航天容错计算机系统的设计与实现

介绍了三模容错的高可靠性计算机的研制和实现，包括容错机结构，系统降级与升级，多重表决机制，同步通讯，系统管理软件等关键技术，这些技术具有重要的推广价值。     

基于红外目标仿真的实时数字解算装置

详细介绍红外目标／背景仿真系统中的一种高速实时解算装置的设计及其组成．使仿真设备高性能、低成本。它是系统中须攻关研究的关键技术设备之一。     

挤压制备的花生壳颗粒的性质研究

应用挤压制粒技术制备花生壳颗粒,其容积密度是未经挤压花生壳的4.44倍。花生壳颗粒暴露在相对湿度为60%和80%的空气中时吸收水分,在相对湿度为50%的空气中时失去水分。花生壳颗粒在25℃的水分吸附等温线为S形曲线,花生壳颗粒含水量高于13.7%w.b.时不易贮存。挤压操作不但没有破坏花生壳中的功能成分,还能提高可溶性膳食纤维的含量。     

健康中国视域下绿色锻炼融入“体医融合”大健康产业发展的研究

绿色锻炼,其具有创新的理念以及灵活自主的运动形式,是最具有健身效益的运动形式之一。体医融合作为健康中国战略的具体实施措施之一,其为绿色锻炼相关的体育产业融入大健康产业发展提供了一个绝佳的平台与机遇。本文运用文献资料法、逻辑推理法等探寻我国当下体医融合政策发展所存在的问题与制约因素,发挥体医融合大健康产业带动体育产业发展的优势。在阐释绿色锻炼理念的基础上,充分分析绿色锻炼在健康促进、体育产业发展的独特价值,并提出以下路径：推进“绿色锻炼”科研成果,发掘绿色锻炼健身价值研究;以“绿色锻炼”形式、内容创新引领绿色锻炼产业融入体医融合大健康产业;构建形式多样的户外运动比赛赛制以全方位推广绿色锻炼产业的市场空间,以期合理顺畅地融入到体医融合大健康产业发展当中。     

我国寒冷地区建筑保温材料的应用现状分析

正研究背景目前我国建筑能耗约占全社会终端能耗的27.5%,随着我国城镇化进程的进一步发展,建筑总量不断增加,建筑能耗总量和占全社会能耗的比例都将持续增加,因此,建筑节能意义重大。根据住建部公布的《"十二五"建筑节能专项规划》,到2015年全国城镇新建建筑执行标准不低于65%的建筑节能标准,城镇新建建筑95%达到建筑节能强制性标准的要求,鼓励北京、上海、天津、重庆4个直辖市和     

严寒及寒冷地区开发蒸压砂加气混凝土精确砌块墙体自保温系统的可行性分析

正背景分析1.建筑节能面临的形势建筑节能是节能减排的主要措施,是我国"十二五"期间及今后相当长的时间内的战略任务。对于建筑节能主要是围护结构节能和采暖系统节能两大部分。围护结构节能中主要包括屋面、外墙、门窗、接触室外的外挑楼板地面等,其中外墙的实施难度最大。目前,严寒和寒冷地区外墙体保温基本采用的是复合墙体,即在围护墙体外粘锚或干挂保温材料,存在的     

双离合器式自动变速器传动效率影响因素分析

基于传动效率台架试验,对双离合器式自动变速器(dual clutch transmission,DCT)传动效率影响因素的进行分析,对离合器主油压、润滑油量和差速器挡油板3个因素进行试验,验证其对传动效率的影响。试验结果表明:适当降低离合器主油压,有利于提高传动效率;适当减小润滑油油量,有利于提高传动效率;增加差速器挡油板,有利于提高传动效率。本试验结果可为双离合器式自动变速器传动效率的提升提供依据。     

基于补偿与模糊比例积分微分控制的凸轮刀系统定位研究

以四步切割机项目的凸轮刀系统为研究对象,针对比例阀存在较大死区、具有时变非线性特点,以及凸轮刀系统存在响应滞后等问题,基于补偿与模糊比例积分微分控制对凸轮刀系统的定位问题进行研究,提出将模糊比例积分微分控制与自适应死区补偿相结合的自适应控制方法。通过计算机软件搭建凸轮刀系统的仿真模型,设计加入自适应补偿的模糊比例积分微分控制器,并对凸轮刀系统的定位进行优化。通过试验对比确认,所提出的自适应控制方法对系统输出具有良好的校正作用,能够有效改善凸轮刀系统的定位性能。     

深度学习对不同分辨率影像冬小麦识别的适用性研究

定量分析遥感影像尺度与分类精度之间的关系是进行土地覆盖分类的基础。深度学习具有从底层到高层特征非监督学习的能力，解决了传统分类模型中需要人工选择特征的问题。这种新型的分类方法的分类精度是否受到不同分辨率尺度影响，有待研究。利用深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network, DCNN）——金字塔场景分析网络（Pyramid Scene Parsing Network, PSPNet）进行4种分辨率（8、3.2、2和0.8 m）的米级、亚米级影像冬小麦分类。实验结果表明: PSPNet能够有效地进行大样本的学习训练，非监督提取出空间特征信息，实现“端—端”的冬小麦自动化分类。不同于传统分类器分类精度与分类尺度之间的关系，随着影像分辨率的逐步增高，地物表达特征越来越清晰，PSPNet识别的冬小麦精度会逐步增高，识别地块结果也越来越规整，不受分辨率尺度的影响。这对于选择甚高亚米级影像提高作物分类精度提供了实验基础。     

应用神经周络进行煤层瓦斯含量预测

本文提供了一种新的煤层瓦斯含量预测方法──神经网络法。通过一个应用实例表明，这种方法是优于回归分析的切实可行的方法。