无铅焊料在电子组装与封装中的应用

随着人们对环境的日益重视和电子封装组装技术的发展,合金焊料的无铅化和质量的要求也越来越高,开发无铅、无毒焊料成为焊料开发的重要方向.介绍了无铅焊料的应用现状及无铅的使用要求,并论述了几种无铅焊料Sn-Ag、Sn-Zn、Sn-Bi系的特点,以及添加其它元素对它们综合性能的影响.     

纳米吸波材料的物理实质及研究进展

吸波材料是隐身技术的关键材料,纳米材料由于其特殊的量子尺寸效应和隧道效应等产生的优良的电磁波吸收性能而受到世界各国的重视．本文简单介绍了吸波材料的工作原理,进而阐述了纳米吸波材料吸收电磁波的物理实质．详细介绍了纳米涂敷型吸波材料和纳米结构型吸波材料的研究现状,并对纳米吸波材料的发展趋势进行了展望．     

聚氨酯泡沫材料动力性能及在工程抗爆领域的应用

聚氨酯泡沫材料轻质、可变形能力和耗能能力强、价格低廉,已广泛应用于各行业的缓冲缓震、消波耗能领域中。对目前聚氨酯泡沫材料的动态力学性能及其抗爆性能的影响因素进行了梳理,并对其在复合地下抗爆结构的应用前景进行了探讨。     

基于弹载IMU/GPS组合导航系统的动基座对准研究与仿真

对基于弹载IMU／GPS组合导航系统的动基座对准问题进行了研究与仿真;首先,分析了弹载IMU与GPS的系统误差,建市获得了其系统误差模型;然后,利用卡尔曼滤波技术,设计了弹载IMU／GPS组合导航系统的动基座对准算法;仿真结果表明,在初始误差较大的情况下,经过360秒的动基座对准,IMU的姿态角误差可降至10个角秒,同时位置和速度误差也得到了有效修正,从而证明该动基座对准算法是行之有效的。     

惯导/里程仪组合导航系统算法研究

惯导系统误差随着导航时间而增长,而里程仪测量误差一般随着运载体行驶距离而增加,惯导系统和里程仪具有互补性,推导了简化的惯导/里程仪组合导航系统的卡尔曼滤波方程,研究了里程仪刻度系数误差校正的方法,并提出了里程仪打滑和滑行故障的判断准则,仿真结果表明：经过里程仪刻度系数校正后,组合导航系统能有效提高定位精度,并且具备一定的容错能力.     

某大口径舰炮自适应平衡机的应用研究

为了解决某轻型大口径舰炮超低火线架构下产生的大俯仰不平衡力矩问题,提出了一种可实现俯仰自适应调节的平衡机方案,建立了数值求解模型,对自适应调节结构进行了优化设计,分析了静态条件下自适应平衡机的平衡效果。根据装舰平台的摇摆参数,进行了摇摆条件下的过载系数计算,基于ADAMS软件,建立了舰炮俯仰部分的刚体动力学模型,进行了摇摆条件下的动力学仿真,研究了自适应平衡机在摇摆条件下的动态响应。结果表明：该自适应平衡机在静态条件下可有效降低俯仰变化引起的不平衡力矩波动,使俯仰射角内的剩余不平衡力矩稳定在较小范围内;在摇摆条件下,自适应平衡机有利于降低摇摆引起的负载力矩,其平衡效率与摇摆参数有关,在低海况条件下的平衡效率更高。研究结果可为自适应平衡机在大口径舰炮上的设计和应用提供指导。     

多层稠油油藏对向火驱开采方法研究

火烧油层(火驱)已成为稠油油藏重要开采技术之一,目前主要应用于厚层块状普通稠油油藏、薄互层状普通稠油油藏以及多层超稠油油藏。针对传统热力采油技术中可能存在的生产井附近原油受热差、热能利用率低或产量低等一系列问题,提出了一种对向火驱开采多层稠油油藏的方法。即不同层系的井网火驱注采方向相对,使得不同层系之间的火驱燃烧面运动方向相对,这样可以充分利用相邻层系油层的燃烧热量,提高采收率。以辽河油田杜66区块为例,油藏数值模拟表明,与传统单向火驱相比,采用对向火驱可提高原油采收率4.27%。对其主要影响因素进行参数优选,当注采距离为140 m,井组间距为30 m,注气强度为1 200 m³/m时可实现采出程度最高。该方法适用于多层稠油油藏的热力开采,在稠油热采开发中表现出较大可行性和潜力。     

基于高速以太网的Ad Hoc网络的测试仿真系统

针对移动Ad Hoc网络路由协议调试的重要性和困难性,设计了一个动态的测试仿真系统。通过采取分布式的体系结构,虚拟传输的方法,该系统建立了真实的大规模移动Ad Hoc网络测试环境,可以在上面仿真测试设计的网络层和更上层的协议。同时,系统也解决了隐藏节点和暴露节点问题。     

一种基于广义形态变换的采样方法

提出了一种基于集合势的广义形态变换形式。该变换能反映结构元素作用于目标对象的强度,控制对目标对象的过度膨胀或过度腐蚀。在广义形态变换性质研究的基础上所提出的广义形态采样方法,能更好地保留图像的形态信息和边缘信息。测试结果表明,基于广义形态变换的采样方法在提高形态变换效率及保持图像细节信息方面相对于现有的采样方法都有一定程度的改善。     

基于神经网络的路桥地区最高气温订正研究

基于浙江省智能网格模式2 m温度预报产品,结合NCEP再分析资料、路桥区域站气象观测资料,对模式2018—2020年路桥地区最高气温预报能力进行检验分析,利用BP神经网络建立最高气温订正模型。结果表明,该模式对路桥区夏季和秋季2 m最高气温预报具有较好的指导作用,2℃以内平均准确率为78%,平均绝对误差为1.3℃,春季和冬季预报能力偏弱。订正后2020年各站最高气温≤2℃,平均准确率由65%提高到90%,平均绝对误差由1.8℃下降到1.0℃,这说明BP神经网络对路桥地区2 m最高气温有很好的订正效果。