染料敏化太阳能电池用聚偏氟乙烯/丙烯酸酯互穿网络基凝胶聚合物电解质的制备与性能表征

采用聚偏氟乙烯和丙烯酸酯制备了一种具有互穿聚合物网络结构的凝胶聚合物电解质,并将其应用于染料敏化太阳能电池. 通过FTIR,SEM以及电化学分析等对具有多孔结构的聚合物电解质进行了表征,考察了不同交联单体及不同聚偏氟乙烯/丙烯酸酯质量比对准固态聚合物电解质性能的影响.结果表明,选择合适的交联单体和适宜的交联度可有效提高聚合物膜的孔隙率、吸液量和相应电解质的电化学特性.用聚偏氟乙烯/聚乙二醇二甲基丙烯酸酯互穿聚合物网络结构的电解质组装染料敏化太阳能电池, 在100 mW/cm2模拟光照下,短路电流Isc和开路电压Voc分别为8.476 mA·cm-2和0.674 V, 电池光电转换效率达到2.710%.     

基于贝叶斯网络的发动机燃油系统故障诊断

在构建某型发动机燃油系统故障诊断贝叶斯网络模型的基础上,提出逆向推理的最强依赖路径算法,通过该算法可以对故障可能的原因按概率大小进行排序,进而快速、准确地对故障进行定位,从而大大提高复杂系统故障诊断的效率。     

加强大学生网络文化引导的思考

网络文化作为一种新型的文化形态,其内容、形式、特点等都对大学生产生了深刻影响,高校应从理解网络文化内涵、培养自律能力、普及网络技术知识、建设校园网络文化阵地等方面加强大学生网络文化的引导。     

基于全卷积孪生神经网络的复杂监控场景下前景提取方法

由于光照变化、相机抖动和动态背景等因素影响,现有基于传统图像处理方法的前景提取算法并不能在复杂场景下获得良好的分割效果。针对此类问题,本文提出了一种基于全卷积孪生神经网络的前景提取算法,仅需任意2帧图像即可准确提取运动前景。将输入的2帧图像分为背景图像与待提取图像,将其输入全卷积孪生神经网络得到二者的相似性度量图,该相似性度量图中包含待提取图像相对于背景图像的各像素变化情况信息;接着将相似性度量图与待提取图像融合,利用编解码网络以实现端到端的前景提取。在CDnet2014数据集上进行综合评估与测试,结果均证明了该方法的有效性。     

基于最短路径的SCI网络拓扑结构研究

 从航空电子系统的需求出发,对可扩展一致性接口(SCI)网络的拓扑结构进行了最短路径（跳数）研究。利用图论中的邻接矩阵变换方法,根据航空电子系统中SCI节点端口数的限制及SCI网络的小环组合结构的特点,对SCI推荐的网格形和蝶形两种网络进行了平均最小跳数的计算和分析,得出了SCI网络中小环方向的改变对平均最小跳数有影响的结论,并得到了该两种网络结构中平均最小跳数最少的拓扑形式。     

自动测试系统适配器自动设计技术

 针对当前自动测试系统（ATS）适配器设计中存在的“自动化程度较低、缺乏通用性”的不足,开发了ATS通用适配器自动设计技术。建立了一整套通用适配器自动设计流程,在依次完成通用端口设计、UUT测点资源匹配、适配器开关网络设计、相关工程设计后即可实现自动设计一个通用适配器的目的。以某机载通讯设备自动测试系统为例,采用该技术可缩短ATS适配器开发周期至原来的1/3,降低开发成本,提高设计的标准化、通用化程度,适配器需要量由5个减为1个。     

一种新的星间链路切换保护算法

 星间链路切换将严重影响卫星网络的通信性能,需要对切换链路加以保护,这方面的研究目前还很欠缺。为此,给出一种新颖的星间链路切换保护(ISLHP)算法,该算法可同时生成业务路径和备份路径,且具有最小的综合费用（包括备份费用和业务费用）。算法采用本地链路保护,为星间链路切换提供快速恢复,并利用星间链路切换的可预测性和备份资源的可共用性,通过降低需要保护的链路数,减少闲置的备份资源,来提高网络资源的利用率。仿真结果表明:该算法具有切换恢复时间短,网络资源利用率高等优点。     

A Novel Onboard-gateway-based Mechanism to Improve TCP Performance in Aeronautical Satellite Networks

The IP-based networks on aircraft serve to support Internet services via satellites. However, in aeronautical satellite hybrid net- works,the TCP protocol performance often deteriorates due to improper decreases and slow recovery of the congestion window. This paper proposes a window size determination and notification mechanism, onboard-gateway-based mechanism (OGBM), which is based on the onboard gateway in the networks on aircraft. A cross-layer approach is adopted by the onboard gateway to obtain the satellite link bandwidth information. And then, by the gateway, through changing the receiver’s advertised window field in ACK packets, TCP sources are notified of the window size of each TCP source calculated on the ground of bandwidth delay product and flow numbers. The mechanism is able to avoid improper changes of TCP window and serve multiple users. Simulation results show that the mechanism with the fairness index close to 1 improves TCP performance in aeronautical satellite networks.     

基于改进深度学习模型的焊缝缺陷检测算法

针对传统深度学习模型在进行焊缝缺陷检测时对小缺陷目标检测效果不理想问题,提出基于改进深度学习Faster RCNN模型的焊缝缺陷检测算法,算法通过多层特征网络提取多尺度特征图并共同作用于模型后续环节,以充分利用模型中的低层特征,增加细节信息;改进模型的区域生成网络,加入多种滑动窗口,从而优化了模型锚点的长宽比设置,提高检测能力。实验表明,改进Faster RCNN模型取得最优的缺陷检测结果,对于小缺陷目标仍取得较好的检测精度,从而验证了算法的有效性。     

基于模糊神经网络的某型直升机可靠度预测

为了实现某型直升机可靠度准确预测,建立了基于自适应模糊神经网络的可靠度预测模型。该模型以故障间隔时间为输入,以可靠度为输出,通过模糊神经网络自适应训练获得适合直升机可靠度预测的故障间隔时间隶属函数。对模型进行检验取得了较好的仿真结果,与应用RBF神经网络进行可靠度预测相比速度更快,同时预测精度提高了98.4%。