域外刑事评议程序之比较研究

刑事评议程序是介于庭审程序和宣告程序之间的一个重要程序,它既是庭审的自然延续,又是裁判结论形成的前提和基础。然而,欲保证刑事评议程序的正常运行,刑事评议主体之独立必须得到保证;刑事评议之客体还应被全面考虑,并对其进行细化,以确保刑事评议的针对性和有效性,防止出现"估堆"现象。本文以域外刑事评议程序为对象,从评议的主体、客体等角度进行梳理,得出规律性的认识,以期对我国关于刑事评议的立法有所裨益。     

空间飞行体与等离子体在压缩区内的非稳态相互作用研究

研究了空间飞行体在运动过程中，其前端压缩区内飞行体与等离子体的、非稳态相互作用问题，得到了在强天线辐射源高频场作用下的控制方程．通过计算表明，飞行体上的天线可作为调制不稳定性的激发源，在等离子体中激发起很强的电磁孤波．     

基于对象的仿真建模系统

基于面向对象的思想，图形用户界面和仿真程序自动生成技术研制开发出一个基于对象的辅助仿真建模系统ＳｉｍＭｏｄｅｌ，介绍了ＳｉｍＭｏｄｅｌ的系统结构和模型描述框架，讨论了仿真程序生成器的运行机制，提出了有向网络图递归深广优先搜索算法。     

基于特征的锻件分类及特征有限元法

综合分析锻件后引入特征技术并归纳锻件的形状及变形特点 ,提出了锻件特征概念并给出锻件形状特征的一般定义和构成 ;采用面向对象技术表示特征 ,提出了锻件特征类的概念模式和具体的参数化数据模型 ;针对有限元分析中复杂多变的约束条件和载荷状况两个关键性因素的表达 ,提出特征类的关联思想。在基于特征的锻件分类基础上 ,把锻件变形归纳为“挤”或“压”两种特征元 ,提出了采用基于特征的有限元法 ,并综合自适应FEM、并行FEM、智能型FEM共同求解大型复杂锻件的变形模拟问题。     

用Newton子迭代方法计算前飞旋翼粘性绕流

通过求解Navier-Stokes方程数值模拟了直升机旋翼前飞非定常流场，为了同时保证计算的时间精确性和计算效率，时间推进格式采用了双时间推进方法，在该方法中，子迭代过程由十分高效的LU-SSOR方法完成，且使子迭代过程成为Newton子迭代，空间上应用中心平均的有限体积法进行离散，为了模拟前飞桨时间的相对运动，网格布局采用了运动嵌套网格方法，应用本文方法对-悬停流场进行了数值计算，计算结果与实验吻合较好，尽管缺乏实验数据的验证，对-有升力前飞状态的数值模拟结果是可信的。     

有质量喷注和边界移动圆柱形流管中的声稳定性

本文利用Ｖａｎ Ｍｏｏｒｈｅｎ提出的平均处理法，从理论上分析了一维流管通道随时间变化和燃烧边界运动对燃烧室线性声稳定性的作用。得出结论是，空腔的瞬态扩大和边界运动平衡掉了一部分声能。     

测量透明位相物场的激光纹影-散斑干涉系统(英文)

本文给出了诊断相位场,如燃烧、对流、自由射流、超声速流场和等离子体等的一种激光纹影-散斑干涉系统。利用这套光学系统可在同一瞬时获得流场的散斑图和与之相应的剪切干涉图。作为实验,对一非定常波动的火焰(本生灯)进行了测试,实验表明用散斑照相术有可能得到密度波动的湍流场的定量结果;作为定量测试,对一沿竖直平板的自然对流,同时应用散斑照相和差纹影干涉术进行了定量分析,其结果的一致性很好。本文最后给出了散斑图的傅氏变换空间滤波的全场类似子纹影干涉图的流场显示照片。     

基于被动复制方式的容错CORBA模型

容错CORBA(Common object request broker architecture,公共对象请求代理体系结构)是OMG(Objectmanagement group,对象管理组织)为了给分布式系统带来容错特性而对通用CORBA所作的一个扩展。文中首先介绍了基于被动复制方式的容错CORBA模型——PFORBUS,针对其中主服务器的重要性,该模型提出了一个主服务器选择算法,该算法基于三角模糊数对不同服务器的可靠性进行评价,从而找出可靠性评价值最高的服务器作为主服务器。然后详细介绍了PFORBUS模型在该算法支持下的相关工作,包括系统初始化、正常工作流程及主服务器失效后的处理等。最后对该模型采用不同主服务器选择算法的情况进行了仿真,并取得了较好的效果。     

最小二乘滤波在某型火控系统信息处理中的应用

为了提高某型火控系统的反应时间和射击精度,需要对采集到的目标运动参数进行滤波。为了使算法易于实现,采用了最小二乘滤波方法。基于对最小二乘滤波的分析处理,增加了修正序列,实现了接近自适应最小二乘滤波的功能,在滤波效果上能够完全满足系统要求。最后,对滤波效果进行了检测。     

基于表观细粒度辨别网络的近海船舶目标检测方法

近海船舶目标检测是一项非常具有挑战性的任务,受到学者专家广泛关注。基于卷积神经网络（CNN）和注意力机制的检测器在近海船舶目标检测方面的应用取得了显著成就。然而,船舶目标检测存在着表观相似和背景干扰导致检测过程中出现误检的问题。为此,本文提出了一种用于Faster RCNN（更快的基于区域的卷积神经网络）的表观细粒度辨别的检测头模块。该模块包括类别细粒度分支和高效全维动态卷积定位分支。其中类别细粒度分支通过全局特征建模和灵活的感知范围来挖掘和利用类别细粒度辨别特征,高效全维动态卷积定位分支通过高效灵活的感知船舶边界信息来区分目标与背景,从而减少误检漏检问题。通过在近海船舶公开数据集Seaships7000 上进行实验验证,本文算法减少了误检漏检,提升了检测器性能。