采用双模压缩态的光子纠缠光纤陀螺仪研究CSCD

对采用双模压缩态的光子纠缠光纤陀螺仪进行了理论研究,采用角动量理论首次推导了双模压缩态输入的光子纠缠光纤陀螺仪的相位检测灵敏度,并证明了当光子数足够大时,可以达到海森堡极限。针对采用双模压缩态的光子纠缠光纤陀螺仪的二阶符合计数探测方案远未达到海森堡极限的情况,通过考察光子纠缠光纤陀螺仪各输出态的二阶符合计数对总的二阶相关光强的贡献,发现二阶符合计数探测方案存在量子增强信息的抵消,也即其中一个接收端光子数为偶数的输出态和光子数为奇数的输出态的二阶符合计数形成互补的倍频干涉条纹,进而相互抵消。因此,需要优化探测方案,提取完整的量子增强信息,才能实现海森堡极限的相位检测灵敏度。     

顾及频间偏差的GNSS多频非组合PPP变形监测

精密单点定位(PPP)技术有望解决长距离、大范围等监测场景难以找到稳定基准点的难题。现代化的全球卫星导航系统(GNSS)卫星纷纷开始播发多频信号,多频观测值融合理论上可提升PPP变形监测性能。为了充分利用多频冗余观测数据,详细研究了每个频点的差分码偏差(DCB)和全球定位系统(GPS)存在的相位频率间卫星钟偏差(PIFCB)的改正方法,扩展了多频数据处理的严密理论模型,能够灵活处理GPS三频、Galileo五频和BDS-3五频观测数据。多频PPP振动监测实验结果表明,GPS三频PPP、BDS-3五频PPP、Galileo五频PPP较各自双频PPP位移监测精度可分别提升12%、13%和14%,表明多频PPP技术有利于提升PPP位移监测精度与稳定性。     

用果蝇探查火箭飞行因素的生物遗传效应的实验结果

用黑腹果蝇检查T_7A—S1火箭飞行因素的遗传效应。通过两次飞行实验观察,发现亲代雌蝇在飞行后(主要是第4—6天)所产的卵中,无X染色体卵百分率增高而双X染色体卵百分率未见变化。其性质并非个别雌蝇产生了较多的无X染色体卵,而是产生无X染色体卵的雌蝇个数增多。第二次飞行实验结果也呈现,亲代雌蝇在飞行后第4—6天所产的子1代中,三龄幼虫成神经细胞染色体桥频率增高。上述实验结果表明,火箭飞行因素对雌果蝇生殖细胞遗传物质有轻微影响。      

卫星地面接收站电磁环境的测试和分析

对卫星地面站电磁环境的测试进行介绍和分析,着重论述了测试系统、测试技术、测试中的经验及所遇到的问题。     

基于小生境遗传算法的多峰函数优化

根据多峰目标函数的具体情况,应用遗传算法随机寻优得到若干个最优值,以这些值作为小生境遗传算法的先验知识,指导小生境距离参数的确定。依据此方法确定小生境距离参数,应用小生境遗传算法成功求解了shubert多峰函数的所有全局最优值。并与相同遗传操作和相同参数下的遗传算法作比较,小生境遗传算法不但能一次性地寻求到解空问中所有的最优解,而且就寻求一个最优点而言收敛速度快于非小生境遗传算法。     

基于LabVIEW平台的数字抽取滤波器的设计与应用

介绍了基于LabVIEW平台的数字抽取滤波器的设计。该方法是对高采样率的数据进行低通数字滤波，然后对结果用1／K倍重新采样，将数字信号频带压缩K倍，从而实现动态测试较大的动态范围要求和划分频带要求，数字抽取滤波器的设计包含调制，数字滤波和抽取三方面，LabVIEW是一种基于图形编程语言（G语言）的开发环境，采用交互界面设计，模块化编程，该滤波器也是作者正在研制的动态测试分析虚拟仪器的一个重要组成部分。本文给出了在LabVIEW平台上所进行数字抽取滤波器的设计原理，仿真结果和在动态数字信号分析中的应用。     

基于"零缺点管理"思想的高职教育质量管理

高等职业教育的迅猛发展,对高职教育教学质量提出了严峻挑战。把零缺点管理思想运用于高职教育教学质量管理,是保证和提高高职教学质量的有效途径之一。本文在分析高职教育培养目标、质量观基础上,运用零缺点管理思想构建了高职教育教学质量管理体系,并对体系指标内涵进行了论述。     

连续变迎角测力试验技术在大型暂冲式跨声速风洞中的应用

由于暂冲式高速风洞运行时间短暂,普遍采用阶梯变迎角方式进行静态测力试验,其试验信息量难以满足先进飞行器研制的试验需求.为在暂冲式高速风洞中获得更为详尽的气动力信息,在2.4m跨声速风洞中进行了连续变迎角测力试验技术应用研究.主要介绍了该项试验技术的基本特点,给出了J7标模的主要试验结果.结果表明,该项试验技术获得的气动力数据与常规阶梯方式具有很好的一致性,可以满足工程实用的要求.     

高速飞行器轻质防热材料高温环境下的隔热性能研究

导弹等高速飞行器广泛采用轻质材料进行热防护,但实际使用的轻质防热材料由于在密度、质量、工艺、生产批次等多方面的原因,厂家提供的非连续表征的离散式材料导热系数,与非线性连续变化的实际热参数之间存在一定差别.建立轻质防热材料高温导热系数测量装置,通过试验得到轻质高温陶瓷隔热材料导热系数与温度之间的非线性关系,为提高数值计算...     

基于神经网络的二维随机翼型优化设计方法(英文)

为避免翼型单点优化设计存在的非设计状态气动性能损失,改进对实际飞行环境中不确定性因素的适应能力,提出了基于神经网络的二维随机翼型优化设计方法。采用4个BP神经网络作为代理模型,用于预测翼型的气动系数与几何参数,以提供高效和可靠的分析。同时联合服从正态分布的概率密度函数和遗传算法构成了优化设计方法。采用该方法,对GA(W)-2翼型,在关于马赫数和迎角的二维飞行区域内进行了随机优化设计。通过与原始翼型和单点优化设计翼型的结果对比,表明该二维随机优化方法能够在指定飞行区域内改进翼型的整体性能,提高了翼型对多个飞行参数随机变化的适应能力。