基于作战环的单目标毁伤概率分析

针对现代化战争的特点,基于作战环的思想,将整个作战环分成几个不同的环节进行分析,并提出了一种求解武器装备对于单目标毁伤概率的计算方法。该方法考虑了不同环节对于目标毁伤的影响,定量计算了武器装备对敌方目标的毁伤概率,既从宏观层面上考虑了武器装备的涌现性,又从底层分析了影响目标毁伤的参数。最后通过示例分析验证了方法的可行性和有效性。     

基于时频单源点检测和聚类验证技术的欠定混合盲辨识算法

针对欠定混合盲辨识问题,提出了一种基于时频单源点检测及聚类验证的盲辨识算法。检测各个源信号的时频单源点,利用奇异值分解的方法求解不同单源点集合对应的混合矢量,利用基于k均值的聚类验证技术完成源信号数目和混合矩阵的联合估计。算法放宽了已有方法对时频单源区域的假设,不需要假设信号存在时频单源区域,可以完成仅存在离散的时频单源点条件下的欠定混合盲辨识;同时克服了传统算法需要假设源信号个数已知的不足,可以有效地估计源信号数目。仿真结果验证了算法的有效性。     

面向空间应用的GaN功率器件及其辐射效应

研究氮化镓(GaN)功率器件及其辐射效应对于解决空间应用需求、促进新一代航天器建设具有重大意义。介绍了GaN功率器件的主要结构及工作原理,综述了近年来国内外在GaN功率器件的总剂量效应和单粒子效应两方面的研究进展,并对辐射效应在GaN功率器件中造成的退化和损伤机制进行分析与讨论。研究结果显示：GaN功率器件具有较强的抗总剂量能力,但是抗单粒子能力较弱,易发生漏电和单粒子烧毁,且烧毁点多发生在栅极边缘的漏侧。对GaN功率器件辐照损伤机理的研究缺乏权威理论,有待进一步探索,为其空间应用提供理论支撑。目前,平面结构的GaN功率器件是主流的技术方案,单片集成及高频小型化是GaN功率器件未来发展的方向。     

基于重心动力学及虚拟模型的单腿平台运动控制

传统单腿平台控制方法仅关注机身的运动,较难适用于腿部重量较大的单腿平台运动的准确控制.在单腿平台运动学及重心动力学建模基础上,提出了融合重心动力学及虚拟模型的控制方法.在单腿平台运动过程分析基础上,运用Simulink与Adams对单腿平台竖直干扰过程及下落缓冲过程进行动力学仿真,并与虚拟模型控制算法进行对比.结果表明,基于重心动力学及虚拟模型的控制方法,能够极大提高单腿平台的控制效果.     

战争观念的语源原型

本文从汉字语源出发,根据荣格心理学的原型观念,通过汉字“战”的语源分析,探寻蕴含在汉字深处(因而也是汉文化底层)的战争观念。文字学认为,“战”()字中单为声符,戈为形符,而作为声符的单系“战”字的隐义,亦即“战”的战争原型。古文字研究表明“单”为鳄类爬行动物,象征着人性中凶猛残暴的兽性;而脑科学研究表明,大脑深处的主管攻击、暴力的部分正是原始脑的“爬虫复合体”(鳄类)。这些研究成果与无意识心理学中的阴影原型(人性中的兽性)不谋而合。因此通过文字学与心理学我们找到了战争冲动的原始意象,也从中发现了相应的化解方法。     

萃取-絮凝组合精制再生废润滑油

根据溶剂精制再生废润滑油环保、经济、高效的特点,采用单因素实验方法,应用极性溶剂为萃取剂、乙二胺为絮凝剂,组合精制再生废润滑油。最佳工艺条件为:萃取剂为正丁醇,精制时间为15 min,精制温度为25℃,剂/油质量比为5∶1,絮凝剂添加比例为1.0%。以该精制工艺操作,再生油性能指标得到明显改善,黏温指数达130以上,闪点达200℃,酸值为0.05 mg.g-1,灰分质量分数降低到0.01%以下,金属元素含量显著下降,再生油产率为80.6%,各项性能基本上符合HVI150基础油指标,表明该精制工艺再生废润滑油可行,应用前景广阔。     

25nm鱼鳍型场效应晶体管中单粒子瞬态的工艺参数相关性

基于TCAD(Technology Computer-Aided Design)3-D模拟,研究了25 nm鱼鳍型场效应晶体管(Fin Field Effect Transistor,FinFET)中单粒子瞬态效应的工艺参数相关性。研究表明一些重要工艺参数的起伏会对电荷收集产生显著影响,从而影响到电路中传播的SET(Single Event Transient)脉冲宽度。对于最佳工艺拐角,离子轰击后收集的电荷量可以降低约38%,而在最坏工艺拐角下,收集的电荷量则会增加79%。这些结论对FinFET工艺下的SET减缓及抗辐射加固设计提供了一种新的思路。     

基于SAR目标识别的深度学习方法

研究了DBN和SDAE在SAR雷达目标识别领域的应用,并在此基础上提出了一种双通道单隐含层的深度学习模型—DBN-SDAE。该模型的优势在于采用双通道的单隐含层模型对图像数据进行学习,提取图像特征,避免了传统深度学习方法随着隐含层和神经元数量的增加计算复杂度增长过快的缺点;同时采用加权融合方法融合两个通道所学习的特征,既保留了数据的细节信息,又保留了数据的结构信息,一定程度上解决了特征利用不充分的问题。实验结果表明,所提方法在NN迭代次数远远小于DBN中NN的迭代次数;且在识别准确率上最高可达98.640%,较SDAE和DBN分别高0.511%和1.701%。     

一种单像机对运动目标定位的新方法

运动目标的空间位置确定是光学测量的重要内容,具有十分广泛的工程应用背景。针对无目标距离信息和目标上已知控制点的单像机成像情况,通过假设目标服从某种运动规律,增加目标定位的约束信息,提出了一种单像机对运动目标定位的新方法:共线方程法。仿真计算证明了此方法的正确性和可行性。