130 nm加固SOI工艺的抗辐射控制芯片设计

针对航天电子系统控制模块对集成电路的抗辐射需求,在130 nm部分耗尽绝缘体上硅(Silicon-On-Insulator,SOI)工艺平台上设计了一款基于比例、积分、微分控制算法的控制芯片,并分别从晶圆材料、制备工艺、版图设计的角度对芯片进行了总剂量辐射加固。流片测试结果表明,芯片的调节精度达到了5×10~(-12),与进口抗辐射现场可编程门阵列水平相当;在长时间频率稳定度方面,芯片优于国外抗辐射现场可编程门阵列。对芯片进行的模拟辐照试验表明,芯片在300 krad(Si)的总剂量辐照条件下依然可以正常工作。     

基于灰色聚类的信息作战指挥协同效能评估

在立足于作战指挥理论的基础上,分析了信息作战指挥协同要素,研究了信息作战指挥协同要素与指挥协同能力之间的映射关系,设计了信息作战指挥协同效能指标体系,利用基于中心点的三角白化权函数对各级指标进行灰色聚类评估。评估结果表明,针对查找信息作战指挥协同活动中存在的短板所提出的改进建议,具有一定的参考价值。     

基于CMAC的模糊神经网络方法

结合模糊神经网络和小脑模型连接控制CMAC理论,提出训练时间短、精度高的CMAC模糊神经网络方法,给出了网络结构、算法,并通过一个维修经费预测实例讲述了这种算法.     

基于多源冲突数据聚类的态势估计方法

传统调和式态势估计方法在面对多源冲突数据时融合效果不佳。为此,提出一种基于冲突数据聚类的非调和式态势估计方法。首先利用迭代自组织数据聚类方法(ISODATA)对多源冲突数据进行聚类,然后利用频度和可信度对数据簇的重要性进行评估,最后得到态势估计结果。仿真结果表明,与传统态势估计方法相比,所提方法在融合多源冲突数据时能够得到可信度较高的态势估计结果。     

一种新的k-means聚类雷达信号分选算法北大核心

针对传统k-means聚类算法在雷达信号分选中应用存在的不足,提出了一种基于数据场和灰关联分析的k-means聚类雷达信号分选算法。该算法首先根据数据场理论计算所有数据样本的势值,寻找局域势值最大值,选取距最大值最近的样本数据作为初始聚类中心,局域势值最大值个数作为聚类数目;然后用灰关联度代替欧式距离来判断数据样本间相似性。该算法能够自动获取初始聚类中心和聚类数目,对频率捷变雷达具有较好的分选效果。仿真结果验证了算法的可行性。     

作业名层次化聚类算法预测作业运行时间

预测作业的运行时间有益于提升系统的调度性能,而聚类有助于训练出更好的预测模型。传统的聚类算法很难将相似的作业名聚类,为了将相似的作业更好地聚类,通过分析其组成成分的语义重要性,构建字母-结构-数字的作业名层次化聚类算法。以两台超级计算机的真实数据为例,实验结果发现,应用此算法聚类后的数据训练模型的预测精度相较传统方法有一定的提升,整体预测精度为70%～80%。     

最大树法在登陆地域选择中的应用

针对登陆作战中登陆地域选择的问题,提出了一种基于最大树法的解决途径。通过对影响登陆作战中登陆地域选择的主要因素进行定性、定量分析,建立了登陆地域分类模型。以第二次世界大战中著名的登陆战例——诺曼底登陆中登陆地域选择为例,对模型进行了验证,现代数学计算结果与历史实际作战情况较好地相互吻合。     

CVD碳与裂解碳对C/SiC微观结构和力学性能的影响

以粘胶基碳纤维毡为原料,经CVD沉积碳增密处理后,采用酚醛树脂浸渍-裂解对C/C预制体的密度进行调节,通过气相硅渗透反应工艺制备了C/SiC复合材料.利用SEM对C/C预制体和C/SiC复合材料的显微形貌进行了表征.研究了CVD碳和裂解碳对C/SiC微观形貌和力学性能的影响.结果表明:CVD碳含量较低时,碳纤维将受到气相硅的反应性侵蚀,反之则造成复合材料中残余碳含量过高、SiC基体相含量偏低,材料力学性能下降.当CVD碳的体积分数为17.5％、裂解碳的体积分数为12.0％时,得到的C/SiC力学性能最佳,其强度和模量分别为217MPa和209 GPa.