三维LDV光学系统技术方案的研究

通过自行设计制造色分离器、一维发射系统、提升反射镜组针丹麦ＤＡＮＴＥＣ的二维ＬＤＶ改造为三维ＬＤＶ。提出了镀膜分光和紫光滤光片提纯相结合的最佳分色方案并研制了镀膜分色片、紫光波光片这两种关键部件。通过联调作校准试验,证明本三维ＬＤＶ系统完全达到了设计技术指标。     

基于误差模型的权重二值神经网络近似加速

针对智能识别系统精确度和硬件复杂度之间的均衡设计问题,提出了一种基于误差统计模型的权重二值神经网络近似加速方法.在提出了一种获得高精度轻量神经网络的权重二值化处理算法基础上,引入近似加法器、消除乘法器以进一步提高能效.最终提出了一种系统级误差统计模型用于系统评估和优化设计,该设计能够分析和预测权重二值神经网络近似加速系...     

叶片前缘对吸力面边界层3维流动影响分析

为了分析叶片前缘形状对吸力面边界层3维流动过程的影响,对1组具有不同前缘形状的叶栅进行试验与数值模拟。以2维结论为基础,利用数值计算建立了前缘对吸力面边界层的2维影响与3维影响之间的联系。结果表明：对于1个竖直叶栅,端壁附近的展向截面吸力面边界层早期的发展过程主要保持2维特性,且这一特性能对边界层的3维流动产生直接影响。展向截面边界层形状因子与边界层展向流动趋势直接相关,在分离泡区域内,形状因子较大,使得边界层展向流动的趋势急剧增加,低能流体沿展向大幅发展。通过试验考察不同前缘叶型的竖直叶栅出口总压损失和出口气流角的展向分布发现,在2维计算中优秀的前缘造型或特定的前缘形状均能改善吸力面边界层的3维流动,有效减小整体的总压损失。     

三维效应对超声速湍流燃烧流动大涡模拟的影响研究

本文对空间发展Mac=0.61超声速湍流燃烧混合层流动开展了二维/三维大涡模拟（LES）研究,探讨了三维效应在超声速湍流燃烧流动的大涡模拟中的重要性。研究发现,相较于三维LES计算结果,二维LES大幅低估了超声速湍流燃烧混合层的增长率,湍动能的二维LES结果显著偏大而雷诺剪切应力显著偏小。因而,二维LES难以准确模拟超声速湍流燃烧混合层的增长率和湍流脉动特性。二维流动中漩涡拉伸、压缩机制失效,致使二维LES的漩涡结构与三维LES结果显著不同：二维LES计算所得流场呈现清晰的旋涡生成、发展、并对和破碎等演化现象,而三维LES的湍流结构呈不规则状。湍流与燃烧间存在强烈的耦合相互作用,由于二维LES难以准确模拟湍流特性,燃烧场进而在二维LES下呈现一系列特殊的、不同于真实燃烧流动情况的数值现象。漩涡运动带动燃料和氧化剂掺混,掺混界面为火焰前锋。由于漩涡结构不同,致使二维LES的火焰前锋面面积不同于三维LES结果,导致其难以获得准确的燃料效率,最终导致二维LES计算获得的统计平均火焰温度显著偏低。     

财务困境预测：二元Logistic回归分析与GABP算法比较

为了更好的判断和预测公司财务状况的健康程度,选取2018年至2021年114家首次被特别处理(Special Treatment, ST)的公司和189家非ST公司的85项指标,分别采用二元Logistic回归分析和GABP算法对公司的财务状况进行预测和分析。结果显示GABP算法对于财务困境的预测在预测准确率、适应性和可解释性方面均强于二元Logistic回归分析,说明机器学习在处理大量财务数据以及复杂的线性拟合问题方面具有较大的优势。将GABP输出的结果通过K-means算法进行聚类分析,纵向分析可以看出公司的发展趋势,横向分析可以得出公司财务状况在当前市场的地位,为下一步战略的规划和实施提供帮助。研究结果可为公司判断和预测财务状况选择合适方案提供依据。     

基于杆臂补偿的多MIMU六方位倍速率标定方法

误差建模、标定与补偿是提高微惯性测量单元(MIMU)精度的关键,而杆臂效应是影响低成本微机电系统(MEMS)惯导精度进一步提升的瓶颈.针对杆臂效应引起的多MIMU标定误差问题,提出了一种基于杆臂补偿的多MIMU六方位倍速率标定方法.分析了杆臂效应影响多MIMU标定的误差机理,设计了一种六方位倍速率标定方案,建立了基于杆...     

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。     

利用环境减灾二号A/B卫星红外相机数据监测沙尘暴

针对国产卫星数据在沙尘监测领域应用较少的情况,基于环境减灾二号A/B(HJ-2A/B)卫星搭载的红外相机(IRS)探测数据构建沙尘监测算法。在分析IRS分辨不同沙尘天气场景能力基础上,与中等分辨率成像光谱仪(MODIS)监测结果对比,分析了不同时间尺度下的沙尘遥感监测能力,并讨论了IRS的不足之处。结果表明：环境减灾二号A/B卫星数据质量整体较好,影像可以清晰地呈现陆地、云和沙尘等主要场景的整体轮廓及纹理,有利于准确提取沙尘天气;与MODIS监测沙尘结果相比,IRS的准确率和召回率分别为81%和与57.6%,其时空分布规律基本一致,IRS具备一定的沙尘监测能力;同时,IRS存在数据噪声、定标精度等问题。此研究对国产卫星在大气环境遥感业务中的大力发展应用有参考意义。     

环境减灾二号A/B卫星在森林树种识别中的应用

采用环境减灾二号A/B卫星数据,在福建武夷山国家公园和东北虎豹国家公园2个试验区开展森林树种识别的应用研究。分别提取2个试验区影像的光谱特征、归一化植被指数(NDVI)和基于主成分第一分量的8个纹理特征信息,采用支持向量机(SVM)和原型网络分类对森林主要树种进行识别,并利用验证样本进行精度评价。结果表明：在福建武夷山国家公园试验区,SVM和原型网络分类的总精度分别为86.37%和91.11%,Kappa系数分别为0.83和0.90。在东北虎豹国家公园试验区,SVM和原型网络分类的总精度分别为91.77%和91.34%,Kappa系数均为0.90。总体来说,环境减灾二号A/B卫星数据在2个试验区的主要树种识别精度较好,后续能较好地满足林业行业相关业务应用需求。