大型复杂曲面类毛坯最佳适配算法的研究

提出了一种复杂曲面类毛坯与设计原型最佳适配的优化算法.通过曲面的旋转、平移以及改进的多目标优化算法,完成了毛坯预定位、精调整以及细微处理,使得毛坯与理论曲面尽可能吻合,从而达到了改善加工余量分布的目的,并且减少了毛坯的堆焊量,大幅度提高了生产效率     

Y形缝隙加载小型化超宽带Vivaldi端射天线

针对常规Vivaldi天线尺寸大、低频段前向辐射增益低的问题,设计了一款覆盖2.7~18.3GHz的小型化高增益超宽带端射天线。该天线通过在辐射贴片两侧加载Y形缝隙的方法,将天线表面电流汇聚于槽线附近,使天线的辐射特性明显提高。改善天线的阻抗匹配特性,展宽天线带宽,提高天线的增益,增强天线端射效果,天线的尺寸仅为25mm×25mm×1mm,实现了小型化。低频部分(2.7~8GHz)增益比原始天线提高最大值为3.5dB。通过天线实物的加工和测试,进一步验证了设计的可靠性。     

60Si2Mn半固态非枝晶组织特征与触变性能

利用自制高熔点半固态试样制备装置,对60Si2Mn半固态试样非枝晶组织以及影响因素进行了试验研究.结果表明:60Si2Mn半固态显微组织结构的特点为近球形先析出相均匀分布于残余液相.搅拌工艺制度、搅拌功率与搅拌时间对凝固初生相形态影响显著.采取降温搅拌方式,较大搅拌功率和搅拌时间,初生组织得到了充分的细化和均匀的球化.60Si2Mn非枝晶组织形态是影响剪切变稀触变性能的主要因素.     

十六元零相关区周期互补序列偶集的构造

基于二元零相关区周期互补序列偶集和逆Gray映射,提出了两种十六元零相关区周期互补序列偶集的构造方法。第一种方法是在二元至四元序列逆Gray映射的基础上,结合四元至十六元序列的映射进行构造;第二种是利用一种新型逆Gray映射构造十六元零相关区周期互补序列偶集。两种方法均可以由二元序列直接生成十六元序列,从而为十六元序列的构造提供了一种新的思路。由于零相关区互补序列集可以看作零相关区互补序列偶集的特例,该方法也适用于零相关区周期互补序列集的构造。     

一种磁场积分方程奇异性处理的有效方法

为解决使用磁场积分方程计算目标的电磁特性精度低的问题,通过对磁场积分方程奇异性的分析,提取并处理方程内层积分中的近奇异性,采用简单的积分域变换方法处理矩量法计算中外层积分的奇异性,从而达到了使用基于矩量法的MFIE来精确计算目标雷达散射截面(RCS)的目的.该方法得到的RCS与电场积分方程所得结果吻合良好,误差在0.5 dB以下,计算结果表明算法具有效性.     

贵州黄平铁厂沟铝土矿床沉积特征

通过对黔东南黄平铁厂沟铝土矿区大井、包老及鞭炮厂三个剖面沉积特征进行研究,发现大井剖面中以砾石、豆粒结构为主,致密块状构造少见,反映其形成环境为靠近河流入湖处;包老剖面广泛发育致密状与碎屑状铝土矿韵律,两者之间呈突变接触关系,说明其形成于靠近河道的湖岸环境或河流的漫流或片流入湖环境,为间歇性供给的产物;鞭炮厂剖面中以致密状铝土岩(矿)为主,揭示其形成于水体宁静的较深湖环境.三条剖面沉积特征反映成矿时古地理格局为北高南低的态势,成矿物质由河流从研究区北部带入湖泊或入湖口堆积成矿,因此,研究区北部是找铝土矿的优势区域.     

基于复用测试逻辑方法的集成电路硅调试设计方案

提出了一种集成电路芯片的硅调试设计方案.采用具有短链扫描结构的扫描链复用方法,以提高对芯片触发器类信息的读写速度,为存储器内建自测试（MBIST）控制器增加异步通信调试接口,以提高静态存储器类信息的访问速度,同时,简化了MBIST控制器的物理设计难度.结果表明,所提出的硅调试设计方法可以降低硬件资源的消耗,使得调试软件设计的难度和复杂度显著降低,并使得硅调试的相关操作更加简便.     

河南省公共服务与经济发展相关性实证分析

通过构建公共服务与经济发展水平综合评价指标体系,综合测度河南省2000—2010年的公共服务与经济发展发展水平,并进行相关和协同性实证分析.结果表明:新世纪以来河南省公共服务与经济发展水平呈持续上升趋势,经济增长与公共服务水平之间呈显著正相关关系,但公共服务水平增速较缓,与经济发展的协同性有待提升.提出了调整公共支出结构,提升公共服务水平,促进经济建设与公共服务持续、协调发展的政策建议.     

论淮河流域城镇体系空间结构的演变

当代淮河流域没有形成独立的城镇体系,很多学者认为这是历史造成的,因为自古至今淮河流域城镇发育就不完善.但研究发现:淮河流域城镇演变可分为两个阶段:公元12世纪以前,淮河水系完整,城镇发育完善,中心城市地位突出,城镇密集区空间从流域西北部向流域北部再向流域东南部逐渐转移;公元12世纪以后,黄河夺淮,淮河水系紊乱,城镇发育缓慢,中心城市缺失.     

基于主成分分析和极端学习机的测谎方法研究

为了克服当前基于P300的测谎方法训练时间长、个体识别准确率不够高的缺点,提出了将主成分分析(Principal component analysis, PCA)和极端学习机(Extreme Learning Machine,ELM) 相结合的PCA_ELM测谎方法.该方法使用典型的三刺激测谎范式,记录30名随机划分的撒谎和无辜者在Pz电极上的脑电(EEG)信号, 选择探针刺激响应并对每名受试者的每5个响应波形进行平均,然后对两类信号提取小波特征.PCA被用于对原始特征空间进行特征选择.降维后的特征样本被送到ELM分类器,该分类器学习速度快,泛化能力强,但是对于其隐层节点数的指定一直未有有效的解决方法.我们通过对特征子空间的维数和ELM的隐层节点数进行二维的网格搜索算法,基于交叉验证的方法,对两个参数进行同步优化选择,训练得到最佳参数下的分类模型.实验结果表明,提出的PCA_ELM方法不仅在训测谎准确率上高于当前的广泛使用的分类模型,而且训练时间大大缩短,尤其适合于在线的测谎系统.