纤维表面状态对C/C-SiC复合材料微观组织和相成分的影响

为了研究纤维表面状态对C/C-SiC复合材料微观组织和相成分的影响,将T300碳纤维在氮气氛围中进行不同温度的热处理后,采用液硅熔渗法制备了C/C-SiC复合材料。采用光电子能谱(XPS)对纤维表面成分进行了分析。结果表明:未处理纤维表面具有较高的氧含量,随着热处理温度的升高,纤维表面氧含量逐渐降低,导致纤维表面含氧官能团数目减少。扫描电镜(SEM)观察发现:未处理纤维增强的C/C预制体,孔隙尺寸较大且孔隙率低;而经1 500℃热处理纤维增强的预制体,孔隙尺寸较小但孔隙率高。随后对C/C预制体进行液硅熔渗处理,并对熔渗反应过程分析发现:由未处理纤维增强的预制体,液硅熔渗反应主要受溶解-沉淀和界面限制的扩散反应过程控制,获得的C/C-SiC复合材料中SiC基体相分布规则且含量较低,同时含有较高的残留Si;而经1 500℃热处理纤维增强的预制体,熔渗反应则主要受溶解-沉淀过程控制,获得的C/C-SiC复合材料中SiC基体含量多且分布较均匀,残留Si含量较少。     

航天计量测试技术发展的特点与效益评估

航天计量测试技术是航天技术产业、高技术产业群体不断发展的一项必不可少的技术基础,是航天技术产业质量保证体系的重要组成部分。因此,探讨航天计量测试技术发展的特点,并对其效益进行评估,有助于探讨航天技术产业在国民经济建设(?)中的效益生成机制,有助于探讨航天技术产业在国民经济发展中所产生的巨大的和深远的影响。     

基于核主成分分析的涡轮盘结构设计优化

为解决轮盘形状优化过程中变量多且高度非线性的问题,建立了基于核主成分分析(Ker?nelized Principal Component Analysis,KPCA)技术的航空发动机轮盘优化方法.利用控制点形式的非均匀有理B样条(NURBS)曲线构造涡轮盘截面形状,以控制点的坐标作为设计变量;利用实验设计(DOE)进行...     

一种基于八叉树的三维网格盲水印算法

鲁棒性数字水印特别是盲水印是保护数字作品版权的重要手段.提出一种针对三维网格模型的盲水印算法.首先通过PCA(Principle Component Analysis)对模型进行预处理,将模型调整到唯一的姿态朝向,然后对三维模型进行剖分得到八叉树.对有意义的RGB(Red, Green, Blue)水印信息图进行随即置乱生成密钥,并将水印信息量化并作为细微扰动信息嵌入到八叉树底层节点包含的顶点坐标中.提取水印时不需要原始模型数据,且与模型拓扑无关,可直接对点云数据进行水印嵌入.特点是嵌入容量大,可抵抗旋转、平移、均匀缩放和顶点重排序攻击.根据八叉树高层节点编码抽取模型的特征来构造零水印,并注册到第三方公证处,还可以在一定程度上抵抗均匀化简、噪声和重新网格化等攻击,具有较强的鲁棒性和普适性.      

变量多重相关性对主成分分析的危害

证实了主成分分析完全无法消除变量系统的多重相关性和重叠信息不良影响，指出变量多重相关性无论从方向上还是从数量上都会扭曲主成分分析的客观结论，由此得知，在进行主成分分析之前，对变量系统的选择必须是极其慎重的。     

一种基于分形和ICA的海杂波SAR图点目标检测新方法

提出了一种新的用于海杂波合成孔径雷达(SAR,Synthetic Aperture Radar)图点目标检测的方法。传统方法一般是基于亮度差异的阈值分割,或者基于降噪之后的目标提取。然而它们处理强海杂波SAR图时,效果并不理想。将传统方法的本质加以提炼和融合,并将分形Hlder指数和独立成分分析(ICA,Independent Component Analysis)相结合,提出了空间分离法,实现了海杂波SAR图的降噪和点目标检测。首先,求得点态Hlder指数图,并用二值模糊化技术对其处理;接着使用ICA技术得到基图像和独立成分;然后使用空间分离法,对独立成分进行分离,同时对基图进行对应分类,获得非噪声和噪声两个空间。最后在非噪声空间上进行独立成分增强,并复原图像。实验部分,将该算法与传统算法进行对比,从视觉效果和量化指标两方面证实了该算法的有效性和优越性。     

主成份估计的特征根因子筛选方法

线性回归模型的主成份估计具有模型紧致和减弱病态的作用,并提高参数估计效果,但是如何筛选特征根却是主成份估计的重要问题。本文找到了主成份估计的特征根与残差平方和之间的确定关系,并根据模型拟合优度和减弱测量随机噪声对参数估计的影响,提出主成份估计筛选特征根的准则。由于特征根与残差平方和具有确定关系,使用这个准则就极为方便,它既可以选到最优组合,又大大减少了计算量,这就具有实际使用价值。     

一种基于改进核主成分分析的SAR图像识别方法研究

针对传统核主成分分析方法识别SAR图像时,存在图像像素之间关联性差、对目标姿态角依赖性强等局限性,研究了一种基于改进核主成分分析的SAR图像识别方法。其研究思想是,结合SAR图像的特点提出了一种基于局部特征核主成分分析的特征提取方法,并设计了一种基于灰关联分析的双分类器对提取特征进行分类。NSTAR仿真实验表明：该方法不仅可以增强图像像素之间的相关性,而且对目标姿态角不存在依赖性,仿真结果验证了方法的有效性和可行性。     

碳／碳复合材料表面沉积SiC的形态和成分

在ＰＡＮ碳布和沥青基体碳的Ｃ／Ｃ复合材料表面涂复了ＳｉＣ。用ＣＨ４和Ｎ,为载气的ＳｉＣｌ４作原料,用Ｈ２为稀释气,在两种气体混合比和三种温度下化学气相沉积ＳｉＣ涂层。分析表明,涂层的主要元素有Ｃ,Ｓｉ、Ｃｌ和微量Ｃａ。电镜观察表明,涂层中Ｃ原子含量为６２％时呈菜花状或云团状,而当Ｃ／Ｓｉ比接近于１时,表面呈菠萝状。