单相流体回路地面试验研究

为了对流体回路系统设计参数确定提供指导,通过地面试验方法,研究了低温和外界环境变化时单相流体回路的阻力特性、工质补偿、控温算法等。介绍了地面试验系统的组成、试验方法和相关试验结果,并重点对外界环境突变时的控温结果、控温目标点与控温装置作用点分离时的控温震荡以及低温下补偿器的补偿能力测试结果进行了分析。试验结果表明,在外界环境剧烈变化时会出现温度过冲,过冲可达到10 oC;此外,由于控温点和控温装置作用点的分离引起的相位差,会导致系统控温失败。这些结果对载人航天器流体回路的泵、换热器设计以及工作状态分析具有一定的参考作用。     

航天光学遥感在自然灾害管理中应用能力评述

以建（构）筑物、生命线、农作物、基础设施等受损情况为切入点,介绍了航天光学遥感在灾害特征参数反演、灾害风险评估、灾害监测、灾害损失评估、恢复重建等领域的应用现状和应用能力,指出航天光学遥感与灾害管理之间存在灾区遥感数据实时获取能力不足和相应遥感灾害信息智能提取算法体系不完善等问题,并从航天器设计角度提出了解决对策,如平衡发展多种空间分辨率和多种光谱分辨率光学遥感器,协同发展机动和常规两种成像模式,积极发展星上智能信息提取技术。     

基于循环平稳约束的盲信号提取算法

 特定信号提取是通信信号处理中的重要问题。在约束独立分量分析方法的基础上提出了基于循环平稳约束的盲信号提取算法。该算法利用通信信号固有的循环平稳特性作为约束条件,结合独立分量分析的学习过程,同时完成特定目标信号的分离和选取,避免了经典独立分量分析方法提取“无关”源信号的过程。仿真结果表明,相比传统ICA算法,本文算法能有效提取目标源信号且提高了目标源信号的估计精度。     

模拟训练系统中虚拟仪表设计的方法学研究

在武器装备模拟训练系统研制领域,基于DiSTI GL Studio的虚拟仪表技术已得到广泛应用.针对虚拟仪表设计在模拟训练系统开发过程中存在的实际问题,从虚拟仪表设计的方法学角度出发,在分析虚拟仪表一般设计过程的基础上,重点研究了仿真模型可复用性和多线程机制在虚拟仪表设计中的实现.工程实践表明,这些方法可以大幅提升虚拟仪表的设计质量和虚拟仪表与训练系统的集成效率.     

图形创意教学中创意过程的解析

图形创意是感性与理性的结合,感性的创意表现和理性的思维过程相辅相成,共同推动优秀设计作品的诞生。从主题的起点发散、构思的松弛有度,到构思深入的再现,最后回归到主题的验证,这一系列过程构成了整个图形创意的过程。     

面向电力系统的多粒度隐患检测方法

由于电力系统的安全问题往往会造成严重的经济或社会影响,隐患检测已成为电力系统不可或缺的重要环节。随着人工智能领域的发展,基于深度学习的智能化电力系统隐患检测技术逐渐得到越来越多的关注。但目前的方法大多只是单一地考虑图像的全局特征或局部特征,无法全面彻底表征图像,进而难以捕捉电力领域尤其室外复杂背景下的隐患检测。为此,基于深度学习技术,提出了一种面向电力系统的多粒度隐患检测方法MGNet。通过引入图像的多粒度信息,构建全局和局部网络,进行多粒度级检测;并通过不同粒度级检测结果的协作式融合,增强检测的全面性。在杆塔连接金具隐患和线路通道机械隐患2个数据集上进行了实验比较和分析,对所提模型的检测性能进行评估。通过与现有最优隐患检测基准方法相比,所提方法在2种不同数据集上的平均精度均值分别提升了2.74%和2.77%,验证了模型的有效性。      

基于无监督学习的多模态可变形配准

针对医学图像配准问题,传统方法提出通过解决优化问题进行配准,但计算成本高、运行时间长。深度学习方法提出使用网络学习配准参数,从而进行配准并在单模态图像上取得高效性能。但在多模态图像配准时,不同模态图像的强度分布未知且复杂,大多已有方法严重依赖标签数据,现有方法不能完全解决此问题。提出一种基于无监督学习的深度多模态可变形图像配准框架。该框架由基于损失映射量的特征学习和基于最大后验概率的变形场学习组成,借助空间转换函数和可微分的互信息损失函数实现无监督训练。在MRI T1、MRI T2以及CT的3D多模态图像配准任务上,将所提方法与现有先进的多模态配准方法进行比较。此外,还在最新的COVID-19的CT数据上展示了所提方法的配准性能。大量结果表明:所提方法与其他方法相比,在配准精度上具有竞争优势,并且大大减少了计算时间。      

CAD/CAE在渐开线齿轮上的实现

利用Pro／ENGINEER建立输入轴渐开线齿轮的模型，导入ANSYS后进行静力受载分析。结果显示，轮齿的根部应力值最大，存在危险截面，是设计和制造的着重考虑部分。     

The present and the future of random signal radars

The 30+ year development of random signal radar (RSR) is described in this paper. Conventional methods of implementing RSRs are summarized: correlation, spectrum analysis, and anti-correlation. Some typical RSR systems are introduced; for example: noise frequency modulation continuous wave radar; and random binary phase-coded continuous wave radar, and their merits and demerits are also pointed out. Finally, the development trends of RSR is analyzed     

异构存储系统中基于能量模型的文件迁移策略

异构存储系统的文件迁移策略要求迁移代价小、执行快,有较强的系统适应能力.研究异构存储系统文件迁移策略的特点,提出了一种基于能量的文件迁移策略.通过建立能量模型体现存储单元上文件访问的频繁程度,通过设计基于概率的迁移触发函数减少访问文件倾向性对异构存储单元间负载平衡性能的负面影响,通过文件迁移与用户访问操作的复合减少了系统调整开销.实验证明,基于能量模型的文件迁移策略比传统的磁盘冷却算法在请求平均处理时间、系统吞吐率方面有15%~20% 的提高.