回眸：“球状光团”屡现北方

有关UFO的形态可谓千奇百怪,但有一类外观十分特别：是一种相当对称的圆形,在圆形的内部,有时像圆盘似的均匀．有时则还有圆圈形的、圆环形的甚至是螺旋形的光弧。我们把它们都称为光团状UFO。     

混杂纤维复合材料吸湿行为研究

 本文采用80℃水浸的方法,研究了不同类型混杂复合材料层压板的吸湿行为,找到描述混杂复合材料吸湿规律方程。同时,从理论上对混杂复合材料的平衡吸湿量及湿扩散系数进行了分析,建立了数学表达式,理论与实验较好吻合。     

酸性磺酞类染料共振Rayleigh散射光谱法测定奈替米星

用共振Rayleigh散射（RRS）光谱研究了酸性磺酞类染料溴甲酚绿和溴酚蓝分别与奈替米星的相互作用.溴甲酚绿和溴酚蓝在酸性介质中分别与奈替米星相互作用,导致RRS光谱显著增强,最大的RRS峰分别位于606nm和572nm处,散射强度与奈替米星的质量浓度在一定的范围内成正比.此方法具有很高的灵敏度,对于奈替米星的检测限（3σ）分别为30ng/mL和10ng/mL,据此发展了一种测定奈替米星的新方法.     

用于可重构机床控制系统的电力线通信技术

介绍了可重构机床对通信系统的要求,提出了一种基于宽带电力线通信(PLC,Power Line Communication)技术的新型通信系统.通过对机床电力线的信道特性和噪声频谱的分析与测量,选定了通信系统的载波频率和带宽等参数.为了对抗电力线信道的多径效应,提高频谱利用率,实现可靠高效的数据传输,采用正交频分复用技术(OFDM,OrthogonalFrequency Division Multiplex)作为调制解调方式.开发了PLC调制解调器,定义了物理层帧结构.最后以机床主轴伺服系统为例对该通信系统进行了实验验证.实验结果表明,该系统实现了有效数据传输率10 Mbit/s,误比特率(BER,Bit Error Rate)小于10-8的高效数据传输.     

平流层电动机控制器热特性仿真分析和实验

为得到某电动机控制器在平流层低温低气压环境下工作时的热特性,开展了基于软件Icepak的热仿真分析,并通过地面环境模拟实验和平流层飞行实验对仿真模型进行了验证,仿真结果与实验结果基本吻合。结果表明:控制器的热设计可以满足保温和散热要求;在平流层低气压条件下,内部风扇可有效地保持控制器内部温度的均衡;平流层高度的太阳辐射对控制器内部温度分布有较大影响,在进行热设计时应予以考虑。研究结果为平流层电动机控制器的工程应用提供重要的参考依据。      

基于阻尼最小范数法的四轴转台逆运动学算法分析

由于三轴转台在仿真过程中会产生运动学奇异,因此无法模拟大角度全姿态的飞行运动。四轴转台通过在三轴转台的基础上增加一个冗余轴,利用冗余自由度的特点可以有效规避三轴转台的奇异性。针对四轴转台中冗余自由度的逆运动学求解,采用加权最小范数法构建了等式的约束优化条件,并通过引入阻尼因子增强了求解的鲁棒性。最后,为了降低由消除闭环迭代引起的误差,在算法中进一步引入了二次计算,从而最大程度地提高了框架角解算的准确性。通过仿真分析,所提出的方法可以进行四轴转台的框架角解算且角度变化平稳,满足仿真周期为1ms的测试需求,理论解算精度可以达到10^-11量级。     

基于超声导波的返回舱热防护结构烧蚀层厚度监测方法

为实时监测航天器返回舱烧蚀层厚度,文章基于超声导波在双层板结构中的传播特性研究发现导波波速与烧蚀层厚度相关,故提出依据导波波速变化对结构烧蚀层厚度损失进行表征的方法,以及根据导波频散曲线和厚度敏感曲线选择适当的监测模态和频率的方法,可以实现烧蚀层厚度的高效率、高精度实时在线监测。有限元仿真和实验结果均验证了该烧蚀层厚度监测方法的有效性。     

机械可动天线地面转动转轴残余力矩分析及影响

机械可动天线在进行地面转动时,需进行重力卸载,限于机械可动天线的结构特点,难以实现重力完全卸载,天线转轴上会产生残余力矩。从而影响天线在地面的指向精度,通过分析残余力矩的变化规律,可以判断天线地面转动测试试验的有效性和产品安全性。为天线在轨正常使用提供理论依据。     

环氧树脂和双马树脂的热水老化及弯曲性能研究

对环氧和双马树脂进行96℃热水老化处理后,再经60℃恒温干燥脱水处理。分别测量了两个过程的吸水率、脱水率与时间的关系,计算了它们的平衡含水(脱水)量M∞、扩散系数Dx、动力学参数k和n、渗透系数P,阐明了两种树脂的吸水和脱水过程均源于扩散。其次,比较了两种树脂的弯曲性能,实验结果表明经热水老化的两种树脂性能明显降低;干燥脱水能使树脂弯曲性能得到恢复,但依然低于树脂的初始性能。     

基于动态语义记忆网络的长尾图像描述生成

图像描述生成任务旨在基于输入图像生成对应的自然语言描述。现有任务数据集中大部分图像的描述语句通常包含少量常见词和大量罕见词,呈现出长尾分布。已有研究专注于提升模型在整个数据集上的描述语句准确性,忽视了对大量罕见词的准确描述,限制了在实际场景中的应用。针对这一问题,提出了基于动态语义记忆网络(DSMN)的长尾图像描述生成模型,旨在保证模型对常见名词准确描述的同时,提升模型对罕见名词的描述效果。DSMN模型能够动态挖掘罕见词与常见词的全局语义关系,实现从常见词到罕见词的语义知识迁移,通过协同考虑全局单词语义关系信息及当前输入图像和已生成单词的局部语义信息提升罕见词的语义特征表示能力和预测性能。为了有效评价长尾图像描述生成方法,基于MS COCO Captioning数据集定义了长尾图像描述生成任务专用测试集Few-COCO。在MS COCO Captioning和Few-COCO数据集上的多个量化实验表明,DSMN模型在Few-COCO数据集上的罕见词描述准确率为0.602 8%,召回率为0.323 4%,F-1值为0.356 7%,相较于基准方法提升明显。