起伏声场,拖曳线列阵目标定位

该文讨论了起伏声场下,拖曳线列阵目标定位问题.首先得到了声速起伏下的拖曳线列阵接收的散射声场方程,利用简正波滤波方法和MV-SPC波束形成方法,通过短线阵的水平移动,实现远程目标深度及距离的定位.数值仿真结果表明,拖曳线列阵,利用简正波滤波方法和MV-SPC波束形成方法可以很有效地实现对目标深度及距离的估计.     

Fe2+、Fe3+对CaO-Al2O3-SiO2-MgO系微晶玻璃析晶性能的影响规律

为了利用大量的含铁铝硅酸盐固体废弃物制备具有高附加值的微晶玻璃,采用DTA、XRD、SEM、EDS等手段研究了Fe2+、Fe3+对CASM系微晶玻璃析晶性能的影响.结果表明,Fe2+在微晶玻璃中与Mg2+的作用相同,取代以网络外体形式存在的Al3+,使得微晶玻璃的析晶温度逐渐下降,而对析晶能力几乎没有影响,并当Fe2+掺入量为2%时,主晶相由铝黄长石转变为镁黄长石,在7.5%时,进一步转变为透辉石.Fe3+掺量小于7.5%时,起到补充Si4+不足的作用,当大于7.5%时,部分Fe3+起到与Fe2+、Mg2+相同的作用,使得析晶温度呈先升后降的变化,在掺量为7.5%时,铝黄长石主晶相才开始转变为镁黄长石,在10%时,转变为透辉石,且析晶能力得到大幅提升.随着Fe2+和Fe3+含量增加,虽然微晶玻璃中主晶相的变化顺序相同,但Fe2+具有降低微晶玻璃析晶温度的作用,而一定量的Fe3+可作为晶核剂提高微晶玻璃的析晶能力.     

芦荟、枸杞、蜂蜜复合保健饮料的研究

以芦荟、枸杞、蜂蜜为主要原料,制成复合保健饮料.采用正交试验和感官评定确定了产品配方和加工工艺,最佳配方为:在200ml的饮料中,添加芦荟汁40ml、枸杞汁40ml、蜂蜜8g、白砂糖9g.     

纤维增强复合材料缆索锚固系统研究与应用进展

纤维增强复合材料(FRP)相对于传统钢制缆索具有高强、耐腐蚀和轻质等优异性能，然而如何充分利用这些特性并实现对FRP缆索的可靠锚固，一直是阻碍FRP缆索实现规模化和商业化应用的障碍。FRP缆索锚固系统由非金属的FRP缆索和定制的锚具组成，其研究和应用已成为土木工程界的热点之一。为促进FRP缆索锚固系统的发展和推广应用，从FRP缆索锚固系统的分类、静载锚固性能、长期性能和疲劳性能四个方面综述了FRP缆索锚固系统的研究现状，并介绍了其在实际桥梁工程中的应用。首先综述了FRP缆索锚固系统的分类，对各类不同构造形式和组成材料的黏结型、夹持型和复合型锚固系统进行了系统性梳理，并进行相互之间特点对比；然后剖析了不同类型FRP缆索锚固系统静载锚固性能、长期性能和疲劳性能的影响因素，分析了各类FRP缆索锚固系统的性能机理，并在此基础上阐述了其有限元分析方法和解析分析方法；其次，总结了国内外具有代表性的应用碳纤维增强复合材料(CFRP)缆索锚固系统的实际工程，介绍了CFRP缆索锚固系统的应用场景和基本构型，并强调了各锚固系统的设计特色；最后探讨了FRP缆索锚固系统目前存在的问题和未来的发展趋势，以期对F...     

旋转编码器在装板机定位控制中的应用

在往返式传动控制系统中,很多时候会涉及到定位控制的问题。即要求在不同的定位点执行不同的动作,但是由于机械惯性的作用,常常会给系统带来定位点误差。本系统以装板机的机械传动为例,采用OMRONCJ系列PLC作为控制器,通过变频器调节速度,利用旋转编码器和高速计数器进行定位控制,从而实现精确定位。     

全息网格系统在ODN规划中的应用研究

提出了基于全息网格系统进行ODN规划的方法,探讨了如何依托全息网格系统,以网格为单元、市场需求为导向进行ODN规划以及如何将网络建设投资与市场收益相结合,实现网络资源建设的合理分配。     

风冷热电空调器的实验研究

介绍了作者研制的风冷热电空调器及其性能实验;研究了热电空调器冷热端之间隔热层最佳厚度、空调器冷端进风量变化以及组成热电空调器的制冷器的不同排列形式对空调器性能的影响.     

基于分块核主成分分析和支持向量机的故障检测

针对工业系统监测数据为非线性,且难以辨识复杂工作过程中故障位置的问题,提出一种基于分块核主成分分析(BKPCA)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的集成故障检测方法.首先对系统监测变量进行分块,使用KPCA对每个分块在特征空间中建立T2和平方预测误差(SPE)统计量来实时监测系统健康状态,并使用LS-SVM对上述过程检测出来的故障数据进行再次判断.随后计算出现故障后计算每一分块的故障贡献率,进而确定发生故障的分块.由于采用了并行分块算法,可以较简单的确定故障发生位置,提高计算效率,同时LS-SVM方法的应用也可以提升故障检测的精度.使用田纳西-伊斯曼化工(TE)过程数据对本文所提方法进行仿真验证,试验结果表明所提方法取得了较好效果.     

融合时空注意力机制的P波到时拾取网络

针对现有地震到时拾取算法精度较低、鲁棒性较差等问题,设计了一种基于深度学习的地震P波到时拾取网络,该网络为编解码结构,可实现地震波形序列的逐点预测。网络编码器对输入数据进行多尺度特征提取与融合,提高特征利用率;利用多尺度残差结构深度挖掘数据中隐藏特征信息,提升模型非线性拟合能力;在解码网络中加入时空注意力机制,提高网络对到时特征的感知能力;提出深层编码特征融合模块,在保证特征完整性的同时有效避免融合特征过程中出现的特征序列污染问题。实验结果表明,提出的网络在0.1 s、0.2 s、0.3 s三个误差阈值下,拾取命中率分别为75.04%、94.6%、97.37%,平均绝对误差和均方误差为0.092 s、0.036,相比现有传统方法与深度学习到时拾取方法,具有更高的P波到时拾取精度。     

基于改进CycleGAN的光学图像迁移生成水下小目标合成孔径声纳图像算法研究

针对循环生成对抗网络CycleGAN(Cycle Generative Adversarial Networks)在光学图像迁移生成水下小目标合成孔径声纳图像过程中存在质量差和速度慢的问题,本文提出一种新的特征提取单元SDK(Selective Dilated Kernel),并利用SDK设计了一个新的生成器网络SDKNet.与此同时,提出了一种新的循环一致损失函数MS-CCLF(Multiscale Cyclic Consistent Loss Function),MS-CCLF增加了图像多尺度结构相似性约束.在自建的图像迁移数据集OPT-SAS上,本文SM-CycleGAN(Selective and Multiscale Cycle Generative Adversarial Networks)比原始CycleGAN的图像迁移质量提升4.64％,生成器网络参数降低4.13MB,运算时间减少0.143s.实验结果表明,SM-CycleGAN更适合水下小目标光学图像到合成孔径声纳图像的迁移任务.