结合实时数据产品与北斗短报文的厘米级海洋精密相对定位

针对远海精密定位的广泛需求和传统精密定位服务费用昂贵的问题,提出利用北斗短报文设备传输导航观测数据,结合实时服务数据产品,以实现海洋的低成本厘米级精密相对定位。为了克服短报文传输频率低的缺点,采用融合空间相对定位和精密单点定位两种技术来加密分钟间隔以外的坐标,避免了传统时间基线法加密坐标存在的误差累积现象。分别基于静态和动态海洋观测数据进行仿真实验,结果表明,新方法无论在水平方向还是垂直方向上,都可以实现厘米级定位,且对时间间隔不敏感。     

节点实时性能自适应的集群资源分配算法

由于配置和所运行作业的不同,集群各节点的实时性能差异较大。为提高集群性能,提出节点实时性能自适应的集群资源分配算法 (node real-time performance adaptive cluster resource scheduling algorithm,NPARSA)。节点实时性能用其配置(CPU核数及速度、内存容量、磁盘容量)和实时状态参数(CPU、内存和磁盘的剩余数量及磁盘读写速度)表示。NPARSA根据作业类型自主选择节点性能评价指标的权值,实现节点实时性能对于作业类型的自适应。实时性能最优的节点分配给作业。虚拟机实验和物理集群实验表明,与Spark默认资源分配算法、没有考虑作业类型与节点匹配的算法、使用作业和节点匹配差异程度作为资源分配依据的算法相比,NPARSA能更有效地缩短作业执行时间、提高集群性能。     

前苏联/俄罗斯军用计算机处理器研制历史及现状

正冷战时期,作为超级大国的前苏联与美国抗衡走独立发展道路,在计算机技术领域取得了很高的成就。前苏联首屈一指的计算机技术科研机构——列别捷夫精密机械与计算技术研究所先后研制了M-40和"厄尔布鲁士"系列中央处理器,用于航天工程、核武器和防空武器系统等军事装备中。前苏联在军用中央处理器研制领域成绩斐然1959年,前苏联研制出第一台真空管计算机M-40。在前苏联第一次成功     

软计算在污水处理过程控制中的应用

阐明了软计算技术在污水处理过程中应用的必要性、可行性及对行业所带来的社会效益和理论意义,着重分析了其在污水处理过程中的应用情况,简要探讨了软计算技术今后应深入研究的问题和方向,指出将软计算算法和智能控制策略结合起来有利于提高模型预测精度,提高过程控制系统动态响应能力。     

子母弹结构特征对分离特性影响分析

超声速下子母弹的分离过程是一种包括多体运动边界与复杂气动流场干扰的多体分离问题.采用嵌套网格技术,对流体力学方程组及六自由度刚体动力学方程组进行了耦合求解,重点研究了子母弹的结构特征(包括子弹的数目、有无弹翼及排列方式等)对分离过程中流场特性的影响.结果 表明:嵌套网格技术能较好地模拟超声速子母弹分离过程中的复杂扰动流...     

区块链在车联网中的应用综述

针对当前车联网系统面临的网络安全与可信以及数据大规模同步共享挑战,提出利用区块链技术提升车联网系统的安全性水平与协同共享能力.首先从概念特征与技术架构两个层面对区块链技术进行了整体概述,并结合区块链去中心化存储、共识安全防护、数据不可篡改等特点,探讨了区块链与边缘计算协同应用的互补优势与研究现状.进而从协作同步、安全信...     

车用爪极发电机新型三维分段等效磁路法研究

电励磁爪极发电机凭借其机械强度高、可靠性强等优点广泛应用于重型军用车辆领域。采用三维有限元法计算用时较长,而传统等效磁路法存在漏磁考虑不充分,结果不精确等缺陷。在现有二维磁路模型基础上,提出了一种基于轴向分段的爪极发电机新型三维磁路数学模型,该模型计算结果精确,漏磁考虑充分,大大降低了三维有限元法的计算时长。同时,推导出了各部分磁阻的解析计算公式,在此基础上得到了电机反电动势解析值以及磁密值。最后,通过对比分析三维有限元数值计算方法与新型三维磁路分析方法的解析结果表明了外特性曲线中两者电机端电压极差为4.45%,验证了所提出方法和理论分析的正确性与合理性,为研究电励磁爪机发电机的电磁特性分析提供了理论依据。     

动爆冲击波场空间位置分布规律研究

为研究装药速度对爆炸冲击波场空间位置分布规律的影响,对不同速度装药的空中爆炸冲击波场进行了数值模拟,获取了动爆冲击波场演化历程图像。仿真结果表明：装药速度影响下爆炸冲击波波阵面的形状不再为球形,并且冲击波作用场呈现沿装药速度方向移动的现象,其移动量可以由波阵面所围区域几何中心的移动来表征,移动停止时几何中心的移动距离与装药速度大小近似成正比。对几何中心的移动距离开展了量纲分析,并在仿真数据的基础上建立了装药速度影响下几何中心移动距离的工程计算模型,校验结果表明,计算模型的精度较好,具有一定普适性。     

2022年深度学习技术主要发展动向分析

深度学习正逐渐成为新一代人工智能最核心的技术之一。对2022年深度学习热门领域的主要发展动向进行了综合评述。首先,介绍小数据小样本深度学习研究领域的最新进展;其次,探讨量子计算与深度学习的融合路径;然后,概述强化学习对通用智能的推动作用;最后,盘点深度学习在多模态学习方向的进展。综述表明,面向小数据、小样本的深度学习技术正在引领深度学习向自监督方向不断迈进,深度学习与其他先进计算范式（例如量子计算等）深入融合趋势愈发明显,强化学习在一定程度上具备解决复杂问题的通用智能,多模态深度学习技术已迎来关键性突破。