微尺度质谱仪离子源结构设计及离子光学系统仿真

文章针对多领域对便携式质谱仪的需求,对微尺度质谱仪的核心部件离子源进行结构设计,并利用离子光学模拟软件SIMION进行仿真,探究电极电压、透镜结构、电极结构等对离子传输的影响并进行优化,获取相关参数研究规律,为微尺度质谱仪的研制提供设计依据。     

一种基于图像特征点提取及匹配的方法

针对图像特征提取与匹配的适应性和准确性的问题,将尺度不变特征变换(SIFT, Scale Invariant Feature Transform)算法应用到图像匹配领域.首先从原理上对SIFT算法的特性进行了分析,并以visual studio 2005为开发平台对SIFT算法分步骤进行了实现;最后以基于欧氏距离的最近邻准则作为特征的相似度量将SIFT算法提取的特征应用于图像特征匹配,并对不同的近邻比进行比较,给出了建议值.通过3组实验图像的匹配结果表明,SIFT算法提取的特征对图像缩放、旋转、亮度变化的匹配正确率都等于或接近100%,证明了SIFT算法提取的特征点有很好的适应性和准确性,可以进一步应用到图像识别以及图像重建等领域.      

航天器损伤评估和安全管理中的多尺度力学问题

文章指出航天器的安全性涉及到材料、元件、器件、子系统、系统和整机6个层次。虽然预测和防止失效的任务是在整机层次,但是损伤却是起源于材料的微损伤这一最底层。损伤从原子层次到整机层次的在多个尺度层次上的演化诱致了整体的破坏。由此引入多尺度力学,即研究各种不同长度尺度和时间尺度相互耦合现象的科学。文章试图将力学的宏观运动方程和微结构转变的动力学方程组成统一的方程组,从而得到宏观标量损伤D与微损伤数密度n的关系。文章还指出对于航天器的抗辐射加固问题,微损伤成核和发展的特征时间,与宏观特征空间尺度,以及外加载荷的特征时间之间的耦合关系,即德博拉(Deborah)数,是判断这类损伤演化诱致失效问题的一个关键。     

可靠性与环境工程技术重点实验室与中国科学技术大学微尺度国家实验室开展学术交流

为贯彻重点实验室＂开放、流动、联合、竞争＂的方针,11月23日,可靠性与环境工程技术重点实验室北京卫星环境工程研究所分实验室（下简称重点实验室）与中国科学技术大学微尺度物质科学国家实验室进行了一次学术交流。     

基于粘附功的复合推进剂AP/基体界面损伤宏细观仿真

为研究复合推进剂AP/基体界面脱湿机理,建立了基于粘聚力界面模型的双尺度有限元损伤分析平台.为确定界面模型的输入参数,采用点滴法和Washburm毛细管上升法,分别测得基体与AP颗粒的接触角,再经Young's方程计算得到界面的粘附功.通过对不同体积分数下简化配方推进剂试件的拉伸试验结果与计算结果的对比显示,两者具有较...     

GPS的多尺度滤波算法研究

将基于模型的GPS动态系统分析方法与基于统计特性的多尺度信号变换方法相结合,在某一尺度上给定的单传感器单模型动态系统中建立起一个新的多尺度动态模型。基于建立的多尺度模型和常规Kalman滤波,提出一个能同时对随机信号进行多尺度分解与多尺度估计的新算法,并通过Haar小波仿真试验获得了比仅利用Kalman滤波更好的估计效...     

企业文化在人力资源管理中的作用

优秀的企业文化建设不但左右着一个航空公司的战略发展方向和宏观经营管理方法,也会对具体到一线的员工人力资源管理和员工个体行为产生巨大的作用。     

基于超像素与多尺度残差U-Net相结合的遥感图像飞机检测方法

遥感图像中存在飞机很小、角度和位置不确定且背景复杂等问题,从遥感图像中检测飞机是一项重要且具有挑战性的任务,因此,提出一种基于超像素与多尺度残差U-Net(Multi-scale Residual U-Net,MSRU-Net)相结合的遥感图像飞机检测方法。首先对遥感图像进行超像素预分割,将位置相邻且像素特征相似的像素点组成若干个超像素,保持图像进一步分割的有效特征;然后构建多尺度残差U-Net,学习其多尺度判别特征。与传统的飞机检测方法相比,该方法用少量的超像素代替大量像素表达图像特征,降低了图像分割的复杂度,再利用MSRU-Net分割遥感超像素图像,有效检测不同尺度的飞机图像。在公共飞机遥感图像数据集上实验,结果表明,该方法能够有效的检测遥感图像不同尺度的飞机图像,检测精确率达到91.2 %。     

面向目标检测的双驱自适应遥感图像超分重建方法

有光学遥感图像超分重建方法主要是生成视觉上令人满意的图像,并未考虑后续目标检测任务的特殊性,不能有效地应用到目标检测中。基于此,提出了面向目标检测的双驱动自适应多尺度光学遥感图像超分重建方法,将超分重建网络和目标检测网络结合起来,进行联合优化。针对光学遥感图像的特点设计了自适应多尺度遥感图像超分重建网络,集成选择性内核网络和自适应特征门控单元来特征提取和融合,重建出初步遥感图像。通过提出的双驱动模块,将特征先验驱动损失和任务驱动损失传到超分重建网络中,提高目标检测的性能。在UCAS-AOD和NWPU VHR-10数据集上进行实验,并与5种主流方法进行比较,所提方法的峰值信噪比和平均准确率相较于FDSR方法分别提高了1.86 dB和3.73%。实验结果表明,所提方法和光学遥感图像目标检测结合可以取得更好的效果,综合性能更佳。