基于C/S结构的远程维护系统

提高计算机应用系统的可维护性，降低维护代价，一直是项目研发人员追求的目标。给出一种新的系统维护方法；系统采用客户机/服务器模式，通过Internet对远程机进行控制与操作，完成系统维护信息的搜集与发送，实现远程系统的故障诊断和软件的维护工作，对用VC 实现的核心技术做了说明。现已应用于自动化立体仓库系统远程维护工作中。     

镁合金AZ91D在氯化钠溶液中的腐蚀行为

通过容量法、失重法和电化学阻抗谱(EIS)方法研究了镁合金AZ91D铸件及压铸件在5%氯化钠溶液中的腐蚀及电化学腐蚀行为。利用扫描电子显微镜(SEM)、能量色散谱(EDS)和X-射线衍射(XRD)方法研究了腐蚀产物表面形貌及其组成。结果表明:两种合金的腐蚀产物相同,由块状的化合物氢氧化镁[Mg(OH)2]和松枝状的水合氢氧化镁氯化物[Mg2Cl(OH)3.4H2O]组成;镁合金AZ91D压铸件的耐腐蚀性能比镁合金AZ91D铸件好;并通过浸泡过程中电荷转移电阻(Rt)和双电层电容(Y)的变化解释了两种合金的耐腐蚀性能差异。     

基于在机测量的薄壁件加工综合误差建模与补偿

薄壁零件因其优异的机械性能–重量比而广泛应用于航空航天等领域.但由于刚度低,薄壁件加工时受切削力与夹紧力的影响易产生变形,从而导致较大的加工误差.采用预测力致误差的解析解和有限元等方法难以应对复杂的加工工况.为解决这一难题,提出了一种综合误差补偿方法,可预测并补偿3大主要误差源:几何误差、热误差和力致误差.首先,对机床...     

边界条件对变循环发动机多维度仿真模型的影响研究

为了研究变循环发动机（Variable Cycle Engine,VCE）多维度仿真模型中整机零维仿真模型与核心机驱动风扇级（Core Driven Fan Stage,CDFS）三维仿真模型之间边界参数传递处理方式对计算结果的影响,建立了CDFS和前可变面积涵道引射器（Forward Variable Area Bypass Injector,FVABI）耦合三维仿真模型及CDFS单部件三维仿真模型,对比了CDFS工作特性及出口区域静压分布的差异,并采用迭代耦合方法将CDFS工作特性耦合于循环参数分析,研究了CDFS出口静压分布差异对VCE多维度仿真模型计算结果的影响。结果表明,耦合仿真模型中CDFS稳定工作范围随着内涵出口静压变化而变化,其数值喘振点的换算流量与CDFS单部件仿真模型存在明显的差异。FVABI部件的存在降低了内涵出口及FVABI出口的平均静压边界条件对CDFS出口区域静压分布的影响,而且CDFS内、外涵流量分配会显著影响CDFS出口区域的静压分布。因此,由耦合仿真模型得到的CDFS出口区域静压分布更为真实、合理。超声速巡航工况下,相较于在CDFS出口使用平均静压边界条件,VCE多维度仿真模型在使用真实静压分布之后,CDFS内涵压比和等熵效率基本不变,CDFS外涵压比和等熵效率分别降低了0.86%和2.27%,导致VCE推力升高了0.41%,且迭代次数大幅降低。     

基于多尺度 3D-2D卷积神经网络的高光谱图像分类

设计提出了 1种针对高光谱图像分类任务的 3D-MSCNN模型。在 PCA降维的基础上,利用 3D空谱特征提 取网络和 2D多尺度特征提取网络实现高光谱图像特征提取,充分发挥高光谱图像空谱信息价值,增强对不同尺度 地表覆盖的表达能力。最后,利用 Softmax分类损失函数实现高光谱图像分类任务。实验结果表明,本文算法在 In. dian Pines和 Pavia University数据集上都取得了较好的分类效果。与 CD-CNN、3D-CNN、SS-Net和 HybirdSN等方法相 比,本文算法能够有效提升总体精度、平均精度和 Kappa系数等客观评价指标。     

基于单片机的多点温度采集系统设计

随着单片机技术的迅速兴起与蓬勃发展,其稳定、安全、高效、经济等优点十分突出。为了实现多点温度数据的精确采集,采用了一种基于单片机AT89C52为核心的数据采集系统,该系统具有电路简单、功耗低、抗干扰能力强、可靠性高等优点,能够通过DBW热电阻变送器对热电阻随温度的变化而得到的模拟信号进行采集,并通过A/D转换器对模拟信号进行模数转换;同时实现基本的人机对话功能,包括使用按键设定温度报警阀值,通过LED数码直读显示检测点、温度等功能。其温度测量精度可达到1℃。     

基于分解模型的航班起降架次预测及修正

航班起降架次对民航整体运行发展和决策至关重要,为合理评估事件影响并展开预测,基于包含新冠疫情影响的月度数据,采用X-13ARIMA模型和genhol程序进行春节效应修正、序列分解。同时基于增加特征的思想,将序列滞后项及时间趋势、季节虚拟变量用于支持向量机回归中,再引入疫情恢复修正因子对预测值进行修正。结果表明,采用支持向量机回归预测分解后的主序列时,滞后项为2及季节虚拟变量时精度最佳,通过疫情修正各模型误差均有显著降低,表明组合模型的有效性。     

基于回归型支持向量机的空战目标威胁评估

空战目标威胁评估是协同多目标攻击中的关键问题.针对传统空战目标威胁评估方法在确定权重系数方面的不足,提出了一种新的基于回归型支持向量机的评估方法.在分析了现有的空战目标威胁评估方法中距离威胁模型存在缺陷的基础上,提出了改进的距离威胁模型.建立了基于回归型支持向量机的空战目标威胁评估模型,利用该模型对想定的空战目标进行了威胁评估.仿真结果表明,该方法具有很好的预测能力,可以快速、准确地完成空战目标威胁评估.