大力发展现代服务业促进廊坊产业升级

现代服务业是驱动现代城市经济发展的重要产业部门,其发展的程度,对于城市经济发展水平提升和产业结构优化具有重要的作用.本文通过深入分析廊坊现代服务业发展的优势和劣势,系统地提出了廊坊现代服务业的发展方向和政策建议.     

弧翼展开时间理论分析和试验研究

以一种带有弧形尾翼(以下简称弧翼)的结构装置为基本模型研究了其旋转情况下的弧翼展开时间计算方法,给出解析解表达式和数值计算方法;并根据该装置的结构形式和受力特点提出了一种简易的试验方法,并成功将该方法应用到了该种结构装置弧翼展开试验中,对比分析了试验和计算结果,表明展开时间计算方法是可用的。     

液相等离子喷涂纳米ZrO2热障涂层的显微结构及抗热震性能研究

采用液相等离子喷涂技术制备了纳米氧化锆热障涂层。用透射电镜、扫描电镜和X射线衍射研究了涂层的晶粒特性、显微结构和晶体结构,同时研究了纳米氧化锆热障涂层的热震性能。结果表明:液相等离子喷涂制备的涂层晶粒约30nm;涂层具备均匀的孔隙结构;涂层热震前后的主相为稳定的四方相晶体结构;涂层的特殊孔隙结构有利于缓解热震循环过程中产生的应力、阻止裂纹的形成和扩散,从而提高了涂层的抗热震性能。     

关于构建国家应急卫星通信网的思路

依据国家需求和国内卫星通信发展实况提出了构建我国国家级应急卫星通信网的思路,文中阐述了应急卫星通信网的体系结构及其建设要求。     

高频角振动台变负载的模型跟随自适应控制系统设计

以高频角振动台为研究对象,考虑负载变化对系统响应的影响,根据高频角振动系统确定参考模型,给出了线性模型跟随控制(LMFC)和自适应模型跟随控制(AMFC)系统的设计.仿真结果表明:在负载变化时AMFC的控制效果明显优于LMFC.     

粉末热挤压Al-Zn-Mg-Cu合金的制备工艺及组织性能研究

采用粉末热挤压法制备了一种Al-Zn-Mg-Cu超高强铝合金,研究了粉末粒度和挤压比对合金组织和力学性能的影响。结果表明,400℃挤压时,粉末中位径D50=28.38μm和挤压比λ=25可使挤压合金获得最好的力学性能,挤压合金经过460℃/2.5h水淬+120℃/24h空冷(T6)处理后的抗拉强度、屈服强度和伸长率分别为731MPa,670MPa和6.2%;晶粒细化是挤压合金力学性能随粉末粒度减小而提高的原因;挤压比λ为9～25时,挤压合金力学性能随挤压比增大而提高;λ=36时,挤压合金力学性能降低的原因是MgZn2析出相粗大和发生完全动态再结晶。     

基于区间算法的微小卫星微推力器阵列规模估计

摘要： 针对以固体微推力器阵列为执行机构的微小卫星初入轨姿态控制需求,研究固体微推力器阵列规模的估计方法.在设计了微推力器阵列单元调用规则和姿态控制律后,考虑微推力器阵列各单元冲量输出的不确定性,使用区间数表示微推力器单元的力矩输出,引入区间算法对初入轨的消旋和姿态捕获两个主要过程中微推力器单元的消耗情况进行计算.利用区间数的不相关性,改善区间计算过程,减小了由区间积分导致的区间扩张.仿真分析表明,提出的固体微推力器阵列规模估计方法可以给出预定入轨条件下的阵列规模需求,且其结果不依赖于微推力器单元力矩输出的概率特性.     

典型连接结构中紧固件柔度系数的计算方法探讨

运用有限元方法对单剪双铆钉结构的紧固件柔度系数进行计算,并与近似理论公式、工程经验公式的计算结果以及试验结果进行对比,得出有限元计算方法的准确性和可行性。结合有限元计算结果,对Grumman公式进行重新拟合修正,得到了新的紧固件柔度系数计算方法,针对单剪双铆钉结构该方法比近似理论公式及其它工程经验公式更接近试验结果。     

我国天基综合信息网构想

阐述了天基综合信息网的定义、组成和特征;介绍了美国和欧洲天基综合信息网的研究情况;提出了我国天基综合信息网的体系架构,其中包含通信卫星、导航卫星、遥感卫星、载人飞船等航天器和临近空间各种飞行器,以及地面系统。分析了该网络的特点和可用的网络协议结构;探讨了该网络的组网结构、网络协议、服务质量(QoS)路由、网络管理、网络安全防护、激光通信和星载处理交换等多项关键技术。依据国情,提出了我国天基综合信息网构想。此构想采用双层(地球静止轨道和低地球轨道)通信卫星星座和导航卫星星座,实现全球全时覆盖空间层航天器、临近空间层飞行器和地面层各种用户终端,通过星间链路、星地链路和地面线路组成一个空天地一体化的全球信息网络。在国外不设地球站的情况下,该网络可实现:国内测控站测控我国全球运行的卫星;国内遥感站实时接收我国全球遥感卫星发送的信息;国内关口站管理我国授权的全球用户站之间的互通信息。最后,提出了开展我国天基综合信息网的可行性研究建议。     

利用无线通信链路进行基于深度学习的大雾天气监测

为了以低成本、高时空分辨率进行大雾天气监测，提出一种利用无线通信链路进行基于深度学习的大雾天气监测方法。由于信道中不同浓度的大雾天气在信号中留有的特征不同，采集了4种不同浓度大雾下的无线电信号，建立无线电大雾天气监测数据集；通过在传统ResNet50网络中引入注意力机制并进行特征融合，得到改进后的A-ResNet50模型。利用A-ResNet50网络提取接收信号中留有的不同浓度大雾天气的特征，对四类不同浓度大雾天气进行分类识别，达到监测大雾天气的目的。所提方法在建立的数据集上进行了验证，相较于其他传统分类算法，本方法性能最优，最终识别准确率达到86.18 %，结果证明了该方法的可行性和有效性。