学生思想品德的结构、形成与发展研究

学生的品德主要是在社会舆论的熏陶下和家庭教育、学校教育的作用下形成的,是社会现实在人脑中的反映。学生的思想品德发展是人的全面发展的重要组成部分。学生思想品德的结构、形成和发展问题,是教育工作者应研究的重要课题之一。     

析《儿女英雄传》中的程度副词“最”

本文拟就通过数据库数据对《儿女英雄传》中的程度副词"最"的语法功能进行分析,并与现代汉语中的"最"相比较。     

在热处理领域应用可靠性理论的研究

本文提出以最小失效概率为标准,解决钢材强韧性最佳匹配问题,并以此来优选钢材的回火温度或淬火温度。本文将可靠性理论引入热处理领域,以强度理论和断裂力学为依据,应用干涉模型和最弱环模型,在一定条件下计算出各种状态下材料的一系列综合失效概率,进而找出具有最小失效概率的状态,即为此条件下最佳强韧性匹配的状态,也就是我们应当优选的状态。     

基于二维目标的增强检测与舷角约束导引方案

针对无人水面船不确定水域的特定目标搜索与可控角度导引问题,探索了基于YOLO的目标检测方式以及基于舷角约束的导引控制方法。在分析水面海雾等不确定条件基础上,设计相关滤波器并采用改进式YOLOv5算法对目标特征提取,并结合相机深度信息进行坐标转换实现对水面目标的检测定位;在导引规划中,改进传统比例导引为滑模变结构导引控制,实现高机动性目标舷角约束制导。控制系统设计上,采用TCP/IP结合ROS机制,打造了针对视觉信息处理的舷角约束末端制导系统。最终借助Autolabor无人系统平台完成了二维模拟实验验证,目标导引误差结果为1.54%,证明了该方法的有效性和可行性。     

时间敏感网络流量调度机制研究综述

时间敏感网络作为一种确定性网络技术,能够通过多种流量调度机制确保关键流量进行具有确定延迟边界的实时传输,具有重要的应用价值。从实现原理角度,分析对比时间敏感网络各调度机制的特点;分析各调度机制的基本原理和研究重点,并以调度性能提升为主线,梳理各调度机制研究进展;针对当前的研究盲区,阐述时间敏感网络流量调度机制的研究趋势。     

基于深度迁移学习的低分辨雷达目标识别方法

针对低分辨雷达人工目标识别效率较低的问题,提出了基于深度迁移学习的雷达自动目标识别方法。该方法利用雷达回波序列轮廓像构建空中目标数据集,使用深度卷积神经网络自动提取回波数据中的深层特征,并对雷达目标进行分类识别。为了解决深度学习对样本量的巨大需求,在分类模型训练时,引入迁移学习思想,将经ImageNet数据集预训练过的初始网络模型迁移到雷达目标识别任务中,再通过空中目标数据集对模型参数进行微调,实现小样本条件下对空中目标的粗分类。实测数据的结果表明：所提方法能够在小样本条件下较为准确地对空中目标的大小和架次进行分类识别,具有良好的识别性能。     

协同爆炸时冲击波毁伤效应研究综述

协同作战作为未来战场针对关键目标的重要打击形式。多弹协同爆炸时,冲击波等多毁伤元相互交会、耦合,作用载荷异常复杂,进而导致目标出现新的毁伤模式,为协同毁伤研究带来了很大的困难。为此,国内外学者针对协同爆炸时冲击波叠加效应、目标结构的响应规律、毁伤效应及毁伤评估方法等方面,开展了地面技术兵器、建筑等目标的多次多弹协同打击研究。从协同爆炸毁伤元特性、部分目标的结构响应和仿真研究手段等3个方面论述了目前的研究现状,总结了目前研究中取得的成果,并对未来的研究方向进行了展望,为开展多次多弹协同爆炸的毁伤效应研究提供了参考。     

双基发射药螺杆挤压成型多出口模具结构设计优化

为研究某双基发射药在多出口螺杆挤压机内的流动过程,采用单因素法探究出口数目对发射药流动过程的影响,而后以提高生产效率为优化目标,以流道压强差为约束条件,对挤出口数目、模具长度和模具收缩角进行正交实验。结果表明,增加出口数目可以提高产量,减小最大压强差,使生产更加高效和安全;对质量流量和流道压强差影响程度的排序为：出口数目>模具长度>收缩角,并得到最合理的结构参数组合为出口数目5,模具长度40 mm,收缩角37°,此时质量流量提高了17.6%,流道压强差降低了25.0%,满足并保证发射药致密性的要求。