基于陀螺仪/BDS的多飞行器编队相对定姿方法

多飞行器编队的多重作业能力强、可靠性高、工作效率高,是未来航空领域发展的重要趋势。连续高精度的相对姿态信息对编队队形的保持或重构必不可少,这对相对定姿的精度和连续性提出更高要求。为了提高相对定姿精度和连续性,设计了一种基于陀螺仪/BDS的相对定姿方案。采用BDS差分技术消除了载波相位中的公共误差,利用高精度双差载波相位进行量测更新,提高了相对定姿的精度。同时,基于飞行器之间的相对姿态模型,利用陀螺仪测得的角速度进行一步预测,解决BDS不可用时无法得到相对定姿结果的问题,提高了相对定姿的连续性。仿真验证表明,所设计方案不仅可以实现高精度相对定姿,并且在可用星少于四颗时仍具备较高精度的相对定姿能力,能够满足多飞行器编队对相对定姿精度和连续性的要求。     

适应负载大范围变动的高性能Z-源逆变器

提出的高性能Z-源逆变器,在保持原逆变器优点的基础上(输出电压可任意升/降;允许逆变桥上下管直通状态,提高了逆变器的安全性),克服了其固有的缺点和局限性.Z-源逆变器直流链电压受Z-源网络电感和负载的影响很大,在网络电感值较小或负载较轻时,直流链电压会出现明显的电压畸变,影响逆变器输出的交流电压.本文所述高性能Z-源逆变器消除了由于网络电感值小或负载很轻而引起的直流链电压畸变,电路对负载的适应能力很强,能够工作在重载和轻载的任何环境,Z-源网络电感可以设计得很小,减少了重量、体积和成本.同时电路部分可实现逆变桥开关管的零电压导通,减小了开关损耗,改善了开关环境.通过对电路工作模式的详细分析,得出了电路各部分的电压关系,并推导出逆变器开关管的电流应力.最后,通过仿真和实验验证了理论分析的正确性.     

FBD算法电流检测的滞后误差建模

作为有源滤波器运行的一个重要环节,电流检测的结果决定了有源滤波器的工作性能.常用电流检测方法的结果都存在一定的滞后误差.本文对FBD法电流检测过程进行了分析,指出了造成滞后误差的原因,并且建立了定量分析的模型,推导出了计算公式.在此基础上提出了通过引入校正环节和减少计算量的方法改进FBD算法,从而减少电流检测的滞后误差,并通过仿真和试验对该方法进行了验证.该方法对于减少电流检测的滞后误差,提高补偿效果具有明显的意义.     

变电站(所)监控系统及电动机管理中心在水行业的应用设计

本文简要介绍了变电站监控系统的配置,软件.变电站监控系统能够满足一个配电站现在或将来的全部要求.系统被设计成一个开放的系统,除了提供标准化的数据转换处理功能外,还具有独特的用户接口,能够对系统的特别任务提供集成.由于有先进的诊断功能,它还能提供理想的调试和维护功能.由于具有开放完备的文件,以及经测试的系统,所以具有结构清晰,性能可靠的特点,而且硬件模块化,互换性强.     

增强型生态浮床填料筛选及工况优化

生态浮床作为一种经济、环保的黑臭水体处理工艺得到广泛应用,但其处理能力受制于植物根系深度及表面积。通过悬浮球、生物绳、弹性和组合填料分别与间种的粉绿狐尾藻（Myriophyllum aquaticum）和西伯利亚鸢尾（Iris sibirica）植物构建生态浮床,探究不同填料对生态浮床效能的强化作用及微生物机制;并在优选填料的基础上进一步探究优选填料的最优添加工况及其强化下浮床对污染物去除的动力学模型。填料优选实验结果显示,生物绳填料对COD、氨氮和总磷的去除率最佳,分别为>99%、43.85%和14.03%;高通量测序分析显示,生物绳填料表面生物膜微生物丰富度最高、物种组成分布最均匀、微生物多样性最高,且生物绳填料可定向富集Flavobacterium、Exiguobacterium、Chryseobacterium、Microbacterium、Caulobacter等脱氮除磷相关功能菌。生物绳工况优化结果显示,修复轻度黑臭水体的最佳生物绳填料投加量为12.5 m/m³,其对COD、氨氮和总磷的去除率分别为96.4%、38.5%和56.6%;动力学模型拟合显示,一级动力学模型能更好地拟合生物绳强化生态浮床的氨氮及COD降解规律。     

相对刚度对圆形隧道结构地震反应影响规律的研究

隧道结构与周围地层的相对刚度是两者之间相互作用的根本,本文针对圆形隧道,采用动力有限元方法分别讨论了土质条件(剪切波速)、衬砌厚度、衬砌直径等参数对结构地震反应的影响规律。然后引入柔度比的概念来综合考虑上述因素的影响。计算结果显示:柔度比越大,隧道结构的地震内力反应越小,并且对计算结果进行拟合得到衬砌内力与柔度比的函数关系,可以作为隧道结构抗震分析、设计的参考。     

222Rn在大气输运研究中的示踪应用

本文简要回顾了222Rn及其子体示踪应用的主要方面,介绍了国内外对利用222Rn及其子体在预报地震和大气物质输运研究这两方面的工作.对这些示踪应用而言,要进行准确的定量分析和数值模拟,必须对222Rn及其子体在大气中的输运规律有细致的了解,这一点可以通过研究其动力学特征,建立输运模型来实现.本文中列举了部分对222Rn及其子体输运模式的研究,对比上层大气中的简单输运模型,一个比较全面的222Rn输运模型还需要考虑地表层结大气中的复杂的动力学因素,并将其作为222Rn在上层大气输运模型中的下垫面边界条件.     

模型开发方法及其原型工具系统MTOOL

本文根据作者近年来研讨软件开发方法的工作和开发软件工具的经验,总结了模型开发方法,提出了模型方法的支持工具MTOOL,文章归纳了模型方法的开发过程和描述手段,详细介绍了MTOOL的组成和工作过程,给出了模型描述语言MSL的主要文法内容,讨论了MTOOL的设计思想和有关实现技术。     

深度学习结合影像组学的肝脏肿瘤CT分割

目的 从医学影像中进行肝脏与肿瘤分割是计算机辅助诊断和治疗的重要前提。常见的胸部和腹部扫描成像效果中,图像对比度偏低,边界模糊,需要医生丰富的临床解剖学知识才能准确地分割,所以精确的自动分割是一个极大的挑战。本文结合深度学习与医学影像组学,提出一种肝脏肿瘤CT（computed tomography）分割方法。方法 首先建立一个级联的2D图像端到端分割模型对肝脏和肿瘤同时进行分割,分割模型采用U-Net深度网络框架,在编码器与解码器内部模块以及编码器与解码器层次之间进行密集连接,这种多样化的特征融合可以获取更准确的全局位置特征和更丰富的局部细节纹理特征;同时融入子像素卷积与注意力机制,有利于分割出更加微小的肿瘤区域;接着生成两个用于后处理的学习模型,一个基于影像组学的分类模型用于假阳性肿瘤的去除;另一个基于3D体素块的分类模型用于分割边缘的细化。结果 实验数据来自某医院影像科300个肝癌病例CT,每个序列中的肝脏与肿瘤都是由10年以上的医学专家进行分割标注。对数据进行5倍交叉验证,敏感度（sensitivity）、命中率（positive predicted value）和戴斯系数（Dice coefficient）在验证结果中的平均值分别达到0.87±0.03、0.91±0.03和0.86±0.05,相比于性能第2的模型分别提高了0.03、0.02和0.04。结论 肝脏肿瘤CT的精确分割可以形成有价值的术前预判、术中监测和术后评价,有助于制定完善的手术治疗方案,提高肝脏肿瘤手术的成功率,且该方法不局限于肝脏肿瘤的分割,同样也适用于其他医学影像组织器官与肿瘤的分割。     

用纠错编码改进的M-ary支持向量机多类分类算法

针对M-ary支持向量机(SVM)多类分类算法结构简单,但泛化能力较弱的特点,提出了与纠错编码理论相结合的改进的M-ary SVM算法。首先,将原始类别信息编码作为信息码;然后结合纠错编码理论及期望的纠错能力,产生一定程度上性能最佳的编码,作为分类器训练的依据;最后,对于识别阶段输出编码中的错误分类利用检错纠错原理进行校正。实验结果表明,改进的算法通过引入尽可能少的冗余子分类器增强了标准M-ary SVM多类分类算法的性能。