基于复杂网络的舰艇作战模型研究

借鉴复杂网络的作战描述模型,把作战单元抽象成节点,把各单元之间的相互作用抽象成有向边,将战场描述为1个由传感器、决策器、影响器、目标4类节点组成的有向网络图,构建了1个基于复杂网络的舰艇网络模型,在模型中将单个舰艇作战和舰艇编队作战进行了比较。应用复杂网络的若干特征参数分别对几个舰艇和舰艇编队的作战网络效能进行了仿真分析。通过仿真结果的对比,说明舰艇进行编队时,指挥体系连通性的提高能够大大提高舰艇编队的作战效能     

大奔流沟料场高边坡安全监测动态设计

大奔流沟料场地形、地质条件复杂,人工开挖边坡达500多米,属特高人工边坡。为确保边坡在施工期和运行期的安全稳定,其安全监测尤为重要。秉承动态安全设计的思路,通过将施工过程中的安全监测和揭露的具体地质情况反馈给设计人员,及时调整安全监测设计方案,使之不断优化,逐步完善,最终达到安全、经济、合理的目标。介绍了设计原则、监测项目、动态设计方法。并对施工期的安全监测成果进行了评价。实践证明,大奔流沟的安全监测设计是成功的,为保障施工安全提供了有力支持。     

半刚性钢框架的抗震性能研究综述

半刚性连接节点钢框架由于节点本身的非线性受力性能,使框架内力发生重分布,提高了钢框架整体的滞回性能,大大增强了结构的抗震能力.因此,半刚性钢框架的研究对工程结构抗震具有重要意义.     

电厂热力系统在线性能计算软件变量二维顺序及索引模型研究

分析在线性能计算软件在我国电厂的应用情况,把在线性能计算软件分为两类:编程式软件和组态式软件。编程式软件里的计算模型和变量值是完全被封装的,软件基本不具备扩展性。现有的组态式软件虽然具备一定的扩展性和可分析性,但是功能仍不够完善。提出在线性能计算软件变量二维计算顺序及索引模型,该模型包括三方面内容:第一,定义及构造了与计算变量和计算顺序相关的一系列集合和有序序列;第二,提出了变量二维排序算法;第三,建立了变量之间的引用和被引用关系,建立了变量二维索引图表。基于变量二维索引图表,可以方便地逐级追踪计算模型和计算变量的值,有利于增强组态软件的可分析性、扩展性和组态功能。     

碳化硅表面钡铁氧体薄膜制备与吸波性能

采用柠檬酸盐溶胶-凝胶法在碳化硅表面形成钡铁氧体薄膜.XRD表明生成的铁氧体为六角磁铅型晶体BaFe12O19.测定了材料在0.1～6.0 GHz内的介电常数与磁导率.与单纯钡铁氧体比较,碳化硅表面沉积钡铁氧体薄层后复合相吸波频段宽化,吸波能力增强.     

模板更新的指纹密码联合系统

介绍了一种密码和指纹结合的系统，它采用密码作为指纹库的索引，索引到密码对应的特征模板，再和输入指纹进行验证，能克服密码容易被伪造和单独使用指纹验证耗时长的缺点；同时系统的指纹特征模板能自动更新，以反映使用者指纹的变化并完善原注册的特征模板，实验结果表明该系统具有较好的安全性，同时速度快、准确率高。     

大体积混凝土浇筑温度场的仿真分析

在有限元程序ANSYS的通用平台上，通过参数设计语言(APDL)以及多种ANSYS内部函数，编制宏命令来控制ANSYS程序对巴东长江大桥承台大体积混凝土的浇筑温度场进行仿真分析，并将计算结果与实测结果进行了比较，结果显示所建立的有限元分析模型可以较好地仿真实际混凝土温度场．     

水泥基pn结实验及其在钢筋锈蚀防护中的应用

在分析混凝土结构中钢筋锈蚀的基本原理和常用保护方法的基础上，提出应用水泥基pn结给钢筋附加一个保护电场，提高钢筋中电子的逸出功，防止氧化，达到保护钢筋的目的．实验研究水泥基pn结的伏安特性的结果表明，由钢纤维混凝土和碳纤维混凝土组成的pn结具有比较典型的pn结伏安特性曲线，能够为混凝土中的钢筋提供所需的保护电场．     

Pd/KL催化剂高效催化苯酚选择性加氢制环己酮的研究

以KL分子筛为载体,采用浸渍法制备了Pd/KL负载型催化剂,对比了不同载体的钯负载型催化剂的苯酚选择性加氢反应及反应条件等对其催化活性和产物选择性的影响。结果表明,催化剂载体性质对该反应的催化性能具有较大的影响,载体表面碱性较强时,催化剂表现出更高的催化活性;由于KL分子筛载体中特殊的阳离子分布(孔道中必须存在K⁺),使分子筛表面呈碱性,因此表现出优异的催化性能。在反应温度为60℃、反应时间为6 h时,其苯酚转化率可达96. 1%,环己酮选择性达到94. 4%。     

基于3D深度胶囊网络的高光谱和LiDAR数据融合分类

针对高光谱和LiDAR成像优势,通过构建三维深度胶囊网络(3D-deep capsule network,3D-DCN)探索了这两种遥感数据源在城市地物分类上的应用.该网络通过使用两层3D-CNN结构实现融合后数据的非线性特征映射,然后紧跟胶囊网络生成代表特征的矢量并实现卷积、封装和分类;针对胶囊网络层间的非线性激活函数提出一种称为e-squash的非线性激活函数用于特征学习.在城市数据集上的分类实验表明,使用LiDAR高程特征数据极大地改善了高光谱图像分类精度,采用提出激活函数的3D-DCN在城市数据分类方面比经典分类方法和未采用e-squash的胶囊网络具有更大的应用潜力.