含诱导缺陷复合材料T型接头的弯曲失效实验

通过实验研究含不同诱导缺陷的复合材料T型接头的弯曲力学性能和失效过程,采用引入脱黏缺陷和三角区填充率缺陷来诱导T型接头的不同失效模式。结果表明不同失效模式下T型接头所表现出来的弯曲力学性能差异极大,完好的T型接头所能承受的载荷为288.5N,界面脱黏会削弱其30%的承载能力,而三角区填充率的减少会导致裂纹在填充区内部引发和扩展,导致T型接头的弯曲力学性能大幅降低。     

闪存阵列的可重构策略

利用低延迟、低功耗、高可靠的闪存芯片构建闪存存储阵列是实现高性能存储系统的有效手段。但应用传统磁盘阵列技术构建闪存存储阵列,会引入磨损均衡、校验数据更新频繁导致阵列生命周期降低等问题。针对闪存固有的读写特性,设计实现了一种基于NAND Flash的高性能磁盘阵列机制——基于缓存的可重构磁盘阵列策略。该机制采用可重构条带的思想,利用存储等级的内存作为缓存,对数据顺序重组。实验结果表明:该策略能够有效降低垃圾回收开销,提高闪存阵列的性能和使用寿命。     

接触力控制的单腿机器人姿态控制

为了使Acrobot(Acrobat类型的单腿机器人)在运动过程中相对地面没有滑动,设计了基于接触力控制的姿态控制系统,将水平方向接触力作为内环的控制对象并限制其大小,使其总能满足摩擦锥的约束,从而保证在小腿姿态角的跟踪过程中足与地面间不会产生滑动。在Acrobot的直立姿态处,对其动力学方程进行线性化,并得到驱动力矩—水平接触力—质心水平位置—小腿姿态角的传递函数链,进而设计小腿姿态角的多环控制系统。在MATLAB中用"Sim Mechanics"工具箱搭建了Acrobot的虚拟模型,仿真结果表明,所设计的多环控制系统在实现小腿姿态角跟踪控制的同时还能保证足与地面间不产生滑动。     

指挥控制系统中仿真决策系统的嵌入研究

将仿真决策系统嵌入到指挥控制系统中,利用仿真决策支持正在进行的军事行动正成为未来指挥控制系统发展的重要探索方向。研究了嵌入式仿真决策系统的组成,包括人机接口分系统、在线仿真分系统和控制管理分系统等;研究了嵌入式仿真决策系统的功能,包括计划与方案生成、作战态势读取、辅助指挥决策生成、战场态势预判、行动结果管理与未来态势生成控制等;研究了嵌入的关键技术途径,包括嵌入样式、在线仿真决策技术、定性与定量相结合的在线评估、面向服务的组件化设计等。研究成果对探索和建立我国未来新一代指挥控制系统具有重要、积极的现实和军事意义。     

高校网络德育理念初探

高校由于信息资源和人才的优势,始终处于网络社会发展的最前沿。网络正深刻改变着高校师生的工作、学习、生活、思维、交往等各个方面,网络德育应运而生。要推动高校网络德育的建设,首先应在理念上与时俱进、不断更新。     

一种新的星载高分辨宽测绘带SAR运动目标检测与参数估计方法

针对星载多通道高分辨宽测绘带合成孔径雷达系统,提出了一种地面运动目标检测和参数估计方法,该方法利用空时自适应处理进行杂波抑制,采用传统SAR成像处理得到模糊的运动目标图像,接着利用恒虚警检测技术检测出所有运动目标,包括真实目标和由于多普勒模糊引起的虚假目标,再根据模糊图像的空间位置关系,从所有成像目标中检测出运动目标的真实成像位置,根据运动目标的斜距历程得到因运动目标速度引起的图像位置偏移,由此估计得到运动目标速度。该方法具有运算量小、检测精度高等优点,星载仿真数据验证了本文方法有效性。     

试论公安消防部队审计方法应用现状及对策

探讨公安消防部队审计方法应用现状及不足,分析相关原因,提出加强宣传、营造良好的审计工作环境、顺应消防部队建设发展需要、不断加强审计队伍建设等对策。     

我国海域管制立法问题初探

为有效维护我国海洋安全,完善我国海域管制立法势在必行.目前,我国在相关立法中对海域管制制度进行了设定,但还存在着适用法律和执法主体不够明确、法律法规调整范围不统一、法规之间处罚差异过大、对特殊海域的管控缺乏法律支持等问题.这些问题主要源于立法传统的实用主义、部门立法特点、对沿海边防的职能定位过窄等,严重影响着中央事权的统一和海上管制活动的有效开展.我国应当借鉴外国的相关制度,制定“海防管理法”,设定特殊海域管制制度,将《沿海船舶边防治安管理规定》上升为行政法规,并细化该管制制度。     

车载InSAR前视三维成像技术

野外和非结构化环境下的障碍探测是无人驾驶车(UGV)环境感知的难题之一。基于高度识别障碍是一种有效的解决途径,提出了干涉合成孔径雷达(In SAR)的三维障碍物成像策略,研究了In SAR信息处理流程,分析了干涉基线和运动误差对车载In SAR高程测量精度的影响,仿真了无人车前场景存在遮挡时的In SAR高程测量,证明了In SAR用于UGV前方环境感知的可行性。     

主动学习与自学习的中文命名实体识别

命名实体识别是信息抽取中的一项基础性任务,如何利用丰富的未标注语料来提高实体识别的指标是该领域一个重要的研究方向。基于条件随机场提出一种将主动学习与自学习相结合的方法——SACRF,通过设置置信度函数和2-Gram频度阈值来选取样本,并采用人工与自动相结合的方式进行标注来扩展训练语料。实验表明,该方法在提高实体识别的精确率和召回率的同时,能够显著地降低人工标注的工作量。