接收机整机最小噪声系数的实现

前级LNA的性能指标的好坏对接收机整体性能起主要作用。较流行的设计方法是用ADS等仿真软件在Smith圆图上作出LNA的等增益圆和等噪声圆，以确定LNA是否同时满足所要求的增益和噪声系数指标。这种方法虽然满足了设计要求，但往往不能获得整机噪声的最佳点。本文在符合设计指标后进一步对噪声和增益的关系进行分析，建立适用于常用接收机的简单模型，在此基础上获得基于整机噪声的最佳点。这种设计方法可以广泛应用于各种微波接收系统中,降低整机哭声系数.     

基于改进指针网络的卫星对地观测任务规划方法

针对卫星观测任务规划问题约束复杂、求解空间大和输入任务序列长度不固定的特点,使用深度强化学习（DRL）方法对卫星观测任务规划问题进行求解. 综合考虑时间窗口约束、任务间转移机动时间和卫星电量、存储约束,对卫星观测任务规划问题进行建模. 基于指针网络（PN）的运行机制建立序列决策算法模型,使用Mask向量来考虑卫星观测任务规划问题中的各类约束,并通过Actor Critic强化学习算法对模型进行训练,以获得最大的收益率. 借鉴多头注意力（MHA）机制的思想对PN进行改进,提出多头注意力指针网络（MHA-PN）算法. 根据实验结果可以看出,MHA-PN算法显著提高了模型的训练速度和泛化性能,训练好的MHA-PN算法模型可以直接对输入序列进行端到端的推理,避免传统启发式算法迭代求解的过程,具有较高的求解效率.     

密集观测场景下的敏捷成像卫星任务规划方法

针对密集观测场景下敏捷成像卫星任务规划问题求解空间大、输入任务序列较长的特点,综合考虑时间窗口约束、任务转移时卫星姿态调整时间、存储约束和电量约束,对敏捷成像卫星任务规划问题进行建模. 提出融合IndRNN和Pointer Networks的算法模型（Ind-PN）对敏捷成像卫星任务规划问题进行求解,使用多层的IndRNN结构作为算法模型的解码器. 基于Pointer Networks机制对输入任务序列进行选择,使用Mask向量考虑敏捷成像卫星任务规划问题中的各类约束. 基于Actor Critic强化学习算法对算法模型进行训练,以获得最大的观测收益率. 实验结果表明,对于密集观测场景下的任务规划,Ind-PN算法的收敛速度更快,可以获得更高的观测收益率.     

甲苯—正庚烷—庚烯-(3)三元系统的气液平衡

测定了庚烯-（3）的蒸气压。用Gillespie型平衡器测定了甲苯—庚烯-（3）、正庚烷—庚烯-（3）二元系及甲苯—正庚烷—庚烯-（3）三元系统的平衡数据,并分别用Spinner及White方法验证了这些数据,计算结果与实验结果是符合的。三元系统气液平衡的数据不论在工程中或是实验工作上都很重要,过去对三元系统气液平衡的研究虽然有一些,但对甲苯—正庚烷—庚烯-（3）三元系统气液平衡至今在文献上尚未有记载。 由于庚烯-（3）的蒸气压数据不见于文献,我们测定了它的蒸气压数据。正庚烷—甲苯二元系统前人已有许多结果发表,我们进行了一些校核,结果与文献记载符合。甲苯—庚烯-（3）二元系统文献上没有,我们倣效了并用Spinner方法及White方法整理。至于正庚烷—庚烯-（3）二元系统,因为此两组分的性质（如沸点、n_D~（20）等）极其接近,分析误差较大,我们将其当作理想溶液处理,误差当在允许误差以内。 三元系统的分析较为繁难,误差也较大,故希望从理论和实验材料找出其规律性,以校核实验数据和推算未知三元系统。本工作利用三个二元系统的数据,用Spinner以及White的方法推算三元系统的气液平衡,与实验数据相比较,是相互符合的。     

超声提取-高效液相色谱法测定烟草中烟碱含量

确定了制备烟碱分析样品的超声波提取条件:0.4% NaOH溶液为溶剂,液固比40:1(mL·g-1),提取时间4 h.确定了高效液相色谱法检测烟碱含量的条件为Kromasil C18色谱柱(250 mm×4.6 mm,5 μm),检测波长259 nm,检测温度35 ℃,流动相CH3OH/0.02 mol·L-1磷酸盐缓冲溶液(V/V)为60/40,流速1.0 mL·min-1,进样量10 μL.平均加样回收率98.8%,相对标准偏差1.2%.结果表明超声提取-高效液相色谱法是一种准确度高,速度快的测定烟草中烟碱含量的检测方法.     

多编组协同任务分配模型及DLS-QGA 算法求解

为解决多智能体编组协同任务分配问题, 定义任务、智能体编组和相关的分配过程变量, 建立以最高任务执行效率为目标的数学模型. 在问题模型中设计考虑资源损耗的编组资源能力更新机制, 提出用于求解该模型的动态列表规划和量子遗传算法的混合任务分配算法, 使用动态列表规划选择处理的任务, 利用量子遗传算法为选定任务分配最合适编组. 最后通过算例表明, 所提出的方法在解决时序逻辑任务分配时能够得到更优更稳定的方案.

     

遗传算法的研究与应用

遗传算法作为进化算法的一种,是根据自然界生物学进化而发展起来的,具有简单、易行、抽象性与鲁棒性特征,广泛应用于各个领域当中,并在实际应用中取得良好的成绩,也因此,引起广大人们的高度重视。遗传算法作为现代一种新兴的技术算法,正处于蓬勃发展阶段,虽然目前关于遗传算法研究与实际应用取得了一定的成绩,但其研究理论基础还相对较少,仍需要进一步的深入研究与内容充沛。本文主要针对遗传算法的理论研究与实际应用两方面进行探讨。     

18000kN·m高能级强夯处理深厚填土地基效果检验分析

通过在某沿海碎石回填土地基上国内首次实施18 000 kN.m高能级强夯法加固地基,并分别应用平板载荷试验、超重型动力触探试验、标准贯入试验以及瑞利波试验方法对高能级强夯处理地基进行效果检验及分析,得到了碎石回填土地基上18 000 kN.m高能级强夯的有效加固深度等检测效果,有效加固深度为15.5 m,地基承载力为290 kPa,若用Menard公式计算,其修正系数为0.37,为18 000 kN.m高能级强夯法的参数设计、施工工艺和工程检测提供依据.     

非晶Pd—Cu—Si合金的流变行为

在连续温条件下，测量了非晶Ｐｄ－Ｃｕ－Ｓｉ合金的应变速率和粘度随温度的变化曲线，在玻璃转变和晶化温区分别观测到伴随玻璃转变和晶化过程的粘度极小值，研究了升温速率对粘度极小值的影响，用结构转变的界晶模型解释了非晶Ｐｄ－Ｃｕ－Ｓｉ合金的粘滞行为。