一种地面网域化微武器系统

基于无线传感器网络,集感知、识别、定位、攻击于一体的地面网域化微武器系统,提出的一种全新概念的高性能微型智能武器.能感知网域内战场态势,自动对人员、车辆目标识别和定位,完成战场侦察和攻击准备;能利用网络进行通讯,将一群微战斗单元组成若干个簇来对目标实施多模协同攻击;将在要塞防御、驻地值勤、边防职守以及反恐作战等方面发挥...     

超声激励条件下微裂纹生热的有限元分析及试验研究

为解决现行装甲装备裂纹检测手段效率低、输出结果不直观等问题,将超声红外热波检测技术引入装甲装备零部件缺陷鉴定环节。针对装甲板等平板类结构的厚度特点,建立了厚度9～13121m的含微裂纹铝合金平板试件有限元分析模型,通过不同厚度试件微裂纹生热及裂纹面相对运动频谱的对比,揭示了微裂纹生热机理及其与试件厚度之间的关系。最后,通过试验验证了采用有限元分析的可行性。     

四步法清洗深度污染陶瓷微滤膜实验研究

对深度污染0.2 μm Al2O3陶瓷微滤膜表面和截面进行高分辨扫描电镜观测,在初步实验基础上提出一种有效的污染膜组合清洗方案:第1步,纯水漂洗;第2步,用氢氧化钠与次氯酸钠混合溶液(质量分数为1%)正向循环清洗;第3步,用柠檬酸溶液(质量分数为1%)正向循环清洗;第4步,用二氧化氯溶液(质量分数为0.12%)正向循环...     

X波段全向共形机载天线的仿真与设计

针对工作于X频段的机载雷达天线的技术设计,使该天线由矩形平面天线与柱体共形,通过共面波导方式对其进行馈电。天线单元采用介电常数2.55,厚度为0.2mm的薄介质板。利用HFSS12对平面天线和共形天线进行仿真设计,对比了平面天线与共形天线的阻抗特性和辐射特性的变化。实验结果表明,共形后的天线带宽变大,增益提高,波束宽度展宽。在X波段内实现了低仰角扫描和方位面的全向扫描,实测阻抗带宽为7.0～12.5GHz,最大增益可达4dB,辐射特性稳定,满足机载天线的性能指标,可用作机载雷达天线单元。     

创新编组模式

哈尔滨市平房区人武部针对企业改制,下岗分流,外出务工等因素,积极采取灵活编组,跟踪组组,科学编组等措施,圆满地完成了年度编组任务,基于人员集中和训练方便的考虑,他们在编组过程中,主要以街道,     

水下声探测系统载体振动干扰分析及抑制方法

针对水下探测系统载体振动对目标回波信号的微多普勒特征谱产生干扰的问题,从干扰产生的基本原理出发,推导了干扰的近似乘性表达式。在获取振动干扰数据的条件下,提出了针对乘性干扰的干扰抑制算法,并针对推导干扰乘性表达式时的近似条件,分析了近似算法带来的误差。仿真结果表明,该方法可有效抑制水下探测系统平台振动对目标回波信号的微多普勒特征谱产生的干扰,并且在绝大多数情况下,由算法带来的误差可以忽略不计。     

弹道目标微多普勒特性基于逆Radon变换的稀疏表示

作为识别空间弹道目标的有效方法,微多普勒特性提取对于雷达系统的时频分辨率提出了很高的要求,因此,要求雷达系统具有更高的采样频率。作为近年来新兴的技术手段,在远低于奈奎斯特采样定理的采样频率下,压缩感知技术可以对具有稀疏特性的信号实现高精度还原。对空间弹道目标时频分布进行逆Radon变换,在变换后的IRT域内获得时频分布的稀疏表示,从而可以借助压缩感知技术有效降低采样频率的要求。     

MEMS技术发展现状及未来发展趋势北大核心

MEMS技术作为一门多学科高度交叉的前沿学科领域,在近些年来得到迅速发展,在航空、航天、生物技术等领域都有广泛的应用。该技术可实现优质高产低耗,大大提高系统的可靠性和智能化功能,已经成为电子领域活跃的发展方向之一。论述了MEMS微系统技术的重要性,从微感知与微控制、微流动控制、微惯性测量装置、微型飞行器、可穿戴和可植入式装备、纳机电谐振器、扫描隧道显微镜等七大方面分别论述MEMS微系统技术发展现状,并对该技术进行了展望,以期对未来发展并应用该技术具有借鉴意义。     

"微时代"对大学生学习绩效影响的调查与分析

近几年来,"微时代"对远程学习绩效的影响已经成为研究者们广泛关注的热点问题,而对以接受传统教育方式为主的大学生学习绩效的影响关注者却不多见."微时代"对大学生的学习绩效产生了哪些影响、原因何在、如何去解决,这正是本研究着力要解决的问题.研究首先结合大学生特点和学习绩效影响因素明确了"微时代"大学生学习绩效这一概念和测量维度,在此基础上设计了调查问卷,并对西部某高校289名大学生进行了调查研究,然后从大学生日常学习行为、移动学习行为、学习态度及学习结果四个维度分析了"微时代"对大学生学习绩效的影响,最后在原因分析的基础上,分别从学校、教师和学生层面分别提出了改进大学生学习绩效的对策与建议.     

微小型飞行器多传感器融合容积姿态估计北大核心

针对微机电系统(MEMs)陀螺仪精度低、噪声大且误差随时间累积的问题,扩展卡尔曼滤波(EKF)线性化误差的问题和无迹卡尔曼滤波(UKF)时间耗费大的问题,提出了一种欧拉角容积卡尔曼滤波(CKF)姿态估计方法。建立了欧拉角姿态运动学模型,以姿态角为状态量、加速度计和磁强计输出解算得到的姿态角为观测量,采用容积数值积分理论来计算非线性函数的均值与方差,实现了多传感器辅助的微小型飞行器(MAVs)CKF姿态估计方法。仿真结果表明:估计精度方面,CKF与UKF相当,优于EKF;滤波稳定性方面,CKF与UKF相当,显著优于EKF;时间耗费方面,CKF优于UKF。