雅安地震房屋倒损情况遥感影像解译

遥感作为快速、大范围获取灾害信息的一种重要手段,在重特大自然灾害监测评估中,发挥着巨大作用,尤其是在地震中,被用于监测灾害范围和房屋、生命线、基础设施、土地资源等实物量的受灾情况,以及滑坡、泥石流等次生灾害发生、发展情况。在2013年四川雅安"4·20"强烈地震中,利用震后获取的高分辨率遥感影像,在高分辨率遥感本底库支持下,分析当地房屋建筑倒损状况,从房屋轮廓、废墟或瓦砾和房屋屋顶呈现的几何和辐射形态特征等方面,建立震害房屋受灾解译标志,准确描述受损房屋特征,与输入的高分辨率震害房屋样本库进行对照,通过专家的研判与辨别,可有效指导房屋受灾遥感解译过程。     

基于EKF的主动雷达寻的制导状态估计与最优控制研究

针对主动雷达寻的制导问题,进行了非线性系统状态估计和最优制导律的研究,并进行了目标机动情况下的仿真验证。利用主动雷达给出的带有噪声的观测信息,设计了寻的制导系统扩展卡尔曼滤波器,估计弹目相对运动状态信息。基于最优控制理论,按照需用过载和脱靶量最小设计了线性二次型最优制导律。仿真结果表明,所设计的主动雷达寻的制导系统滤波器和最优制导律能有效对付机动目标,满足飞行器控制要求。     

合成孔径雷达卫星构型设计

合成孔径雷(Synthetic Aperture Radar,简称SAR)卫星的构型与其它卫星相比具有一定的特殊性,主要体现在大面积的相控平面SAR天线在工作时需侧视(长度方向沿飞行方向)和SAR天线与太阳电池阵之间的相容性.通过分析SAR卫星构型的特点,根据卫星构型设计的原则,结合SAR卫星的构型实例,给出SAR卫星构型设计的基本思路和方法.     

影响SiC陶瓷纤维力学性能的因素评价

在SiC陶瓷纤维整个制备工艺过程中，影响因素繁多而且交叉作用，每个因素的变化都对SiC纤维的力学性能产生很大影响。本文以先驱体转化法为例，针对SiC陶瓷纤维整个制备工艺过程中的四个阶段，综述了各个因素对SiC陶瓷纤维最终力学性能的影响。     

富碳的含钛碳化硅纤维先驱体的合成

以聚硅烷（PS）、聚氯乙烯（PVC）和钛酸四丁酯[Ti(OBu)4]合成含碳量不同的聚钛碳硅烷（PIC）先驱体，运用IR、GPS、VPO、TG等分析手段系统地研究了富碳PTC先驱体的合成及其组成结构，讨论了加入PCV含量不同对PTC合成及其结构、性能的影响。经熔融纺丝、不熔化处理、高温烧成制备出具有较好工艺性能和电阻率为10^0Ω.cm－10^3Ω.cm的富碳含钛碳化硅纤维（Si－Ti－C－O纤维）。     

MOCVI制备Nextel 720/SiO2复合材

研究了MOCVI(MetalOrganicChemicalVaporInfiltration)方法制备Nextel720/SiO     

采用弯扭导向器改型涡轮级提高发动机性能的三维粘性流场的数值研究

对某型涡喷发动机涡轮级导向器进行了全三维弯扭设计以后,在保证涡轮前总温、总压和燃气流量的前提下,合理调整尾喷管面积,提高涡轮后背压,保证在设计转速下涡轮输出功与原型涡轮级相同,从而保证了压气机的设计点和喘振裕度,同时提高了发动机推力。带来这样效果的原因是弯扭导向器使涡轮级的效率提高,导致涡轮出口总压的提高。本文对改型和原型涡轮级进行了全三维粘性数值模拟和气动分析。      

连续同步复合法快速制备C/SiC复合材料

连续同步复合法是一种建立在传统 CVI原理基础上的制备碳布增韧陶瓷基复合材料的新工艺 ,在制备过程中碳布通过连续缠绕在旋转的石墨衬底上 ,使纤维预制体的制备与基体的热解沉积同步进行 ,从而实现增韧相与基体在宏观和微观尺度上同步复合。通过控制反应物气体浓度、沉积温度与碳布缠绕线速度 ,达到控制微观孔隙网络与宏观孔隙的协调致密化。采用连续同步复合法制备碳布增韧 Si C基复合材料 ,实际密度可达其理论密度的 93 % ,制备周期显著缩短。     

双三角翼前缘剖面形状对涡运动的影响

采用数值模拟和理论分析相结合的方法,研究了前缘剖面形状对双三角翼涡运动的影响,分析了前缘剖面形状对三角翼、双三角翼涡运动影响的不同机理 :对三角翼,尖前缘可以形成组织最好的涡结构,但对于双三角翼,圆前缘生成的旋涡结构较靠近翼面,涡结构紧密,诱导能力较强,可以形成有利的涡涡干扰,使内翼涡通过剪切层向外翼涡输入涡量更加容易,合并涡变得更加稳定,推迟了涡破裂,而且由于涡较靠近翼面,因而可以产生较高的非线性涡升力,这同传统的认识是不一致的。     

图象序列中机动目标的形心跟踪

从边检测边跟踪的角度探讨了图象序列中机动目标的形心跟踪问题,深入分析了强高斯噪声背景下目标形心估计的统计性质及用于形心估计的图象预处理方法。指出经典的图象二值化变换分割后作形心估计的方法面临着估计偏差和方差的矛盾,提出了用自适应交互三模型(ATIMM)跟踪图象序列中机动目标的方法,同时发现在了解目标形状的条件下,空间匹配滤波,二值变换点集聚类和 ATIMM三者的结合对图象序列中的机动目标具有最好的跟踪性能。