电大目标等离子体隐身的矩量法优化设计

根据高频散射特征,提出典型几何散射中心替代法,用于解决矩量法（MOM）用于电大目标等离子体隐身时的优化设计问题。以某典型电大目标为例,通过仿真分析了该方法的可行性。结果显示,电大目标覆盖利用该方法得到最优参数的等离子体后,不仅目标整体的单站RCS平均缩减与典型几何散射体的单站RCS缩减相当,且任意方向上RCS基本都有10dB左右的缩减,表明用该方法得到用于电大目标隐身的等离子体参数是可行的。     

大直径螺纹数控加工工艺研究与应用

针对形状结构复杂的某产品上34个M36×3-6H内螺纹加工进行了工艺攻关,提出采用旋风铣的方法,并编制数控加工程序,有效解决了难加工材料大直径内螺纹的加工难题,在此基础上实现了数控加工程序的参数化,理论上可以实现任意直径、任意螺距、任意深度螺纹的加工,并在其他型号产品上得到应用。     

抑制恒压变量柱塞泵压力低频振荡方法的研究

为解决恒压变量柱塞泵出口压力出现低频振动的问题,阐述了恒压变量机构的原理,从理论上分析了影响出口压力的因素,并指出产生振荡的原因,提出在泵装配过程中,采用工艺关键要点控制的方法可抑制压力低频振荡。试验表明,该方法有效地减小了泵出口压力的低频振荡,使产品装调合格率大大提高。     

箭遥时间指令参数实时处理方法研究

火箭遥测数据的实时挑点处理结果是发射中心实时监视火箭飞行状态的重要依据,尤其是时间指令参数的处理结果为判别运载火箭发动机点火、关机、星箭分离等关键事件发生与否提供主要依据。根据某型号运载火箭时间指令参数在遥测帧格式中的波道和码位分配,分析目前箭遥时间指令实时处理方法存在的缺陷,提出"增加判别帧数,充分利用冗余信息",通过分析"时序指令"与"时串指令"间存在的"关联"建立"关联知识库",使用知识库进行辅助判别,实现不错判、不漏判的改进设想。     

弹道导弹突防中的相参干扰

分析了相参干扰相对于噪声干扰的优缺点.在此基础上,针对弹道导弹突防的特殊应用,对相参干扰的反应时间设计、假目标密度设计以及多目标的干扰问题展开了分析研究,得出了一些有益的结论.     

大直径铝合金铆钉以铆代螺可行性试验研究

针对双层铝合金板铆接结构,通过电磁铆接工艺试验,分析Φ10mm-2A10铝合金铆钉镦头的微观组织,与钢质螺栓连接接头对比评价了铆接接头的力学性能。研究发现,随放电电压的增加,铆钉镦头直径逐渐增加、高度逐渐降低。铆钉镦头以绝热剪切为主要变形模式。铆接接头的最大剪切和拉脱载荷分别为23.3k N和35.0k N,均高于钢质螺栓连接接头,并且相对于螺接接头可减重15.8%。     

考虑局部遮挡的太阳能无人机能源控制

针对太阳能无人机在飞行状态下可能出现的太阳能电池局部遮挡情况,开展相应的太阳能电池最大功率点追踪算法和能源控制研究。通过将发光亮度引入相对吸引力计算过程对萤火虫算法进行改进,实现了局部阴影情况下太阳能电池最大功率点的高效追踪。以此为基础,设计了考虑局部遮挡情况下太阳能无人机的太阳能电池/蓄电池混合能源状态机控制规则。以"蒲公英I"无人机为例,建立了太阳能电池阵列模型,开展了考虑局部遮挡情况下太阳能电池最大功率点追踪仿真实验;基于"蒲公英I"飞行剖面,开展了考虑局部遮挡情况的混合能源控制仿真试验。研究结果表明：改进的萤火虫算法可以实现在局部阴影情况下太阳能电池最大功率点的有效跟踪,与萤火虫算法相比收敛时间更短、且功率波动幅度更小;采用改进萤火虫算法和状态机能源管理策略,在考虑局部遮挡的飞行状态下可以实现太阳能电池/蓄电池之间的合理功率分配与控制。     

多状态空间信息网络拓扑生成优化算法

依据空间信息网络（SIN）高动态性的特点,并考虑卫星工作的多状态特性,兼顾星间通信时延和拓扑抗毁性的要求,研究了多状态下空间信息网络拓扑生成及动态优化的问题。根据卫星星座的周期性,建立了一种卫星网络的拓扑周期表。综合卫星的可视性和连接度等约束条件,以网络平均和最大时延作为通信性能的优化目标,建立拓扑的多目标优化模型。提出一种改进的多目标模拟退火（IMOSA）算法,求解全局时延最优的卫星拓扑,并在考虑多状态情况下对链路进行优化,以满足网络高动态性。最后基于具有66颗低轨（LEO）的铱星星座进行仿真,研究表明：针对多状态条件下的铱星星座,该算法最大化减小了通信时延,得到抗毁性良好的拓扑结构,通信性能较之原有静态拓扑明显得到改善。     

Early effects of low dose C ion or X-ray irradiation on human peripheral blood lymphocytes

The aim of this study was to estimate the acute effects of low dose ¹²C⁶⁺ ions or X-ray radiation on human immune function. The human peripheral blood lymphocytes (HPBL) of seven healthy donors were exposed to 0.05 Gy ¹²C⁶⁺ ions or X-ray radiation and cell responses were measured at 24 h after exposure. The cytotoxic activities of HPBL were determined by 3-(4,5-dimethylthiazol-2-yl)-2,5-diphenyl tetrazolium bromide (MTT); the percentages of T and NK cells subsets were detected by flow cytometry; mRNA expression of interleukin (IL)-2, tumor necrosis factor (TNF)-α and interferon (IFN)-γ were examined by real time quantitative RT-PCR (qRT-PCR); and these cytokines protein levels in supernatant of cultured cells were assayed by enzyme-linked immunosorbent assays (ELISA). The results showed that the cytotoxic activity of HPBL, mRNA expression of IL-2, IFN-γ and TNF-α in HPBL and their protein levels in supernatant were significantly increased at 24 h after exposure to 0.05 Gy ¹²C⁶⁺ ions radiation and the effects were stronger than observed for X-ray exposure. However, there was no significant change in the percentage of T and NK cells subsets of HPBL. These results suggested that 0.05 Gy high linear energy transfer (LET) ¹²C⁶⁺ radiation was a more effective approach to host immune enhancement than that of low LET X-ray. We conclude that cytokines production might be used as sensitive indicators of acute response to LDI.     

Using the radial basis function neural network to predict ionospheric critical frequency of F2 layer over Wuhan

Neural networks (NNs) have been applied to ionospheric predictions recently. This paper uses radial basis function neural network (RBF-NN) to forecast hourly values of the ionospheric F₂ layer critical frequency(f_oF₂), over Wuhan (30.5N, 114.3E), China. The false nearest neighbor method is used to determine the embedding dimension, and the principal component analysis (PCA) is used to reduce noise and dimension. The whole study is based on a sample of about 26,000 observations of f_oF₂ with 1-h time resolution, derived during the period from January 1981 to December 1983. The performance of RBF-NN is estimated by calculating the normalized root-mean-squared (NRMSE) error, and its results show that short-term predictions of f_oF₂ are improved.