高温超导性

最近发现的超导材料有可能像晶体管一样完全改变我们的生活.超导材料具有不平常的特性,即它们不会对稳定电流造成阻抗,也就是说电阻是零.这就表明,电在作远距离传输中没有能量损耗(现在在传输中的损耗达15%).     

航空工业的高技术产业属性

提起高技术产业,人们往往认为是指近一二十年来出现的一系列新兴技术产业,如微电子、计算机、生物工程、海洋工程、航天、新材料和新能源等。对航空技术是否属高技术?航空工业是否属高技术产业?有人还有怀疑。的确,航空工业已有数十年的发展历史了,但航空工业不是普通的加工工业,而是典     

基于环境减灾二号A/B卫星HSI数据的太湖叶绿素遥感监测研究

叶绿素a(Chl-a)是湖泊富营养化和初级生产力评价的关键指标。在传统地面观测受限于时空尺度的问题下,高光谱遥感为光学特性复杂的内陆湖泊监测提供了新的思路。文章针对环境减灾二号A/B卫星高光谱成像仪(HJ-2A/B HSI)数据的湖泊叶绿素定量监测能力问题,选择太湖为研究区域,结合地面同步观测数据和准同步的哨兵-2(Sentinel-2)卫星多光谱(MSI)数据,系统评估了HJ-2A/B HSI数据的遥感反射率数据质量,构建了太湖叶绿素HJ-2A/B HSI遥感反演模型。模型的平均绝对百分比误差(MAPE)为37.5%,均方根误差(RMSE)为0.0078 mg/L,HJ-2A/B HSI与Sentinel-2 MSI影像提取的叶绿素浓度整体空间趋势基本一致。结果表明：HJ-2 HSI可为内陆湖泊叶绿素及其它水质参数的遥感定量监测提供有效的数据支撑,并仍可在辐射数据质量、大气校正等方面进行进一步的优化,以满足水环境遥感业务化监测的应用需求。     

基于查表的开环MPM预失真器

提出了一种基于查表的开环记忆多项式模型(MPM,Memory Polynomial Model)预失真器.从MPM预失真器系数估计和执行信号预失真处理两方面加以考虑.首先,利用预失真器和高功率放大器(HPA,High Power Amplifier)传输特性的互补性,由采集到的HPA输入、输出基带数据进行单次最小二乘估计得到MPM预失真器的系数,避免了以往递归结构的收敛性和计算量大等问题.然后,利用MPM预失真器的特点,建立了基于输入信号强度索引的一维向量表,通过查表实现MPM预失真器的幂次累加项,极大地减少了实现预失真器所需的计算量及硬件开销.仿真显示,采用提出的预失真器可以有效补偿HPA对信号的记忆非线性失真,有效带宽内获得了近20 dB的功率改善,也显著改善了系统误码性能.     

高量级宽带噪声等效加载方法

以多层复合材料结构为研究对象,按照国军标GJB150.17A—2009规定的噪声载荷谱,完成了总声压级168 dB的宽带噪声随机响应分析,获得了应力较大位置处的频率响应曲线,并根据宽带随机响应分析结果,选取两个不同宽度的窄带频段分别完成了随机响应分析和疲劳寿命分析。结果表明：在声压谱级相同的情况下,宽带加载时结构的主要模态/响应与窄带加载时基本相同,但窄带加载下的结构疲劳寿命长于宽带加载,宽带加载下单位时间内的峰值数大于窄带加载;当窄带加载时的声压谱级提高0.5 dB,计算得到的寿命与宽带加载时基本相同。利用行波管对多层复合材料结构完成了宽带、窄带响应特性试验和疲劳寿命研究,结果表明：根据宽带响应结果选取合适的加载带宽,窄带加载能够代替宽带加载。     

高压烧结TaC陶瓷的致密化机理研究

针对过渡金属碳化物陶瓷难以烧结致密化的问题,选取TaC陶瓷为对象,对比研究了不同烧结条件下晶界、缺陷等微观结构的形成特点以及动力学差异,探讨了高压烧结过程的特殊传质机理。研究表明,低温/高压的烧结条件有利于获得致密、细晶的结构;随着压力的增加,在烧结初期,致密化机制从晶格扩散/晶界滑移逐渐转变为晶界扩散/晶界滑移;在烧结末期,致密化的控制机制从晶格扩散逐渐转变为晶界扩散。     

高拱坝失效模式与失效概率

为克服高拱坝确定性安全评价中不考虑随机性、不进行风险分析的弊端,提出研究超静定结构高拱坝的失效模式、利用失效概率与失效风险值对高拱坝进行风险评价。在分析洪水、地震和材料老化等造成高拱坝失效原因的基础上,利用故障树分析法探索出高拱坝具有失稳溃坝、剪滑垮坝、超量开裂以及人为毁坝等4种主要失效模式;从产生载荷参数随机数、获取随机变量的分布规律和建立失效模式的状态函数等方面研究了高拱坝单个失效模式与系统失效概率的计算方法。计算了某高拱坝剪滑失效模式的失效概率。     

基于IMU辅助的高动态GPS信号捕获算法

高动态环境存在较大的多普勒频移,传统的GPS信号捕获方法捕获时间较长。为了快速捕获到信号,提出将惯性测量单元(InertialMeasurementUnit,IMU)辅助与快速傅里叶变换(FFT)相结合的快速捕获算法。该算法通过外部IMU的位置、速度辅助,预先估算高动态载体产生的多普勒频移,缩小频率搜索范围;利用二维FFT方法同时搜索码相位和多普勒频率,降低计算复杂度,加快捕获速度。仿真结果表明该算法可以显著减少捕获时间,提高捕获性能。     

基于高光谱和LiDAR的黄河口湿地植被分类方法

利用无人机（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）高光谱影像（Hyper-spectral Imaging, HSI）和激光雷达（Light Detection and Ranging, LiDAR）数据开展黄河口湿地植被分类方法研究。由于高空间分辨率HSI光谱变异性强,以及LiDAR点云密度不均匀,分类结果呈现出“椒盐”现象。为了解决这些问题,本文提出了一种结合空谱特征融合和通道注意力机制的双分支卷积神经网络（SSF-C-DBCNN）。光谱注意力机制通过为每个波段分配不同的权重来减少光谱变异性的影响。空间注意力机制侧重于学习和强调特征表达能力强的密集点云区域空间信息,从而减轻LiDAR点云密度不均匀对结果的影响。最后,在双分支融合特征后引入通道注意力机制来提取更深层次的特征。利用UAV采集的HSI和LiDAR数据进行实验验证,结果表明,本文提出方法的性能优于随机森林和五种深度学习方法,分类结果更为贴合实际土地覆盖,有效地抑制了“椒盐”现象。