反应性树脂体系化学增黏和物理减黏机制的分离

采用等温差示扫描量热(DSC)法,研究了CTD-128环氧树脂与GA-327(DDM改性芳胺)的固化度-时间变化关系;采用AR2000EX型旋转流变仪,测试了上述体系的等温黏度-时间关系.比较等温条件下的固化度-时间关系和黏度-时间关系,建立了等温条件下的黏度-固化度的等时对应关系,结果表明在纯化学增黏机制影响下,树脂体系的黏度随固化度增加先缓慢增加,当固化度增大到一定程度后黏度快速增加.将等温条件下的黏度-固化度关系进行变换,得到恒定固化度下的黏度-温度关系,揭示了在物理减黏机制影响下,树脂体系黏度随温度的增加而降低,并且黏度降低幅度随固化度的增加而增大.两种黏度影响机制分离的实现,为反应性树脂体系实时黏度的准确预测提供了技术支持.     

尾空泡对水下航行体流体阻尼力影响数值计算分析

针对航行体尾空泡对流体阻尼力影响的问题,结合动坐标系技术和空泡多相流数值模拟方法,通过求解雷诺平均的纳维-斯托克斯方程组,进行阻尼力计算研究。试验数据对比结果表明,该方法具有较好的精度。数值计算研究表明,尾空泡会削弱航行体尾部压力的不对称性,使航行体尾部流体阻尼力减小。当尾空泡增加到一定尺寸时,流体阻尼力减小的幅度逐渐趋缓,同时尾空泡也改变了流体阻尼力随攻角的变化趋势。研究充分表明了航行体流体力设计中考虑尾空泡影响的必要性。     

基于两阶段感染过程分析的蠕虫传播模型SSI

合理的蠕虫传播模型可以准确地描述蠕虫类恶意代码在网络中的传播行为,有助于在开展蠕虫防护、检测和抑制技术的研究时更深入地分析蠕虫的传播机制。通过引入和分析蠕虫的感染时间这个在经典的传染病模型研究中被忽略的重要因素,使用确定性建模分析方法推导得出SSI蠕虫传播模型,合理地反映网络中的脆弱性主机在蠕虫传播时可能的状态转换。模拟仿真表明,SSI模型可以相对准确地描述蠕虫类恶意代码在网络中的传播过程。     

大规模科学数据体绘制技术综述

体绘制是刻画大规模科学数据中复杂物理特征的有效途径,然而,数据量极大、特征难以捕捉等问题依然是目前体绘制研究的主要挑战。为此,研究者们从三个方面对体绘制算法进行了深入研究,以提高大规模数据体绘制的效率和效果。一方面,依托硬件通过多处理器核来分担计算,降低单处理器核所要完成的计算量,是提高体绘制效率的一个有效途径。另一方面,充分发掘数据场内在特性对三维数据场进行约简,大幅减少绘制处理数据量从而降低算法开销,也是提高体绘制效率的一个有效途径。同时,在体绘制算法中融入特征分析和特征增强方法,让复杂物理特征从数据场中突显出来,以实现对科学数据的高质量绘制。本文对国内外体绘制技术相关研究进展进行了调研、综述,并分析了不同的研究方法,最后展望了未来体绘制技术研究的可能发展方向,包括应用驱动的特征体绘制、基于特征的约简体绘制、适应硬件的体绘制多级加速以及原位智能化体绘制等。     

光互连网络中资源预留的多级光互连仲裁机制

基于资源预留策略提出一种多级光互连仲裁机制,通过将网络分级实现快速、高效的仲裁。多优先级数据缓存队列的传输节点设计,提供了不同类型流量的差异化传输;通过预约式两级仲裁机制,实现网络的完全公平与100%的高吞吐率。设计并对快速仲裁通道进行了合理布局,极大地缩短了仲裁延迟。仿真结果表明:采用基于资源预留的分级仲裁策略,在多种流量模式下所有节点均获得公平的服务。与Feather Weight相比,分级仲裁策略吞吐率提高17%;与2-pass相比,仲裁延迟减少15%,同时,功耗减少5%。     

粒子滤波匹配追踪重构算法

针对现有贪婪迭代类压缩感知重构算法对非高斯量测噪声抵抗性差的问题,提出一种盲稀疏度下粒子滤波匹配追踪稀疏信号重构算法。该算法将鲁棒性更高的Huber损失函数替代常规的二次损失函数,用来增加对非高斯噪声的抵抗能力;并引入粒子滤波实现对原始信号的最优估计,以削弱量测噪声的影响;在信号稀疏度未知的条件下,结合稀疏度自适应匹配追踪算法实现盲稀疏度下的原信号重构。理论分析和仿真结果表明,所提算法可以有效抵抗因非高斯噪声干扰或稀疏度未知导致的重构精度降低,且重构性能优于现有典型贪婪迭代类算法。     

基于散射机理分类与方位对称性判决的极化SAR人造目标提取

由于极化SAR人造目标电磁散射的复杂性,已有极化SAR人造目标提取方法难以完整地提取出感兴趣区域内不同类型的目标.针对这一不足,提出一种基于散射机理分类与方位对称性判决的提取新方法,充分利用目标与杂波在散射机理类型及方位对称性上的差异进行提取.与已有方法相比,该方法对极化SAR图像中不同极化特征的人造目标都有较好的提取性能,提取结果更为完整和准确.利用全极化SAR实测数据验证了本方法的有效性和优良性能.     

基于切比雪夫神经网络的软件定义卫星网络智能路由策略

针对现有的软件定义卫星网络中流表占用的三态内容寻址存储器空间不断增加,复杂的流表项查找、匹配过程导致路由转发效率降低,无法满足多样化应用需求的问题,提出基于神经网络的软件定义卫星网络智能路由架构。控制器通过训练神经网络获取数据流的传输模式,并用训练后的神经网络代替流表,在此基础上提出基于Chebyshev神经网络的智能路由策略,交换机根据数据流的业务类型预测其转发路径,以满足卫星网络应用的服务质量要求。仿真结果表明:所提路由策略显著减少了占用的三态内容寻址存储器存储空间,提高了路由效率。     

索的UL列式分析方法

通过求解索的微分方程边值问题 ,提出了分析索的收敛迭代公式。利用迭代解可顺利地确定索端位置坐标差、索力及索重之间的关系。算例表明 :本文计算索的方法 ,理论上可达到任意高的精度 ,可十分方便地用于含有索或索网混合复杂结构物的大变形分析 ,用这种方法能解决斜拉桥缆索应力松驰的计算问题。     

双预测结构融合的复杂红外图像背景抑制算法

针对复杂红外图像的背景抑制问题,提出了一种双预测结构融合的复杂红外图像背景抑制算法.算法以图像中每个像素为中心,在其局部区域内根据灰度相似程度和空间分布相关性计算像素的核值相似程度,然后根据核值相似程度有侧重地融合两种不同结构的空间滤波器的输出作为最终的预测结果,最后将原始图像与预测图像相减完成背景抑制.实验结果表明,本文提出的算法能够较好地抑制不同红外图像中的复杂背景,算法结构简单,具有较强的应用价值.