雷达模拟器目标威胁度评估方法研究

研究雷达模拟器目标威胁度的准确评估问题,是辅助操作手对空中目标进行打击的重要依据.威胁度普通雷达是难以探测的.由于目标的速度、距离等随机性强,具体数据难以确定.针对威胁度评估问题,多限于权重分析、聚类分析等方法,对难以确定的参数有较大依赖.为解决上述问题,提出应用效能指数的方法来确定未知目标对雷达阵地的威胁度,根据雷达能够获取的数据,得出判断矩阵,实现对雷达所测数据的分析,并评估目标的威胁度.上述方法可用于雷达模拟器,能够灵活地根据情况调整威胁度评估方法.实验结果表明,方法能够较好地在某些属性未知的情况下,可对目标威胁度进行准确评估,证明改进方法为威胁度评估提供了有效依据.     

铸造用CO2硬化冷芯盒材料及工艺的发展

铸造用CO2硬化粘结剂系统具有气硬冷芯盒的优点,同时又具有环保方面的优势。主要介绍了水玻璃-CO2法、聚丙烯酸钠-CO2法、酚醛树脂-CO2法三种工艺。这些工艺方法近年来国内外研究较多,并且取得了很大进展。     

MnS夹杂物诱发钢材点蚀综述

MnS夹杂物诱发钢材点蚀,对钢材服役寿命、工作生产安全和社会经济发展产生巨大危害。首先,分析了MnS夹杂物诱发钢材点蚀的机理,包括电偶腐蚀机理、S和Cl-协同作用机理、封闭区域加速点蚀机理、贫铬区机理和微缝隙机理;其次,汇总了MnS夹杂物大小、形貌、分布,Cl-浓度、温度和应力对MnS夹杂物诱发钢材点蚀的影响;然后,总结了钢材防腐蚀的常用措施;最后,展望了防止MnS夹杂物诱发钢材点蚀的未来研究方向。     

共晶自生复合材料的晶形转变

自生复合材料的晶形转变受到成分过冷与曲面过冷两个因素的控制.非金属相具有较大的熔化熵且易形成小平面是改变领先相的因素,而领先相的改变则可能是晶形转变的根本原因.     

氧化锌分散体光反应产生的自由基中间体

溶液中光诱导的电子转移反应已进行了大量的研究。而半导体粉末在水相或非水溶剂中的光化学研究也与自俱增。这种光化学与成像体系、太阳能转换以及光催化或污物的光降解有关。因此,越来越引起人们的重视。 Harbour和Hair用自旋捕捉技术研究了在ZnO-H_2O的分散体系中光合成过氧化氢,并检测到羟基自由基。他们认为氧化锌可能通过水的氧化将O_2还原成H_2O_2,从而使太阳能转换成化学能。人们自然会想到ZnO在其它溶剂中是否-也能观察到溶剂光氧化     

用循环伏安法研究醌亚胺的脱氨反应

用循环伏安法研究了N,N-二乙基对苯二胺,N,N,N′,N′-四乙基对苯二胺,N,N-二乙基氨基酚三类化合物的电化学氧化及其氧化产物的后继化学反应,求算了脱氨反应速率常数,揭示了苯环上甲基取代基和氮原子上不同取代基对脱氨反应的影响。 脱氨反应为OH~-或水进攻醌亚胺的亲核反应。由于甲基的斥电子效应,当苯环上引进甲基取代基时,环上负电荷增大,带正电荷的醌亚胺趋于稳定,水解反应速度减慢。 苯环上引进二个甲基取代基,其相应的苯胺化合物的半波电位下降大约120mV。二乙基对苯二胺的苯环上每引进一个甲基取代基,其氧化产物与彩色成色剂偶合生成的染料的吸收峰向长波方向移动20—30nm。     

合成氢化松香乙酯的新工艺研究

以DRC为催化剂,在无溶剂条件下,通过氢化松香与乙醇的直接酯化反应合成氢化松香乙酯。探索了反应温度、催化剂用量、反应时间、物料配比等因素对反应酯化率的影响,确定最佳反应条件为:反应温度180℃,催化剂用量为原料氢化松香质量的6%,反应时间6h,醇与酸的摩尔比为3∶1。在最佳条件下酯化率达92.2%。还探讨了用阴离子交换树脂柱层析分离纯化氢化松香乙酯粗产物的方法。此外,利用红外光谱对氢化松香乙酯精制产物进行了表征;用GC-MS分别对氢化松香乙酯粗产物及其精制产物进行了定性和定量分析,比较了柱层析前后化学组成的变化。     

基于局部自适应先验MRF模型的快速BP图像分割算法

针对常规MRF分割模型不能有效描述图像的局部特征、常导致图像的过分割现象,提出了一种局部自适应先验的MRF模型。该模型利用图像的邻接区域信息建立了一种局部自适应特征MRF模型。基于提出的模型,建立了一种具有快速收敛策略的区域BP算法对MRF模型的区域消息进行传递,有效解决了区域BP算法的计算量大的问题。实验结果表明,与常规区域BP算法相比,提出的分割方法具有更快的分割速度和精度。     

熔融缩聚法制备聚乳酸

通过熔融缩聚法制备了聚乳酸。探讨了反应温度、催化剂类型及用量、反应时间对聚乳酸的影响，并用红外光谱和1↑H NMR对聚合物进行了表征。结果表明，最佳的反应条件为：聚合时间30h左右、聚合温度160℃、以O．2％的对甲苯磺酸作为酸催化剂、O．5％的氯化亚锡为催化剂、真空度为O—1333Pa；而提高乳酸纯度是制备高摩尔质量聚乳酸的关键条件之一。     

LDE融合光谱回归分类的光照变化人脸识别

针对光照变化人脸识别问题中传统的光谱回归算法不能很好地进行特征提取而严重影响识别性能的问题,提出了局部判别嵌入优化光谱回归分类的人脸识别算法。计算出训练样本的特征向量;借助于数据的近邻和分类关系,利用局部判别嵌入算法构建分类问题所需的嵌入,同时学习每种分类的子流形所需的嵌入;利用光谱回归分类算法计算投影矩阵,并利用最近邻分类器完成人脸的识别。在两大人脸数据库扩展YaleB及CMU PIE上的实验验证了该算法的有效性,实验结果表明,相比其他光谱回归算法,该算法取得了更高的识别率、更好的工作特性,并且降低了计算复杂度。