解读PEPEC最新题型

本文旨在解读PEPEC的最新题型短句复诵。全文介绍了该题的题型设定和评分机制,分析了《中国民航飞行员英语考试900句》各章节的难度系数。希望对参加PEPEC的考生及从事PEPEC培训的教员提供一定参考。     

机载系统NANDFlash存储技术

为了发挥NANDFlash在机载环境中非易失性、体积小、固态性、重量轻、低功耗、抗震动等特点,介绍了NANDFlash的存储特性,对NANDFlash存储的关键技术进行了改进,提出了基于域机制的地址映射方式和基于阈值的损耗均衡方法,为机载系统能够更加可靠、实时和安全地进行数据存储提供了选择。     

硅烷偶联剂在防热涂料中的应用前景分析北大核心CSCD

硅烷偶联剂作为一种重要的处理剂,广泛应用于涂料、橡胶、塑料等领域。本文综述了硅烷偶联剂的结构特点和作用机理,介绍了硅烷偶联剂在常用涂料领域的几种典型应用,主要包括基体树脂增容、颜填料表面改性、涂层与基材连接,讨论了不同使用条件下影响硅烷偶联剂效果的因素,并对硅烷偶联剂在防热涂料中应用的发展趋势进行了展望。     

对票价大战的反思

ARetrospectof"theAirFareWar"随着国家发展计划委员会和民航总局《关于加强民航国内航线票价管理,制止低价竞销行为的通知》的发布,历时一年多的票价大战,最终于2月1日偃旗息鼓。经历了这次大战,国内各民航运输企业均受到了不同程度的损失。虽然1998年全行业完成了旅客运输量5715万、旅客周转量786化客公里,分别比前年增长了对j％和1．7％,全行业亏损却达到了244亿元人民币。由于前几年对民航发展形势过于乐观,对于国民经济对航空运输的有效需求估计过高,致使总量控制失衡,运力过剩,是引起票价战的根本原因。目前国家已看到了…     

防热结构的局部防热研究

对回收式返回器的分析结果表明,表面的突起物是防热结构局部过热的重要起因。分析了防热结构的局部过热现象,提出了一种局部防热结构设计分析方法。分析计算结果与地面试验和飞行结果进行了分析比较。     

一种高可靠轻量化泄压防热装置设计与验证

针对在轨具有封闭舱体的航天器发射过程中环境气压降低,需要对舱体进行即时泄压和再入过程中舱体气动防热的问题,文章基于杆式压紧释放原理提出了一种集泄压和防热两大功能于一体的高可靠作动装置。该装置在发射入轨段通过预置泄压孔实现舱内外压力平衡,入轨后通过机构作动密闭泄压孔实现气动防热功能,并给出工作到位信号。经仿真分析和试验验证,结果表明:该装置设计合理有效,并具备结构简单、轻量化、泄压效率高、可靠性高的特点,可为后续航天器舱体的主动泄压和热防护的机构产品设计提供参考。     

深空探测对航天器热控技术的推动

工程热物理学广泛应用于航天领域,一方面解决了具体航天工程问题,另一方面逐步发展成为交叉学科——空间热物理。随着我国在深空探测领域不断拓展,以深空探测器研制中的工程热物理问题为需求背景,推动着航天器热控制技术、防热技术等取得新的发展。文章在介绍深空探测器技术体系的基础上,分析了热设计、热分析、热试验、热控硬件、防热等方面的技术进步,并就深空探测领域进一步拓展对工程热物理发展的牵引进行了展望,分析了工程热物理学与航天技术间相互促进、相互推动的关系。     

融合注意力机制的航天器重建信号异常检测

针对航天器遥测数据异常检测时先验知识缺失、难以进行有监督条件下机器学习的问题,提出一种融合注意力机制的航天器信号智能异常检测算法。首先,通过注意力机制捕捉航天器遥测数据长距离特征,分析注意力关系矩阵为异常溯源提供指导。其次,采用堆叠自动编码器压缩数据维度并基于此重建输入信号,利用输入信号与重建信号间的残差获取误差重构序列。然后,基于窗口阈值法标记误差重构序列异常索引,实现航天器遥测信号异常检测。最后,通过多通道航天器遥测信号算例验证算法在提高航天器遥测信号异常检测性能与可解释能力的有效性。     

冷轧无间隙原子钢中的微带生成机理

分析了冷轧体心立方金属中微带的形成原因.基于塑性变形理论,运用Taylor模型和Bishop＆Hill最大功原理,计算了变形体心立方晶体中滑移系上的切应变分布.计算结果表明,冷轧时当晶粒的轧向平行于晶粒的某些特定取向时,大量的局部切应变将集中产生在一个滑移面上并在此形成微带.这一高度局域性的切应变是形成剪切带的原因.此时,剪切带与轧制方向之间夹角为30°.另外,微带呈片状是双交滑移的结果,透射电子显微镜观察到的剪切带所在晶粒的取向和所在滑移面证实了这一微带的形成机制.     

基于双时相遥感影像差异信息的深度学习滑坡检测

目前利用高分辨率卫星影像进行滑坡等地质灾害识别逐渐成为研究热点,滑坡目视解译依赖于解译人员的经验,耗时费力且提取精度低,而传统的滑坡自动识别方法易将滑坡和道路、裸地、建筑等多种具有相似光谱信息的地物混淆。针对以上问题,文章使用一种双时相高分辨率卫星影像差异信息的深度学习滑坡检测算法,获取时序影像各个波段和归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）的差异影像作为深度学习的输入特征。为充分挖掘滑坡前后影像多种信息差异特征,采用了U-net网络模型耦合空洞空间金字塔池化和嵌入注意力机制模块相结合进行滑坡特征提取的方法,该方法增强了滑坡边界信息的保存,能够有效地提取滑坡边界信息和发生剧烈变化的区域。利用上述方法对恩施市和九寨沟进行了滑坡检测,实验结果显示,所取得的综合评价指标值（F1-Score）分别为88.4%和90.53%,误差较小、精度较高。表明该方法能够准确检测出高分卫星数据的滑坡边界,且能保持滑坡的完整性。