8mm衰减标准装置

对8mm衰减标准装置的工作原理、系统设计、主要技术特点、误差分析等进行了详细介绍,并附有测试和分析数据。该装置达到了80dB的量程、全频段和±0.003dB/10dB的准确度。     

DS18B20在YWJC-1C型ECS原位检测仪中的应用

主要介绍在YWJC-1C型ECS原位检测仪中单线数字温度传感器DS18B20的测量原理、特性及其温度测量的硬件接口设计和软件设计。     

新疆高等教育发展与经济增长关系的协整分析

文章利用新疆1980-2010年数据,对高等教育发展与经济增长之间的关系进行研究,建立协整方程和误差修正模型,进行了格兰杰因果关系检验,得出的主要结论是：新疆经济增长和高等教育规模之间存在长期的协整关系;且经济增长对高等教育规模是单向格兰杰因果关系。在此分析的基础上,提出新疆高等教育与经济可持续发展的对策建议。     

B／Al复合材料的界面微观结构

利用透射电镜及Ｘ－射线能谱仪研究了Ｂ／Ａｌ复合材料的界面微观结构。结果表明，复合材料的界面结合状况良好，除极少数的Ａｌ４Ｃ３外没有其他界面反应产物。增强纤维由β－菱形Ｂ的超微晶粒组成，其表面涂层中除主要的Ｂ４Ｃ微晶外还存在游离的石墨碳团。Ｂ４Ｃ涂层有效地阻止了纤维与基体间除Ｍｇ以外的其他元素扩散，而由基体中扩散过来的Ｍｇ则完全被涂层中的游离碳吸附，从而阻止了Ｍｇ进一步向Ｂ纤维内扩散。     

基于BIT的工程机械智能在线检测方法研究与实现

以某工程机械为研究对象,研究基于CAN总线的嵌入式BIT智能检测方法,研制具有高可信度的工程机械智能故障诊断仪,以提高工程机械作业的可靠性和安全性。     

微机测控系统输入输出接口智能故障诊断

介绍了用于对微机测控系统输入接口板、输出接口板测试硬件系统的构成,设计了接口卡电路.针对两块电路板,提出了对数字电路板的测试和故障诊断分四个层次,即整板级、功能模块级、单片级和功能输出点级的思想,采取了对功能输出点进行编码的方法建立数字电路板测试的标准知识库,提出了使用功能标志矩阵的方法对各个层次的测试结果进行存储的方法,并根据各个层次测试的关系及相应功能标志矩阵的关系建立了智能化故障诊断程序.     

AZ31B镁合金双道次热变形过程流变应力特征模拟研究

建立了一类镁合金双道次热变形过程的二维元胞自动机模型。考虑到镁合金具有六重对称的密排六方晶体结构,模型采用了六边形元胞网格。另外,通过计算位错密度演变和设定晶粒形核长大规则,模型将热变形过程中动态再结晶、静态回复、静态再结晶、亚动态再结晶和晶粒长大等单个物理过程耦合到一起。为了验证模型,将其应用到AZ31B镁合金单道次和双道次热压缩过程。探讨了不同变形温度、应变速率、道次间隔和预应变对应力-应变曲线的影响。将计算结果和实验结果进行了对比,吻合较好。     

基于GJB5000B 四级的软件定量管理系统设计与实现

随着软件规模的增长和开发过程的复杂化,定量管理已经成为软件开发过程中不可或缺的一环。本文设计并实现了一个支持GJB5000B 四级的软件定量管理系统,该系统通过项目的历史数据,进行相关性分析、回归分析、性能分析,提供可视化的参数配置和结果图表显示。本文详细介绍了系统的设计思路、技术选型以及实现过程,并进行了实验和结果分析。实验结果表明,该系统可以有效地帮助开发团队进行软件定量管理,提高软件开发的质量和效率。     

某飞翼布局隐身飞行器的翼型优化

对某飞翼布局无人机的翼型进行考虑隐身迎角的气动、隐身综合优化研究。采用基于非均匀有理B样条曲线的自由变形方法实现翼型的参数化表达;无限插值动网格方法生成气动求解的计算网格;分别采用基于雷诺平均N—S方程求解的计算流体力学方法及物理光学法计算翼型的气动、隐身性能;选择多目标遗传算法进行综合寻优设计研究。优化翼型兼顾了气动与隐身的要求,其综合性能优于原翼型。结果表明,方法具有较好的实用性。     

基于BiLSTM-Attention的F10.7指数预测模型与中国自主数据集的应用

F_10.7指数是太阳活动的重要指标, 准确预测F_10.7指数有助于预防和缓解太阳活动对无线电通信、导航和卫星通信等领域的影响. 基于F_10.7射电流量的特性, 在双向长短时记忆网络(Bidirectional Long Short-Term Memory Network, BiLSTM)基础上融入注意力机制(Attention), 提出了一种基于BiLSTM-Attention的F_10.7预报模型. 在加拿大DRAO数据集上其平均绝对误差(MAE)为5.38, 平均绝对百分比误差(MAPE)控制在5%以内, 相关系数(R)高达0.987, 与其他RNN模型相比拥有优越的预测性能. 针对中国廊坊L&;S望远镜观测的F_10.7数据集, 提出了一种转换平均校准(Conversion Average Calibration, CAC)方法进行数据预处理, 处理后的数据与DRAO数据集具有较高的相关性. 基于该数据集对比分析了RNN系列模型的预报效果, 实验结果表明, BiLSTM-Attention和BiLSTM两种模型在预测F_10.7指数方面具有较好的优势, 表现出较好的预测性能和稳定性.