爆炸箔特征参数匹配关系研究

基于直列式系统低能、小型化的研究目的,对构成爆炸箔起爆器核心发火组件的桥箔、加速膛二者之间的匹配关系进行了研究.结果表明,桥箔桥区特征面积与加速膛的孔径及厚度之间都存在着一定的最佳配比,确定了0.30mm(L)×0.30mm(W)桥箔匹配0.45mm(D)×0.45mm(H)加速膛的最佳方案,为爆炸箔起爆器工程化应用提...     

油气井用隔板起爆器的起爆能力

为了提高油气井用隔板起爆器的起爆能力,在传统隔板起爆器的基础上,改变了其受主装药盲孔的几何结构和受主装药结构,设计出一种油气井用隔板起爆器,并对其进行了起爆能力的实验研究.实验结果显示,油气井用隔板起爆器起爆油气井耐温传爆管的最大空气隙距离为85 mm,而传统隔板起爆器和油气井耐温传爆管分别为20 mm和65 mm,因...     

弹道修正弹修正执行机构综述

针对目前我国在弹道修正技术方面的情况,概述了弹道修正弹的修正机构技术,对主要的修正技术进行了分析比较,提出了我国弹道修正机构技术基本的发展思路。     

高重频激光对多激光制导武器干扰机理研究北大核心CSCD

本文基于仿真计算方法,研究高重频激光对多激光制导武器的干扰机理。发现重复频率与波门宽度是影响总干扰有效概率的主要因素,干扰反应时间与激光制导信号样式对总干扰有效概率的影响较小,重复频率取整数值则会增大干扰有效概率的不确定性。针对性提出了“一对多”干扰、提前干扰、重复频率避免取整数等改进措施,研究结论可为提升高重频激光对多激光制导武器干扰效果提供参考。     

基于FPGA的虚拟电源的研究与实现

设计了以FPGA为核心控制芯片的虚拟电源系统。实现了虚拟电源的硬件平台和软件系统,包括控制开关模块、电压采集模块、电压输出模块、电压自调整模块、UART模块、数值转换模块等。系统利用UART与上位机实现通信,通过控制AD5662和TPS5450芯片输出设定电压,并实时地从AD7699芯片处获得实际输出电压值,通过自调整模块使电压稳定在设定值的附近。电压测试范围从2.6V到4.2V,当系统不带负载时,输出电压的纹波小于10mV,当输出电流为1A时,输出电压纹波小于20mV。     

基于反射式太赫兹时域谱的水太赫兹光学参数测量与误差分析

利用垂直反射式太赫兹时域光谱(THz-TDS)技术 测量了水的THz光学参数并对测 量误差进行了分析。测量过程中,把高阻Si片的空气-Si表面作为参考信号,Si-水表面最 为样 品信号,通过两者之比的传输函数计算得到了水的THz折射率和吸收率,然后应用误差传 播理论分析这些光学参数的误差。结果发现,折射率和吸收率误差中,由多次测量引入的随 机 误差在0.1~1.1THz范围内基本不变,而在接近0.1THz和1.1THz处误差变大,即呈现U型 分布。这表明,在接近0.1THz和1.1THz时, THz-TDS仪器的测量灵敏度下降;由高阻Si片厚 度和Si折射率误差引入的误差比THz-TDS多次测量引入的随机误差大得多,在 0.1~1.1THz 范围对应的水折射率误差分布较均匀,而对应水的吸收率误差随着频率的增加而增大。本文 的方法同样适用于类似的垂直反射式THz-TDS系统提取其它材料的THz光学参数及其误差 分析。     

基于Android移动学习平台研究

在移动互联网时代,为满足高等院校在校生随时随地进行学习,满足高校自身的线上线下课堂的需求,设计了一种基于Android平台的移动学习系统,该系统可以运行在基于Android系统的手机和平板电脑等终端上,能够进行线上课程学习,同时可以让师生进行在线交流。本系统对客户端与服务器端进行了详细的分析与设计,为移动学习平台的实现提供了有价值的参考模型。     

基于Fihserfaces算法的人脸识别

Fisher鉴别是一种有监督的特征提取技术,因其计算简单、分类效果良好而得到广泛应用。文中使用基于Fisher鉴别数值分析技术,对人脸数据进行特征提取,再使用最小距离分类器进行分类识别。该算法在ORL和YALE人脸库进行了实验,根据统计对ORL人脸库和YALEA人脸库的识别率分别为94.00%和89.33%。实验结果表明,Fisherfaces算法对于人脸库中的图像有较高的识别率。     

Ku波段基片集成波导带通滤波器的设计

设计了一款基于基片集成波导的ku波段卫星通信的带通滤波器。描述了位于SIW内部的金属通孔的等效电路模型,并分析通孔直径、位置等关键参数对滤波器性能的影响。针对基于中心位置的SIW带通滤波器带宽较窄的问题,提出偏置金属通孔SIW带通滤波器的设计方法,从而增大滤波器的带宽。并通过对改进后的基片集成波导带通滤波器的仿真,验证了设计的正确性和方法的有效性。     

Healthcare Algorithms by Wearable Inertial Sensors: A Survey

Wearable smart devices, such as smart watch, wristband are becoming increasingly popular recently. They generally integrate the MEMS-designed inertial sensors, including accelerometer, gyroscope and compass, which provide a convenient and inexpensive way to collect motion data of users. Such rich, continuous motion data provide great potential for remote healthcare and decease diagnosis. Information processing algorithms play the critical role in these approaches, which is to extract the motion signatures and to access different kinds of judgements. This paper reviews key algorithms in these areas. In particular, we focus on three kinds of applications: 1) gait analysis; 2) fall detection and 3) sleep monitoring. They are the most popular healthcare applications based on the inertial data. By categorizing and introducing the key algorithms, this paper tries to build a clear map of how the inertial data are processed; how the inertial signatures are defined, extracted, and utilized in different kinds of applications. This will provide a valuable guidance for users to understand the methodologies and to select proper algorithm for specifi c application purpose.