混凝土自收缩的测定与模型分析

为了研究水胶比和粉煤灰掺量对混凝土自收缩的影响,建立了混凝土自收缩自动测量系统,并测定了水胶比分别为0.25,0.30,0.40和0.53的硅酸盐水泥混凝土及粉煤灰掺量为10%,20%,30%,40%,60%的粉煤灰混凝土的自收缩发展。以硅酸盐水泥水化动力学为基础建立了相应的数值模型,结果表明,硅酸盐水泥混凝土随着水灰比的降低,混凝土的自收缩发展越迅速,最终收缩值越大,掺加粉煤灰后,可以明显降低混凝土的自收缩值和自收缩的发展速率。     

组织结构测度方法及应用

组织结构测度是组织结构问题研究的基础,目前仍缺乏对社会组织结构有效的测度方法。本文在对组织结构内涵分析的基础上,综合框架结构、运行结构两个角度去研究组织结构,提出了组织运行结构的测度方法,并选取两所样本高校,对其组织结构进行了实际测度。以图形的方式,描述了两校办学活动的整体运行结构,运用信息熵对样本高校组织结构的有序度进行度量,对两校办学运行结构的差异及影响进行了定量分析。结果表明：当人们认为时效和质量同等重要时,大学A的有序度略高于大学B。     

战斗机燃油系统流体网络的数值计算

论述了战斗机燃油系统自供能源式流体网络的组成及工作原理,并对流体网络中的关键部件燃油增压泵,液动涡轮泵及射流泵等数学建模,而构成自供能源式流体网络的计算模型。在此基础上,通过分析几种状态下流体网络的工作情况,提出了计算仿真流体网络中流量与压力分布的方法,并对计算结果进行了分析和总结。     

汽车车身板用6022铝合金组织及性能研究

通过金相观察、能谱分析以及力学性能分析,研究了Mg,Si等合金元素对汽车车身板用6022铝合金的显微组织、力学性能的影响,探讨了热处理工艺对板材力学性能的影响规律.实验结果表明:Mg,Si含量的增加可以促使合金中的一次相增多,提高合金的强度,但含量过多时会降低合金的塑性;Mg/Si比控制在合适的范围内才能使合金获得较好的强度和延伸率的匹配.时效处理有助于合金中Mg2Si等强化相的析出,改善板材强度和延伸率.固溶后立即进行人工时效可明显提高强度,但延伸率有所降低.适当地延长自然时效时间,可在提高合金强度的同时保持较高的延伸率.     

无人机自馈能刹车系统设计

近年来,一种飞机自馈能刹车系统被提出,将模块化的自馈能刹车装置安装在机轮附近,回收机轮着陆时的旋转动能,并将其转换成液压能,用于刹车作动。为了提高无人机刹车系统的可靠性和安全性,提出了一种利用齿轮组进行取能的专用取能机构,设计了自馈能刹车系统的紧凑型专用取能机构,研制了高可靠、高集成化的自馈能刹车系统样机,完成了环境试验、惯性台试验、装机滑行试验,实现了自馈能刹车,大大提高了飞机刹车系统的可靠性、维护性和保障性。     

环境减灾二号A/B卫星在森林树种识别中的应用

采用环境减灾二号A/B卫星数据,在福建武夷山国家公园和东北虎豹国家公园2个试验区开展森林树种识别的应用研究。分别提取2个试验区影像的光谱特征、归一化植被指数(NDVI)和基于主成分第一分量的8个纹理特征信息,采用支持向量机(SVM)和原型网络分类对森林主要树种进行识别,并利用验证样本进行精度评价。结果表明：在福建武夷山国家公园试验区,SVM和原型网络分类的总精度分别为86.37%和91.11%,Kappa系数分别为0.83和0.90。在东北虎豹国家公园试验区,SVM和原型网络分类的总精度分别为91.77%和91.34%,Kappa系数均为0.90。总体来说,环境减灾二号A/B卫星数据在2个试验区的主要树种识别精度较好,后续能较好地满足林业行业相关业务应用需求。     

基于IPV6的高职院校网络建设研究

IPv4地址资源的短缺决定了基于IPv6技术的网络时代的必然到来。介绍高职院校校园网络的发展现状,结合高职教育的特点,分析基于IPV6技术的网络应用优势,为高职院校校园网络从IPV4到IPV6过渡提供一种切实可行的解决方法。     

基于身份的空间网络安全研究

空间网络安全的研究是天地一体化网络研究的重要组成部分,日益受到研究人员的重视。本文根据空间网络面临的安全威胁,分析需要采用的安全机制,构建了空间网络的安全体系结构。深入分析基于身份的密码体制（IBC）,在空间网络中应用IBC提供安全服务框架,以此为基础,提出了一种密钥交换协议,并详细描述了安全通信的建立过程。分析表明,同传统的基于公钥基础设施（PKI）体制的安全解决方案相比,IBC具有较低的存储、通信和计算开销,是适合空间网络的有效安全方案。     

国外空间系统网络拓扑结构的发展研究分析

介绍了国外空间系统网络的拓扑结构及其对应的典型空间系统的发展现状,对国外空间系统网络拓扑结构的主要类型进行了分类,针对不同网络拓扑结构的空间系统的基本情况及主要工作特性,研究了其目前网络拓扑结构发展现状和发展趋势,提出了未来主要发展方向。     

基于ConvLSTM的飞机尾流时空预测

飞机尾流预测在动态尾流间隔系统中十分重要。通过结合激光雷达技术,提出了一种基于卷积长短期记忆网络(ConvLSTM)的飞机尾流预测模型,以预测激光雷达(LIDAR)的下一个扫描面。实验团队前期在深圳宝安机场使用激光雷达探测对尾流数据进行采集并进行预处理。然后,构建了ConvLSTM神经网络模型以对尾涡径向速度场进行外推预测。通过采集的数据对所建立模型进行训练、验证、测试。实验结果表明：模型能够有效对尾流进行时空预测,测试的RMSE值为3.30,证明了ConvLSTM在预测飞机尾流耗散演化的潜在用途。