A comprehensive study of the 2016 Mw 6.0 Italy earthquake based on high-rate (10 Hz) GPS data

The 2016 M_w 6.0 Italy earthquake is successfully recorded by the near-field 10?Hz GPS and 200?Hz Strong Motion (SM) stations, providing valuable data for this study. A comprehensive study of this earthquake is carried out based on GPS data, which contains coseismic deformations analysis, noise analysis, seismic wave picking, and magnitude determination. The noise of most GPS-derived displacement waveforms can be described as a combination of white noise, flicker noise, and random walk noise after the earthquake occurrence, and the spectral indices vary significantly for most stations, implying that the seismic signals have affected the noise characteristic of GPS-derived displacement waveforms. S-transform is employed to assess the GPS capability to detect the seismic arrival time. The SM station AMT and the GPS station AMAT are in good agreement in seismic wave picking, and the difference is only 1.2?s in the north component, suggesting that the outcome of seismic wave picking using GPS data is reliable. Then, a classic empirical formula is employed to determine the moment magnitude. A robust moment magnitude (Mw 5.90) can be estimated by the nine GPS stations with about 23.9?s. If four GPS stations near the epicenter is chosen to determine the magnitude, it only take 13.0?s to retrieve a reliable preliminary (Mw 5.82) magnitude, which is 5.4?s ahead of nine stations. In addition, Cross Wavelet Transform (XWT) is adopted to measuring the correlation and phase relationship between GPS and SM records. The result of XWT analysis indicates 10?Hz GPS is capable of capturing reliable and accurate coseismic dynamic deformations, as evidenced by the XWT-based semblance being close to 1 between GPS and SM records. The above results confirm the capability of 10?Hz GPS to capture coseismic dynamic deformations, detect seismic arrival time, and determine earthquake magnitude. Moreover, rapid magnitude determination based on 10?Hz GPS data can be regarded as an important supplement to Earthquake Early Warning (EEW).     

电子接插件在线质量检测研究

近年来,电子信息产业的迅猛发展,作为配套支持的接插件的生产规模也不断扩大。由于电子设备厂商对接插件的质量要求越来越高,接插件的检测也得到了越来越多的重视。由于检测速度快、运行稳定可靠的特点,机器视觉检测技术被广泛用于对接插件外观质量的在线检测。本文应用机器视觉检测技术对电子接插件质量进行了在线检测研究,并以其典型的冲压质量缺陷的检测为例对机器视觉在线检测系统的构成、核心处理模块、应用中存在的问题以及解决问题的新方法进行阐述,最后针对系统的可靠性进行了分析。     

高超声速圆锥边界层失稳条纹结构实验研究

边界层转捩的准确预测是高超声速飞行面临的关键气动问题之一。为研究高超声速边界层失稳和转捩机理,以前缘半径1.6mm、半锥角7°的圆锥模型为研究对象,在FD-07高超声速风洞中采用红外热图技术开展边界层转捩实验测量。通过与工程计算结果对比,确认模型表面边界层流态。实验结果表明:有迎角条件下,模型表面中后段出现条纹结构,条纹结构的起始位置随着周向角的增加而向上游移动;随着迎角的增加,条纹起始位置向上游移动,条纹强度差异和条纹与模型中心线的夹角越来越大。实验获得的条纹结构与不同频率扰动波相互作用直接数值模拟获得的条纹结构现象一致。通过对比分析,认为边界层内不同频率扰动波相互作用是产生条纹结构的一种机制。     

黄渤海晴空像元下雾霾识别的机器学习算法

为实时有效地识别和监测雾霾，选取2013年10月4日与10月5日的两景MODIS遥感图像，利用不同类型像元的光谱差异，基于神经网络模型，建立海上雾霾的遥感识别机器学习算法。经检验表明，在晴空条件下，机器学习算法反演精度相对较高，已超过98%，利用算法可以实现对中国近海上空雾霾的监测。     

基于机器视觉的药用铝箔印刷品质检测系统

为适应制药行业对药用铝箔印刷品质的严格要求,在分析了印刷过程中对微小针孔、正面文字缺陷以及反面细小异物的检测需求后,开发了一套基于机器视觉的药用铝箔印刷品质检测系统。系统选配了线阵CCD相机、条形LED光源等硬件,搭建了高实时性、高清晰度的图像采集环境;采用基于Win Sock网络通信的系统架构作为检测软件,将多台工控机的处理结果通过网络通信传输给中控系统。经测试表明:此检测系统在现场能够稳定、高效运行,提高了药用铝箔印刷品质检测的自动化程度。     

基于计划到达时刻的四维航迹规划

为了加速空管自动化与智能化技术的应用与实施,提出了水平航迹与高度/速度剖面分阶段设计的四维航迹规划方法。基于动态时间规整与层次聚类方法实现历史雷达航迹聚类分析,完成水平航迹设计。建立速度剖面规划模型,通过航迹生成器与速度调整器交互协作,精细化控制进场时间,以满足计划到达时间要求。以上海浦东国际机场PINOT进场航班为例实施验证,结果表明,四维航迹规划方法可有效实现航班的计划到达时间,从而减少航班延误,提高终端空域运行效率。     

基于飞行试验数据的双转子航空发动机 加减速瞬态模型辨识

为辨识航空发动机飞行过程中加减速瞬态模型,通过对某型航空发动机慢车至中间以及中间至慢车过程的飞行试验数据进行分析整理,将发动机上述加、减速过程简化为静态参数预测过程,利用3层前向人工神经网络,建立了某型发动机加、减速瞬态过程中的发动机关键参数预测模型,对发动机参数预测模型预测结果与飞行试验记录数据进行了对比分析,同时利用额外的飞行试验数据验证了辨识模型的泛化能力.结果表明:辨识得到的发动机模型在油门杆稳定时参数预测相对误差不超过3％,在油门杆动作期间参数预测相对误差不超过5％;验证点上辨识模型参数预测误差不超过3％.证明该型发动机参数预测模型可以很好地预测发动机瞬态过程中的参数变化情况.该方法为建立发动机其他状态的加、减速过程参数变化模型奠定了基础,也能为建立全包线范围内发动机瞬态参数预测模型提供参考.     

“OTrack-AJ”北斗抗干扰芯片应用技术研究

介绍了北京东方联星科技有限公司自主研发的“OTrack-AJ”北斗抗干扰芯片的主要应用领域以及国内北斗抗干扰应用发展趋势,给出了基于该芯片的北斗抗干扰应用方案,其在抗干扰、功耗、尺寸等关键指标上达到了国际先进水平.