微絮凝变孔隙深层过滤处理低浊度废水研究

本文研究了微絮凝变孔隙深层过滤处理低浊度废水时,滤料粒径、絮凝剂种类、投加量、滤速等因素对过滤效果的影响。试验结果表明：在达到相同出水水质的情况下,由于变孔隙结构等原因,该系统具有用药量省、阻力损失小、出水量大及整床过滤效能好等优点。     

月地高速激光通信系统链路特性分析

根据地球、月球、探月卫星的三体运动,针对月地激光链路的建立与保持,分析了地球与月球对链路的遮挡问题,对链路模式进行分析。仿真结果表明:使用3颗月球极轨(Moon Polar Orbit,MPO)卫星来进行通信时,链路中断的次数将大大减少,但是在某些时间段上,仍然受到月球的遮挡而迫使通信链路频繁中断。使用4颗MPO卫星来进行通信时,链路将不再受到月球的阻挡,而仅受到地球的遮挡。同理,增加地球同步轨道卫星的数目可避免地球的遮挡。仿真结果表明,采用2颗地球同步轨道(Geostationary Earth Orbit,GEO)卫星建立链路,链路将不会受到地球的遮挡,建立深空科学研究的信息中继中心,采用激光通信技术,实现月地高速激光信息传输,为我国深空探测技术的发展提供支撑。     

基于在轨组装维护的模块化深空探测器技术进展与应用研究

在轨组装与维护是航天器在轨服务技术的基本内容,而模块化设计则是实现航天器在轨组装与维护的一项主要支撑技术。调研总结了国外深空探测领域模块化航天器设计以及在轨组装与在轨维护实施的技术进展,主要包括模块化地外行星着陆探测器、大型在轨组装深空探测器、布置于SEL2(Sun-Earth Libration 2)等轨道的超大型在轨组装空间望远镜系统等,分析了深空探测器领域应用模块化设计实现在轨组装与维护的关键技术要素。针对深空探测航天器长寿命、高可靠、特殊推进系统及其设备配套等技术特点与需求,提出一种应用在轨组装与维护技术的火星多任务探测器系统设想,介绍了探测器系统的任务架构、基本组成、轨道策略等,为我国深空探测技术发展以及新型深空探测器研制提供参考。     

激光辅助车削工艺参数对单晶硅表面质量的影响

为了提高单晶硅激光辅助车削加工表面质量,通过开展激光辅助和常规车削加工试验,结合表面粗糙度、表面形貌及拉曼光谱检测,研究激光辅助车削技术对加工质量的影响。基于正交试验方法,研究单晶硅激光辅助车削工艺参数对表面粗糙度的影响;通过方差分析和极差分析评估各因素对表面粗糙度的影响。研究结果表明：与常规车削相比,激光辅助车削可有效提高加工表面质量,降低材料表面的残余应力。主轴转速、进给速度、切削深度和脉冲占空比对表面粗糙度的贡献率分别为17.51%、44.48%、6.69%和14.70%。确定最佳加工参数组合如下：主轴速度为4 000 r/min,进给速度为2 mm/min,切削深度为5μm,脉冲占空比为30%,最终获得表面粗糙度Rq为2.4 nm的高质量表面。     

基于 LSTM的飞控系统状态监控

监测飞控系统状态参数是保证无人机飞行安全的重要手段。针对无人机飞控系统的组成特点和飞行控制律,设计并构建了基于长短期记忆网络(Long Short Term Memory Network,LSTM)的飞控系统状态监控模型。首先,利用无人机历史飞参数据训练模型,建立输入飞参数据与状态参数的回归映射关系;然后,利用训练好的网络模型,实时预测飞控系统的状态参数,通过对比实测值与预测值之间的差异,实现飞控系统的状态监控。选取无人机飞参数据进行实验,基于 LSTM的算法比反向传播神经网络(BPNN)、支持向量机(SVM)预测精度高,MSE平均值分别低 0.01和 0.26,MAE平均值分别低 0.05和 0.12。结果表明,所提出的方法能够有效监控飞控系统,为无人机飞行管理决策提供数据支持。     

苯基硅中间体对阻尼硅橡胶性能的影响

为了提高硅橡胶高温下的阻尼性能,将高苯基含量的苯基硅中间体添加到硅橡胶中,并使用硫化剂2,4-二氯过氧苯甲酰(DCLBP)与硅橡胶共硫化。通过无转子硫化仪、SEM、DMA、TG对改性硅橡胶性能进行表征。结果表明:随苯基硅中间体用量的增加,硅橡胶的硫化程度降低,硬度和拉伸强度下降,而拉断伸长率、撕裂强度和高温下的损耗因子tanδ明显提高。当添加量为15份时,硅橡胶拉伸强度为7. 75 MPa,最大损耗因子tanδmax从0. 2提高到0. 3。     

基于改进YOLO V5的无人机航拍图像小目标检测方法

本文针对无人机航拍目标检测技术中目标聚集、目标较小及实时性差等问题,将YOLO V5的主干架构进行改进,简化Neck网络,提出了一种提高检测速度又能准确识别的无人机航拍图像检测技术方案。经过仿真实验测试,改进后的YOLO V5网络在保持识别精度的同时,检测速率提升了31%,满足无人机在航拍作业时对于准确性与实时性的要求。     

反台晶体及其应用

介绍了应用离子束刻蚀技术制作高基频反台晶体谐振器及反台晶体谐振器的应用。     

基于卷积神经网络的运载火箭测发网络流量异常检测技术

运载火箭测发网络是维系各型号运载火箭远距离测试及发射控制的重要国防基础设施,对测发网络流量进行异常检测是保证其正常工作的关键举措。近年来,随着测发网络功能的拓展,其面临的网络安全威胁越来越严重,而当前的安全检测主要依赖于基于异常特征库匹配的流量异常检测方法,这种检测方法对一些新型攻击检测能力非常有限。本文结合运载火箭测发网络实际特点,针对以使用用户数据报协议(UDP)为主的测发网络流量,设计一种新的基于固定数据包数目的流量图片样本生成方法,首次提出在测发网络流量异常检测问题上使用卷积神经网络,以原始网络流量作为输入,避开难以解决的人工特征集设计问题。通过测发网络真实网络流量数据进行实验,取得了较高的精度、召回率和准确率,验证了本方法具备一定的实用性。     

基于深度学习的日间逐小时地表PM2.5浓度反演

以长三角地区作为研究区域,提出了使用深度学习算法来实现主被动遥感数据结合反演地表PM2.5浓度的方法。基于MPL观测数据,使用雾霾层高度(HLH)替换了边界层高度(BLH)特征,对已有的基于气溶胶光学厚度(AOD)结合大气BLH来反演PM2.5浓度的算法进行了改进。为提高数据覆盖率,对研究区域内的MAIAC AOD进行了填补与评估。利用多种机器学习算法实现了日间逐小时的PM2.5浓度估算,模型验证相关性最高可达0.87。该方法能够为观测气候变化、应对大气污染提供有效帮助。