基于十六项误差模型算法的GCPW校准标准研制

开发了用于表征W波段电路的在片十六项误差模型 GCPW校准标准。GCPW校准标准与被测晶体管制作在薄的砷化镓（GaAs）衬底上,可有效消除校准标准和被测件由于衬底、边界条件不一致带来的系统误差。校准标准设计中采用合适的尺寸和过孔工艺来保证单模传输（减小平行板模式和表面波模式）。为了精确标定十六项误差模型校准标准的散射参数,同一片晶圆片还设计了多线TRL辅助校准标准。十六项误差模型校准标准和商用的阻抗标准（LRRM）测试同一无源器件,测试结果表明前者在测试串扰方面更为准确。实验结果表明,GCPW校准标准可替代传统的多线TRL校准标准,用于W波段及以上的在片测试。     

F-12 纤维/ 氰酸酯树脂基复合材料力学性能研究

采用预浸法缠绕工艺制备了F-12纤维/氰酸酯树脂基复合材料NOL环、层合板和φ150 mm压力容器,研究了F-12纤维/氰酸酯复合材料的力学性能以及断口微观形貌.研究结果表明,F-12纤维/氰酸酯复合材料的层间剪切强度≤35 MPa,φ150 mm压力容器特性系数PV/Wc值达到34.22 km,纤维强度转化率达到70.22％,断口破坏形式以F-12芳纶纤维撕裂和微纤化为主.     

高速16QAM数据传输技术研究

文章简要介绍16QAM技术及其性能特点,介绍国外16QAM技术的应用情况和最新技术,重点对TWTA非线性对16QAM传输影响进行仿真和分析;针对16QAM传输体制,提出减小非线性影响的方案,同时对16QAM需求和应用前景进行了分析。     

基于ICAO起降模型的中国机场飞机排污计算研究

结合ICAO机场排放计算方法,在考虑3种主要气体污染物HC、CO和NOx的情况下,提出了适合中国机场飞机排放污染物的计算方法。该方法基于国际民航组织（ICAO）规定的标准起飞着陆（LTO）循环的模型,采用ICAO发动机排放数据库（ICAO aircraft engine emissions databank）,通过搜集中国民航机队的飞机／发动机配置信息及所列机场航班计划表,计算出机场污染物年排放量。     

应用于中继卫星通信系统的16QAM-TCM技术研究

网格编码调制技术可以在不改变信息传输频谱带宽的条件下,改善信噪比,减少发射功率,降低误码率,其实现的方法是分割星座图形成子集,逐步增大星座图中信号点之间的最小欧氏距离。本论文在项目组自研的中继卫星通信系统仿真平台上,仿真了8PSK与16QAM-TCM两种调制技术的解调性能,仿真曲线反映了误比特率需求与所需信噪比之间的关系。仿真结果表明：① 在理想信道条件、I/Q（Inphase/Quadrature, 同相/正交）幅相不平衡、幅频特性、群时延、相位噪声、功率放大器饱和点条件下,假设误比特率需求为1E-7,16QAM-TCM技术的信噪比需求与8PSK调制技术的信噪比需求相比,分别可节省8.85 dB、9.04 dB、8.45 dB、10.2 dB、8.5 dB、14.6 dB的信噪比;② 在非线性信道条件下,当信噪比增大时,8PSK调制技术的误比特率在1E-3数量级附近波动,不再变化;③ 假设需求的误比特率为1E-7,16QAM-TCM调制技术非线性信道信噪比仿真值与理想信道信噪比仿真值相比,损失了4.8 dB。     

循环冗余校验算法原理及应用

循环冗余校验算法（CRC）作为数据传送中差错控制方法之一,在通信领域,文件、视频、图像存储解压缩领域得到广泛的应用。在工程实践中,大部分情况对CRC校验算法停留在工程应用层面较多,而对CRC校验算法的分类、原理关注偏少。本文就是重点介绍一下CRC校验算法的分类、原理及给出不同类型CRC校验算法的工程应用实例。     

美军面向第四代战斗机的数据链建设及启示

介绍美军现役主要战术数据链及美军针对四代机的数据链改进和试验情况,分析美军第四代战斗机的技战术性能,得到美军对下一代数据链建设方向的重点,对我军今后数据链建设具有借鉴意义,从而更有针对性地加强我军的数据链建设,提高我空军的整体战斗力。     

空中交通管制员人格特征分析

采用卡特尔16种人格因素问卷(16PF)对国内管制员进行了大范围人格特征测试。通过测试结果分析,证实目前中国民航管制员群体具备多项有利于管制工作的特征,但也在聪慧性、独立性、紧张焦虑等方面存在着一定的问题。通过对不同性别及不同年龄测试结果的比较分析,总结出不同群体管制员的个性特征差异,为调整和改进管制员培养计划提供了理论依据。     

16Co14Ni10Cr2Mo钢冲击裂纹的形成和扩展机制

研究了16Co14Ni10Cr2Mo钢在冲击载荷下的断裂机制。研究发现，该钢种裂纹钝化方式为角形钝化，裂纹的扩展是高能界面上空穴连接够有选择性的过程，与一次空穴和二次空穴的形成有关。     

基于改进的SqueezeNet直升机滚动轴承故障诊断

针对现有基于卷积神经网络的故障诊断方法存在模型参数量和计算量大的问题，提出一种改进的SqueezeNet模型应用于直升机滚动轴承故障诊断。该模型借鉴VGG16模型的思想，在经典的SqueezeNet基础上，采用3个3×3卷积核代替1个7×7卷积核，实现了在相同感知野条件下增加网络容量、增强非线性、减少网络参数量，采用卷积层、池化层和Fire模块、池化层两大结构交替的方式组成模型特征提取层，在保障特征提取能力的情况下，进一步减少了网络参数量。通过轴承数据开展模型故障诊断实验，结果表明该模型诊断精度达到99.65%，与传统卷积神经网络及经典的SqueezeNet模型相比诊断精度相当，而计算量与参数量最大缩减约6倍和36倍。