的影响

为研究表面纹理和表面膜对材料抗空蚀特性的影响,采用激光表面改性的方法对Ti6Al4V合金进行纹理加工,在纹理加工试样上采用自组装技术制备自组装分子膜。采用接触角测量表征试样的表面特性,通过对试样的抗空蚀特性进行测试和对试样空蚀前后的表面形貌进行观测,分析试样的空蚀发生机制。结果表明,Ti6Al4V试样上激光加工表面纹理可显著提高其抗空蚀能力,纹理加工试样上制备自组装分子膜,由于具有疏水特性可以进一步改善试样的抗空蚀能力;网格纹理试样的抗空蚀能力由于表面硬度高、硬度梯度大及突起高硬度点分布均匀而强于直线纹理试样;沉积薄膜纹理试样的抗空蚀能力随着间距的增大而增大,未沉积薄膜试样的抗空蚀能力随着间距的增大而减小。     

书法空间与建筑空间的共通性

通过对书法空间与建筑空间共通性的研究,得出了书法与建筑在艺术创作手法上是相通的结论,指出建筑创作应从传统书法中吸取文化精髓,继承建筑设计中的传统设计方法,将两者融会贯通。     

浅谈如何做好景观绿化工程的最优性价比

目前景观绿化工程的造价在房地产总开发成本中所占的比例不断提高,如何做到既能节约资金,又能得到良好的景观效果,是开发商非常重视的问题。本文就如何在保证景观效果的前提下优化"软景"和"硬景"的造价控制问题进行了一些探讨,提出这些问题,望引起读者的关注和讨论。     

基于广义似然比的自适应在线配准算法

针对机载雷达配准时出现的偏差跳变问题,提出一种基于广义似然比(GLR)的在线配准算法.该算法通过对配准公式的测量残差进行检验,可以自适应地估计偏差跳变量.Monte Carlo仿真实验表明,与传统的配准算法相比,在偏差发生跳变时,该算法能迅速检测到跳变发生时刻并正确估计出跳变量的大小,偏差估计值可在较短的时间内收敛到跳变后的真实值,且估计精度较高,接近CR下界.     

Pairwise马尔科夫模型下的势均衡多目标多伯努利滤波器

由于在实际应用中目标模型不一定满足隐马尔科夫模型（Hidden Markov model,HMM）隐含的马尔科夫假设和独立性假设条件,一种更为一般化的Pairwise马尔科夫模型（Pairwise Markov model,PMM）被提出.它放宽了HMM的结构性限制,可以有效地处理更为复杂的目标跟踪场景.本文针对杂波环境下的多目标跟踪问题,提出一种在PMM框架下的势均衡多目标多伯努利（Cardinality balanced multi-target multi-Bernoulli,CBMeMBer）滤波器,并给出它在线性高斯PMM条件下的高斯混合（Gaussian mixture,GM）实现.最后,采用一种满足HMM局部物理特性的线性高斯PMM,将本文所提算法与概率假设密度（Probability hypothesis density,PHD）滤波器进行比较.实验结果表明本文所提算法的跟踪性能优于PHD滤波器.     

群目标联合检测与估计误差界的递推形式

在随机有限集框架下给出了当杂波和漏检存在时,群目标联合检 测与估计(Joint detection and estimation, JDE)误差界的递推形式. 首先,将多个群目标运动过程建模为一个多Bernoulli过程, 并采用连续个体目标数假设建模群目标观测似然函数; 其次,采用最优子模式 分配距离定义群目标JDE误差; 最终,利用信息不等式推导获得了建议的误差界. 仿真实验在不同杂波密度和检测概率场景下利用群势概率假设密度 和群势平衡多目标多Bernoulli滤波器对该误差界的有效性进行了验证.     

多目标跟踪中基于目标威胁度评估的传感器控制方法

该文基于随机有限集的多目标滤波器提出一种基于目标威胁度评估的传感器控制策略。首先,在部分可观测马尔科夫决策过程(POMDP)的理论框架下,给出基于信息论的传感器控制一般方法。其次,结合目标运动态势对影响目标威胁度的因素进行分析。然后,基于粒子多目标滤波器估计多目标状态,依据多目标运动态势的评估研究建立多目标威胁水平,并从多目标分布特性中深入分析并提取出当前时刻最大威胁度目标的分布特性。最后,利用Rényi散度作为传感器控制的评价指标,以最大威胁度目标的信息增益最大化为准则进行最终控制方案的求解。仿真实验验证了该方法的实用性和有效性。