基于PCMD健康指数的QFP封装互联结构退化研究

针对QFP封装互联结构在复杂环境应力下退化特征不明显、缺乏规律分析及验证的问题,开展了QFP结构退化实验。利用基于动态主成分分析和马氏距离的健康指数方法,实现了时域、时频域的特征融合和全寿命周期内的退化表征,发现该方法表征退化起始时刻的精度高达90%以上,并发现了退化速率曲线存在相近拐点并在拐点后出现明显差异的规律。结合扫描电子显微镜微观分析和有限元仿真,验证了不同互联结构在裂纹萌生与扩展处的应变分布存在差异是出现该退化规律的主要原因。     

《数据库基础》课程教学的实践与思考

根据数据库课程的教学实践,结合教学目标,针对专业和学兵特点,对于如何上好<数据库基础>课程,从教学内容、教学方法和手段、考核方式等方面进行了探讨,为今后学兵的教学积累了经验.     

维修器材目录编制管理系统设计

针对维修器材目录制订的规范化、标准化、自动化,研究了其业务流程,提出一种基于用户分层、从下至上、两级汇总的器材目录管理模式,建立了基于业务权限的用户功能模型,可解决数据零散、不集中以及上下级单位器材目录信息不一致的问题,大幅提高器材目录的制定效率。     

Ti-Al-Zr-Mo-Nb-Sn-Si系铸造钛合金高温蠕变性能及显微组织研究

针对Ti-Al-Zr-Mo-Nb-Sn-Si铸造高温钛合金,研究了其在600℃、750℃下的蠕变性能与组织变化。结果显示,该铸造钛合金在750℃/180 MPa/0.5 h和600℃/400 MPa/0.5 h条件下的蠕变残余伸长率分别<3%和<0.4%,持久断裂时间分别为>2 h和14 h,具有良好的蠕变性能;高温蠕变断口存在细小颗粒;高温蠕变后塑性变形区的组织变化较小,呈魏氏组织,而集中变形区存在部分晶界消失、α片层宽化现象;高温蠕变后位错明显增多,与析出相相互纠缠。     

基于DSP的某型供输弹系统训练模拟器设计

设计了一种供输弹系统训练模拟器,运用DSP技术、多媒体技术、仿真建模技术及实时3维技术,对某新型自行加榴炮供输弹系统的操作及维修训练进行了模拟。介绍了模拟器的总体设计思路及数据采集系统、供输弹控制系统及视景系统等关键部分的设计方法。通过试验,该系统使用方便,提高了供输弹系统操作及维修训练效率。     

计算机网络安全问题及其防范措施

随着计算机技术的不断更新和广泛运用,网络已经融入了人们日常的生产生活中,但是网络攻击的行为也随之蔓延开来,导致网络的安全性出现了问题.因此,计算机网络安全的管理和维护成为了网络时代人们关注的问题,本文针对这一问题的防御措施进行了相关论述.     

直流电弧等离子体法制备In(Sn)-O及Sn(In)(Sb)-O系纳米颗粒（英文）

采用一种新的直流电弧等离子体法,通过对熔融的金属进行爆破(或气化),制备出了单相SnO_2、In_2O_3纳米颗粒以及In_2O_3:Sn(ITO)、SnO_2:Sb(ATO)和SnO_2:In:Sb(IATO)多元复合纳米颗粒。XRD结果表明,所制备的SnO_2和In_2O_3基多元复合纳米颗粒均为单相结构,没有其它杂相;TEM结果表明,直流电弧等离子体所制备的单相纳米颗粒分散性好,尺寸20～50 nm。该法合成的纳米ITO和ATO颗粒所制备的ITO靶材和SnO_2电极密度高、电阻率低,表明所制备的ITO和ATO纳米颗粒可以应用于平板显示和导电电极领域。     

复杂场景点云数据的6D位姿估计深度学习网络

针对工业上常见的弱纹理、散乱摆放复杂场景下点云目标机器人抓取问题,该文提出一种6D位姿估计深度学习网络。首先,模拟复杂场景下点云目标多姿态随机摆放的物理环境,生成带真实标签的数据集;进而,设计了6D位姿估计深度学习网络模型,提出多尺度点云分割网络(MPCS-Net),直接在完整几何点云上进行点云实例分割,解决了对RGB信息和点云分割预处理的依赖问题。然后,提出多层特征姿态估计网(MFPE-Net),有效地解决了对称物体的位姿估计问题。最后,实验结果和分析证实了,相比于传统的点云配准方法和现有的切分点云的深度学习位姿估计方法,所提方法取得了更高的准确率和更稳定性能,并且在估计对称物体位姿时有较强的鲁棒性。     

CDMA网络海域覆盖分析研究

海域覆盖具有覆盖距离远、受海面情况影响大的特点。具有重要的经济和社会意义。通过对某省海域CDMA（CodeDivisionMultipleAccess．码分多址）网络实际信号的海测数据分析,结合各种情况下海域覆盖仿真分析研究,提出了一种海域网络的分层覆盖方法。通过规划合适的远近海域区域,结合远近海区域CDMA信号覆盖特点,在远近海采用最优化的网络组合,达到远海覆盖尽量远,近海完全覆盖。同时分析并调整实际CDMA网络的工参,得到指导实际网络的海域覆盖方法,应用于网络的建设和优化。     

基于人工免疫克隆选择算法的不可靠测试点优化

针对实际复杂系统诊断与测试过程中普遍存在的不确定性问题,提出测试不可靠条件下基于人工免疫克隆选择算法(artificial immune clone selection algorithm,AICS)的测试点优化选择方法.通过综合考虑故障检测率、隔离率、虚警率以及测试总费用等性能指标,构造了反映测试点集性能的适应度函数...