碳纤维/双马来酰亚胺复合材料修复性能

为了得到碳纤维/双马来酰亚胺复合材料最佳修复效果,采用碳纤维/环氧复合材料和环氧胶膜作为修复材料,对带Φ15 mm和Φ5 mm预制孔碳纤维/双马来酰亚胺复合材料进行单面贴补、双面贴补和单面阶梯挖补修复。研究了补片长度、厚度和铺层顺序对修复效果的影响,并结合修复试样的拉伸断裂模式,优化了修复参数。结果表明:补片边缘母板中存在的应力集中和厚度方向拉伸应力是导致母板断裂的关键原因;双面贴补修复试样拉伸强度能恢复到完好试样的90%以上,单面贴补和阶梯挖补修复试样拉伸强度能恢复到完好试样的80%以上。     

脉冲修正弹控制参数粒子群优化算法

针对脉冲修正弹自身控制离散不连续特征,开展脉冲修正弹脉冲控制参数优化设计方法研究。考虑到脉冲成本和精度的双重要求,选择以脉冲发动机工作次数和脱靶量最少为双目标的函数。在风干扰条件下,提出以脉冲控制时间间隔为离散脉冲控制参数设计变量建立优化模型,以此发展一种改进型递减惯性权重粒子群优化脉冲控制参数的方法,提高修正参数优化收敛速度。仿真结果表明:该算法能快速有效地获得最优解,为在干扰条件下寻找最优的脉冲修正参数和脉冲工作方式提供一种优化设计思路。     

探空火箭图像采集与压缩系统的研究与实现

针对探空火箭的应用要求,研究并实现了一种多路实时图像采集和压缩系统,介绍了系统实现的方案以及采用的两种关键技术。系统采用了基于ARM和FPGA的嵌入式系统架构,以专用的压缩芯片作为图像处理单元,通过采用提高摄像头分时复用的可靠性和优化压缩比控制方案两条技术途径,解决了图像低功耗、实时压缩等问题。系统电路结构精简,集成度高,灵活性强。实际测试表明:系统性能可靠,具有轻小型、低成本、低功耗等特点,在空间环境垂直探测实验中,系统拍摄到火箭箭头与发动机分离、电场探测伸杆展开等重要画面,使用边缘强度评价法对所得图像进行质量评价,图像清晰度满足科学研究与工程应用的需要。     

状态机嵌入DEVS的组合建模方法研究

DEVS提供了模块化、层次化的系统建模和仿真执行框架,但是缺乏对于系统行为的抽象建模能力。状态图扩展了原有的FSM,通过可视化的、灵活的状态迁移图描述系统的复杂行为。提出将状态图嵌入DEVS的组合建模方法,互为补充,以建立复杂的离散控制系统。DEVS作为系统的建模框架并提供执行逻辑支持,状态图扩展DEVS的事件交互机制和时间推进机制,描述系统的行为逻辑。详细介绍了状态图和DEVS的语法语义,重点阐述状态图嵌入DEVS的实现机制。结合一个应用实例,说明嵌入状态图的DEVS用于建立离散控制系统模型的优势。     

使用融合乘加加速快速傅里叶变换计算的向量化方法

融合乘加指令加速快速傅里叶变换计算的向量化方法,通过变换快速傅里叶变换的蝶形单元运算流程,将传统计算方式中独立的乘法和加法操作组合成次数更少的融合乘加操作,使得时间抽取法基2快速傅里叶变换算法的蝶形单元计算的实数浮点操作由原来的10次乘(加)操作减少到6次融合乘加操作,时间抽取法基4快速傅里叶变换算法的蝶形单元计算的实数浮点操作由原来的34次乘(加)操作减少到24次融合乘加操作;优化了蝶形因子的向量访问,减少存储开销。实验结果表明,提出的方法能够显著加速快速傅里叶变换的计算,取得高效的计算性能和效率。     

一类新的正交变换——离散混合变换及其在卷积计算中的应用

本文首先定义了一种新的正交变换－离散混合变换（ＤＭＴ）及其逆变换（ＩＤＭＴ）,然后给出了ＤＭＴ的一种基－２快速递推算法,并进一步讨论了用ＤＭＴ来快速计算卷积的方法,常用的离散付里叶变换（ＤＦＴ）,离散Ｈａｒｔｌｅｙ变换（ＤＨＴ）均可视为ＤＭＴ的特殊情形。     

英语国籍词

本文分类论述了繁杂的英语国籍词及其用法.     

运用分子场论对金属间化合物Nd_2Fe_(17)Hx(0≤x<5)的磁性分析

将二亚点阵分子场理论(MFT)用于渗氢化合物Nd_2Fe_(17)H_x系列,分析其磁性与温度的关系。通过与实验比较,确定分子场系数n_(RR)、n_(RF)和n_(FF),计算居里温度T_c得到了总磁矩M(T)、交换场H_(Nd)(T)和H_(Fe)(T)随温度变化的关系曲线。计算结果表明,对于渗氢化合物Nd_2Fe_(17)H_(X~y)随着氢含量的增加,引起分子场系数n_(FF)明显增大,同时H_(Nd)、H_(Fe)(T)增大,居里温度T_c相应升高。     

海南省国动委组织应急通信演练

为进一步提高科技信息动员专业保障队伍应急通信保障能力,前不久海南省国动委科技信息动员办在省政府、省军区有关部门指导下,以发生重大地质自然灾害为背景,组织3支应急通信保障队伍共220人开展了水上运送应急通信物资、利用便携卫星传输设备     

基于EEMD方法的混合信号分离识别

针对宽开通信侦察系统中的多信号分离问题,提出了一种总体平均经验模式分解(EEMD)方法。首先对混合信号进行去噪,进行功率谱估计,然后利用EEMD方法对混合信号进行分解得到一簇本征模态函数IMF(Intrinsic Mode Function),对代表单个信号的IMF进行Hlibert变换,得到与各阶IMF相对应的瞬时频率,确定信号的个数,估计出其载波频率,设计出相应的带通滤波器,分离出单个信号。最后设计决策树对分离出的单个信号进行调制识别,确定信号的种类。文中以三个信号组合ASK、BPSK、2FSK为例,通过仿真验证了方法的有效性。