软件技术专业“订单式”人才培养模式的探索和实践

本文从“订单式”人才培养模式的客观需求入手,依据课题的研究和实践经验,综述了软件技术专业“订单式”人才培养的开展过程,分析了“订单式”人才培养模式的关键问题并提出了解决方案。     

基于GPS和SMS的船载定位试验系统设计及其实现

针对船载定位试验系统中远程实时报送试验船所处位置的困难,提出了一种把GSM网络短信服务(SMS)、GPS定位技术和原有试验系统有机地结合起来的解决方案.系统采用多串口和多线程技术,实现了GPS数据接收和短消息的收发控制;采用简易电子地图、数字罗盘和短消息,可以方便地随时对移动目标的位置、速度、运动方向和运动轨迹等参数进行查询和监控.经过多次出海试验,该系统能够很好地完成数据采集、实时监控、航迹显示等任务.     

Structural Nonlinear Flutter Characteristics Analysis for an Actuator-fin System with Dynamic Stiffness

The flutter characteristics of an actuator-fin system are investigated with structural nonlinearity and dynamic stiffness of the electric motor. The component mode substitution method is used to establish the nonlinear governing equations in time domain and frequency domain based on the fundamental dynamic equations of the electric motor and decelerator. The existing describing function method and a proposed iterative method are used to obtain the flutter characteristics containing preload freeplay nonlinea...     

水泵叶轮的流动叠加设计方法与CFD仿真

叶轮叶片是复杂的空间曲面体,它直接影响到水泵的水力性能及运行稳定性.发动机水泵叶轮流动叠加设计是通过分析流体的流动规律,按其流动轨迹进行叶轮设计,将流体在离心水泵内的流动看作叶轮静止时的轴向和径向流动和叶轮旋转时的周向流动的叠加,从而用绕角流动和源环流的流体流动规律设计出叶轮的轴面轮廓和叶片骨线.通过CFD(Computational Fluid Dynamics)仿真,可以证明该方法从结构上避免了流体流动过程中由于空间的相对不均而造成的压力不均,减轻了回流、二次流,相应地减少能量的损失,提高水泵的效率.     

基于FPGA的可变尺寸块运动估计高效结构

针对可变尺寸块运动估计(VBSME,Variable Block-Size Motion Estimation)的硬件结构在现场可编程门阵列(FPGA, Field Programmable Gate Array)上实现时消耗资源多且速度慢的问题,提出了一种面积和速度优化的VBSME硬件结构.其中,绝对差累加和(SAD,Sum of Absolute Differences)的计算采用基于随机存储器(RAM,Random Access Memory)的累加计算方式,比基于寄存器合并的方式节省了面积并增加了速度;通过采用脉动比较链而非总线结构,增强了多个SAD值的比较能力,并能高效地实现对部分差排除算法(PDE,Partial Difference Elimination)的支持.基于Virtex-II型FPGA器件,本结构消耗了2261个slice,时钟频率达到164MHz,在搜索窗口为16×16时可实时处理标清格式的视频.与同类设计相比,设计的面积可减少77%,速度增加218%,FPGA的硬件效率显著提升.     

NNW-TopViz流场可视分析系统

流场可视化技术采用图形图像直观地表现CFD数值模拟的计算结果,使用户能够方便地对这些数据进行分析、比较和研究。然而,CFD数值模拟的流动复杂,其产生的流场数据规模巨大、数据类型复杂、特征提取困难,传统的串行可视化软件效率低、交互手段单一,难以满足数据分析的需求。国家数值风洞（NNW）工程研制了一套流场数据处理可视化软件系统（NNW-TopViz,简称TopViz）,具有对流场数据处理与特征提取、几何图形绘制等可视化与交互功能。根据可视分析效率需求,TopViz实现了线程并行,在多核计算环境下有效提高了可视化计算和交互效率;针对流场特征提取困难、常规方法效率低的问题,TopViz实现了基于卷积神经网络的流场旋涡特征提取方法,提升了特征提取准确率和效率;为提高软件交互效率并提供便捷的交互方式和体验,基于头戴式显示设备和体感控制器构建沉浸式虚拟显示与交互平台,TopViz实现了手势和眼球凝视2种交互方法,提供沉浸式环境下多视图、多角度流场探测方式。     

洞映射方法的研究和改进

针对传统洞映射方法存储大的缺点,对"广义封闭"的概念进行扩展,提出了最小洞映射方法,该方法允许挖洞曲面结束于网格截断面,有效缩小了洞映射区域,节省了存储开销.对适用于广义封闭的洞映射单元识别方法进行了分析,指出了用物面信息判断映射单元属性可靠性较差.发展了一种新的特别适合广义封闭问题的识别方法:"Inverse mark",使用计算网格结点信息自动识别洞外单元,再作为初始点在网格内部推进.研究表明:"Inverse mark"方法计算效率高,可靠性好,自动化程度高,有效提高了重叠网格方法对缝隙等局部复杂结构的适应性     

Application of support vector machine combined with K-nearest neighbors in solar flare and solar proton events forecasting

The support vector machine (SVM) combined with K-nearest neighbors (KNN), called the SVM-KNN method, is new classing algorithm that take the advantages of the SVM and KNN. This method is applied to the forecasting models for solar flares and proton events. For the solar flare forecasting model, the sunspot area, the sunspot magnetic class, and the McIntosh class of sunspot group and 10 cm solar radio flux are chosen as inputs; for the solar proton event forecasting model, the inputs include the longitude of active regions, the flux of soft X-ray, and those for the solar flare forecasting model. Detailed tests are implemented for both of the proposed forecasting models, in which the SVM-KNN and the SVM methods are compared. The testing results demonstrate that the SVM-KNN method provide a higher forecasting accuracy in contrast to the SVM. It also gives an increased rate of ‘Low’ prediction at the same time. The ‘Low’ prediction means occurrence of solar flares or proton events with predictions of non-occurrence. This method show promise for forecasting models of solar flare and proton events.     

沸石分子筛对航天器分子污染物的吸附性能研究

针对空间环境中有机污染物沉积在航天器敏感部件上造成相关功能失效问题,提出一种利用沸石分子筛多孔结构在轨清除有机污染物的新方法。研究了真空环境中,Naβ、NaY、13X三种分子筛对某型号电缆真空放气产物的吸附能力,结果表明13X的吸附能力优于其它两种分子筛,饱和吸收率为14.03%。将其作为分子吸附器的吸附材料应用到航天器易污染的部位,将会有效控制航天器在轨运行的污染水平,提高可靠性。     

民航维修安全质量综合评估与预测

提出了建立量化的民航维修安全质量综合评估系统并对关键性指标的变化趋势进行预测分析的新设想,为民航维修安全管理提供科学的方法和手段,也为航空安全管理系统(SMS)的实施垫定了基础。从安全状况、质量状况、维修能力和维修经济性四个方面,利用模糊数学进行综合评估,形成反映民航维修总体状况的安全质量指数(SQI);同时利用灰色理论中的GM(1,1)模型和时间序列分析模型对未来的趋势进行预测。评估和预测分析的结果为管理者提供准确的决策依据,及时发现不良趋势并采取相应的预防措施,确保航空安全。