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一年一度秋风劲,不似春光,胜似春光。在这个充满收获和希望的金秋季节,昆明巫家坝国际机场迎来了年旅客吞吐量突破1000万人次的历史时刻。这标志着云南由航空大省向航空强省迈进的征程中实现了新的跨越,昆明巫家坝国际机场作为云南省会机场和云南机场集团的旗舰,已经成为继北京首都机场、上海浦东机场、虹桥机场、广州白云机场、深圳宝安机场、成都双流机场后,国内第七家跨入年旅客吞吐量超千万人次的区域枢纽机场。这也意味着在全世界2万多个大小机场中,昆明机场已进入世界排名100位左右,跨入了世界最繁忙的机场行列。这一突破是从量变到质… 相似文献
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利用TRPIV实验分别测量了湍流边界层在亲水壁面、超疏水壁面以及沟槽超疏水复合壁面上的瞬时速度场,对比分析了3种壁面的摩擦阻力,发现沟槽超疏水复合壁面的减阻率能够达到20.7%,而超疏水壁面只有14.6%。通过对比分析湍流边界层在3种壁面上的湍流脉动强度,发现法向湍流脉动强度在3种壁面上无明显变化,而在y+ < 150区域的同一法向高度上,流向湍流脉动强度在沟槽超疏水复合壁面上相对于亲水壁面的减小程度比超疏水壁面更高。为了进一步研究不同尺度的湍流脉动在不同壁面的变化情况,本文采用基于傅里叶变换的空间滤波法,将瞬时脉动速度场分解为空间流向波长大于δ的大尺度部分和波长小于δ的小尺度部分,发现超疏水壁面和沟槽超疏水复合壁面对大尺度流向湍流脉动强度的抑制作用可以到达y+=150的法向位置,而对小尺度流向湍流脉动强度的抑制作用只能到达y+=100的法向位置。采用以顺向涡为条件的大尺度脉动速度的条件相位平均方法,发现在yref=0.1δ处超疏水壁面和沟槽超疏水复合壁面相比于亲水壁面都存在正的大尺度流向脉动与负的法向脉动增强、负的大尺度流向脉动与正的法向脉动减弱以及脉动速度的0等值线偏离条件相位平均参考点的趋势,且沟槽超疏水复合壁面的移动趋势最弱。通过对比3种壁面不同法向高度的顺向涡强度值,同法向高度上亲水壁面、超疏水壁面以及沟槽超疏水复合壁面的涡强度值依次减弱,表明沟槽超疏水复合壁面比超疏水壁面能更有效地抑制近壁区涡结构的运动,从而实现更好的减阻效果。 相似文献
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死刑复核程序是我国独有的一道针对死刑适用而设立的程序,从司法层面来说有着不容忽视的功能.本文以死刑复核程序的功能定位人手,立足于最高院统一收回死刑核准权,对死刑复核程序进行分析并针对死刑核准权收归最高院的决定对死刑复核程序的完善提出建议. 相似文献
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脑力负荷状态的准确识别对减少因作业人员无效脑力负荷导致的人因事故具有重要意义。针对人-机系统中作业人员脑力负荷客观评估问题开展了基于MATB-Ⅱ平台的3种不同脑力负荷水平下的航空情境实验,记录16名被试的NASA任务负荷指数(NASA-TLX)量表数据和脑电(EEG)信号,提出了一种基于脑电功率谱密度(PSD)和支持向量机(SVM)的个体脑力负荷评估方法。结果表明:随着实验设计脑力负荷水平增加,被试的主观脑力负荷得分显著提高(p<0.001),这表明该实验任务设计较好地诱发了低负荷、中负荷和高负荷情境。在此基础上,通过网格搜索法确定个体脑力负荷评估模型的统一优化参数,惩罚系数取3 000,核函数参数取0.000 1,模型测试正确率达到0.966 5±0.029 8,宏平均的受试者工作特征曲线下的面积(Macro-AUC)达到0.991 0±0.011 4。本文为作业人员脑力负荷状态的客观和准确评估提供了一种新的办法,为后期作业人员脑力负荷状态的实时判别提供模型基础。 相似文献
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本文研究了一种基于单片机的高灵敏、分体式小型电动舵机系统。首先分析了电动舵机的组成与功能,并分别从舵机结构、控制算法两方面对舵机系统的性能设计进行了分析和阐述。针对舵机高灵敏度的性能要求,对控制算法进行了优化并进行了相应仿真。最后经过试验验证,电动舵机满足了高灵敏度的指标要求,验证了控制算法的正确性。 相似文献
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由电子对抗产生的威胁电磁环境是当今电磁环境日益复杂的根本原因,电子对抗对用频装备的影响同时取决于干扰技术和干扰战术两大因素.以导弹武器的威胁电磁环境适应性为例,重点围绕威胁电磁环境量化表征与逼真构建,抗干扰指标、抗干扰性能试验与评估等方面,对威胁电磁环境适应性试验与评估技术进行全面阐述. 相似文献
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欧盟从2005年开始,强制在航空业推行碳排放交易的措施,要求其所有的成员国为满足京都议定书(旨在应对气候变化)而做出努力。美国对欧盟的做法持保留意见,强调他们将用科技手段来解决环保问题,下一代空中运输系统(NextGen)便是内容之一。 相似文献
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多种值机方式的出现,不仅缓解了机场现场值机的压力,也能提高旅客的满意度,更重要的是,旅客将可能用他们在值机环节节省出来的时间光顾机场的商业设施……在这一切背后起支撑作用的,正是日益为全行业所重视的IT技术。 相似文献
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针对无人机(UAV)视频中目标易受到遮挡、形变、复杂背景干扰等问题,提出一种基于自适应深度网络的无人机目标跟踪算法。首先,基于主成分分析(PCA)和卷积神经网络(CNN)算法,设计3阶的自适应深度网络进行目标特征提取,该网络对图像的H、S、I通道分别进行主成分分析学习,将得到的特征向量输入网络进行分层卷积,优化了网络结构,提高了网络的收敛速度和精度。其次,将目标深度特征输入核相关滤波算法进行目标跟踪,通过分析相邻2帧图像的变化率,采用分段自适应调整学习率的算法进行目标模板更新,有效地改善目标遮挡问题。仿真实验结果表明,该算法有效地避免了复杂因素干扰导致的跟踪精度下降,具有较好的鲁棒性,相较于全卷积跟踪(FCNT)算法平均跟踪精度提高了9.62%,平均跟踪成功率提高了11.9%。 相似文献