亚音速轴流风扇静转子相互作用线谱噪声预报

静转子相互作用线谱噪声是亚音速轴流风扇主要噪声源之一,快速预报该噪声对风扇设计初期的叶片选型和参数设计具有重要意义.因此在叶栅响应函数理论的基础上考虑静转子叶片的相互作用,采用叶片经验尾流模型模拟转子尾流,推导得到静转子叶栅相互作用线谱辐射声功率半经验半理论计算公式.通过与NASA已有的试验模型和计算模型结果对比,验证...     

基于SuperMap的战区油料保障系统设计与实现

通过对SuperMap与战区油料保障的结合,研究了基于SuperMap的战区油料保障系统,充分利用信息时代的成果提高油料保障的效能。分析了建立基于GIS的战区油料保障系统的必要性,全面构建了基于SuperMap的战区油料保障任务的数学模型,提出了未来信息化油料保障的可能途径,系统的设计并实现了基于SuperMap的战区油料保障系统,从而达到优化油料保障环节,缩短油料保障时间,提高油料保障透明度的目标。     

ISP技术在新型锅炉监控报警装置中的应用

传统的锅炉监控装置存在电路结构复杂,研发周期长,现场维护和升级困难等缺点,不能灵活地满足用户的需要。为了提高该类装置的整体性能,从实用的角度出发,在现有类似装置的基础上,设计了新型锅炉监控报警装置。该装置采用EDA的系统设计方法,通过VHDL语言的编程使硬件电路设计软件化,简化了电路结构、缩短了研发周期。同时由于在设计中采用了ISP技术,所以可方便地实现系统的现场维护和升级。该装置不仅适用于社会的生产和生活等领域,而且在我军新时期后勤保障方面也有较广泛的应用前景。     

基于Web的数据库与Windows DNA的三层应用

回顾了应用模型的发展过程 ,介绍了当前三层应用模型的结构及其优势 ,以及如何在windows平台上构建基于这一新的模型的应用 .     

柔性长鳍波动推进试验及分析

以依靠长背鳍推进的“尼罗河魔鬼”为研究对象,对柔性长鳍波动推进模式的运动学进行了研究。介绍了“尼罗河魔鬼”巡航游动试验的实验原理及方法,通过试验揭示了波动柔性长背鳍的形态学特征、运动特性及运动参数间的相关性,定性描述了“尼罗河魔鬼”正、逆向行进时背鳍产生波形的差异,在此基础上建立了柔性长鳍波动的运动学简化模型,利用细长体理论估算样本巡航游动时的水动力学效率大于83.12%。     

多模板指纹的特征拼接

许多自动指纹识别系统在注册阶段对于每个用户存储同一手指的多个模板指纹,在认证阶段将输入的指纹和存储在模板库中的相应手指的多个模板指纹进行比对。提出了将多个模板指纹的特征进行拼接的方法,将多个模板指纹拼接成一个模板指纹。这样,在认证阶段可以减少和输入指纹进行比对的模板个数,加快了比对速度。同时,拼接而成的模板指纹比单个模板指纹的特征丰富,有利于提高识别的正确率。实验测试表明,方法能够提高系统的识别性能。     

基于德尔菲法的未知水雷性能分析

战时,布雷方所布水雷的参数设定对另一方来说往往是未知的,为了避免扫雷的盲目性,扫雷一方需要对未知水雷的性能有一定的了解.为了对待扫雷区中未知水雷的性能作出估测,目前常用的预测方法有层次分析法、灰色系统预测法和回归预测等,根据水雷战偶然性强、随机因素多等特点,通过引入德尔菲法,分析了利用该方法估测未知水雷性能的可行性,提出了确定水雷性能模糊集隶属度的方法.实例证明,其结果可为扫雷作业方式的合理选择提供参考,从而提高了扫雷的效率.     

战略决策模拟中的态势表现

战略决策模拟中,态势表现是实现模拟可视化的关键,具有举足轻重的作用,其研究与实现是一项具有相当难度的课题.首先分析战略态势表现所要解决的两个基本问题,即态势数据和可视化表现;其次着眼于两者的分离,按照面向对象的设计思想,提出了一种面向对象的战略态势表现实现思路;最后,给出了开发战略态势表现系统的基本工作思路.在决胜系列战略决策模拟系统的开发中,按照该思路实现了态势表现子系统,较好的满足了模拟需求.     

跨音速流动中涡轮动叶叶顶的气膜冷却特性分析

为了掌握跨音速流动中涡轮动叶叶顶气膜冷却特性,采用压敏漆测试技术来研究叶顶间隙高度和质量流量比对叶顶气膜冷却特性的影响规律。研究结果表明:在小质量流量比条件下,增加叶顶间隙高度能够有效改善叶顶中弦区域的气膜覆盖,然而当质量流量较大时,叶顶间隙高度变化对叶顶中弦区域的气膜冷却效率分布影响并不明显;在小叶顶间隙高度条件下,随着质量流量比增加,叶顶中弦区域冷气覆盖效果逐渐变差,在大叶顶间隙高度条件下,仅当质量流量比从0.1%+0.05%增加到0.14%+0.07%时,叶顶中弦区域的冷气覆盖效果才有所改善。     

辅助任务增强的中文跨域NL2SQL算法

自然语言到结构化查询语言(natural language to structured query language,NL2SQL)任务旨在将自然语言询问转化为数据库可执行的结构化查询语言(structured query language,SQL) 语句。本文提出了一种辅助任务增强的中文跨域 NL2SQL 算法,其核心思想是通过在解码阶段添加辅助任务以结合原始模型来进行多任务训练,提升模型的准确率。辅助任务的设计是通过将数据库模式建模成图,预测自然语言询问与数据库模式图中的节点的依赖关系,显式地建模自然语言询问和数据库模式之间的依赖关系。针对特定的自然语言询问,通过辅助任务的提升,模型能够更好地识别数据库模式中哪些表/列对预测目标 SQL 更有效。在中文 NL2SQL 数据集 DuSQL 上的实验结果表明,添加辅助任务后的算法相对于原始模型取得了更好的效果,能够更好地处理跨域 NL2SQL 任务。