水环式真空泵出力低的原因分析及采取措施

针对水环式真空泵运行过程中出现的出力偏低问题,分析了影响真空泵出力的各种因素,并提出了解决水环式真空泵出力低的具体处理措施和建议,填补了该类泵在维护检修上理论及经验方面的不足。     

陕北志丹地区长6低电阻率油层成因机制研究

低电阻率油藏作为一种非常规油藏已被人们所认知,由于成因机制复杂,识别难度大,常被人们遗漏或错判。为了详细研究陕北志丹地区低电阻率油层的成因机制,以长6储层为研究目的层位,采用实验分析、测井曲线重叠法、交会图等方法,建立相关的平、剖面图,并结合研究区试油试采成果,对长6储层低电阻率油层的成因机制进行了深入分析。认为志丹油区低阻油层发育众多,资源潜力大,约占其总储量的40%,分布广泛,成因机制复杂,很难用常规方法进行识别;多数油层电阻率主要介于2~21Ω·m之间,甚至小于0.6Ω·m.最终得出沉积砂体控制作用、岩性细,束缚水饱和度高、粘土附加导电性和高放射性砂岩是长6低电阻率油层发育的主要因素;由于区域地质状况的差异,初步探索出了适合研究区的低电阻率油层识别标准,以便为以后研究低阻油藏提供参考与借鉴。     

流云霓彩 天工自成——琉璃制作工艺流程

<正>琉璃的制作工艺相当复杂,需要经过十几道严谨的工序才能完成,而且主要依靠手工制作,当中的每个环节丝丝相扣,不能有半点疏忽和过失。尤其以烧制为最,把握之难更可以说是一半靠技艺一半靠运气,一旦出现一点点问题,十数天、十几道工序、多少人的努力就立刻付诸东流。     

物理气相沉积法制备TP/TFA纳米薄膜与光致发光特性探究

为了探究有机荧光材料在微纳尺寸上的荧光特性，采用低真空物理气相沉积方法制备了茶碱（TP）和2，3，5，6-四氟对苯二甲酸（TFA）有机纳米薄膜。通过对TP和TFA薄膜的荧光性质进行表征发现：与TP粉末相比薄膜的荧光发射峰由1个增加到4个，发射波长范围拓宽了100 nm，TFA的荧光发射峰之间的相对荧光强度发生了变化，与原料粉末相比在408 nm处的荧光发射峰蓝移了7 nm，362 nm处的荧光发射峰红移了3 nm。另外随着纳米薄膜厚度的逐渐增加，其荧光效率也逐渐增大。通过对TP和TFA纳米薄膜的表面形貌表征发现：随着薄膜厚度的增加，颗粒的聚集形态尺寸逐渐增大，从而验证了荧光效率随膜厚增加而逐渐提升的特性。     

多星载光学传感器系统误差极大似然配准算法

针对低轨星座协同探测弹道目标过程中存在系统误差的问题，提出多星载光学传感器系统误差极大似然配准（maximum likehood registration，MLR）算法。通过一阶Taylor近似对非线性量测转换线性化，推导出目标状态的误差协方差与卫星轨道定向、姿态角测量和传感器测量等随机误差的关系，并基于视线交叉获得观测在状态空间中的近似投影，从而将MLR算法扩展到低轨星座多光学传感器的误差配准。通过引入各类测量误差的先验信息对目标状态的误差协方差进行修正，利用期望极大化迭代，实现了对系统误差的无偏有效估计及目标轨迹的融合估计。仿真验证了所提算法的有效性，且配准性能优越。     

小样本条件下SCGAN+CNN低分辨雷达目标一步识别算法

现有低分辨雷达目标识别方法，通常采用先特征提取、再进行目标分类的两步识别算法，这种算法存在识别率难以提高和方法泛化性不足的问题，对此，提出一种增强条件生成对抗网络（strengthening condition generative adversarial network，SCGAN）+卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）的低分辨雷达目标一步识别算法。该算法利用CNN自动获取采样数据深层本质特征，无需特征提取，实现对目标的一步识别。为进一步提高小样本条件下的识别效果，基于CGAN理论来提高样本在特征空间的覆盖程度，并对CGAN的判别器进行改进，在损失函数中增加混叠惩戒项，通过SCGAN生成不混叠的生成样本来更好地训练CNN，提高其在小样本条件下的识别能力。仿真对比实验校验了一步识别算法较传统两步识别算法的优越性，以及SCGAN+CNN的低分辨雷达目标一步识别算法在小样本条件下的有效性。     

混合方法优化的自适应引力搜索算法

针对引力搜索算法存在的易早熟收敛、易陷入局部最优、搜索精度有待提高等缺陷，提出一种混合方法优化的自适应引力搜索算法（gravitational search algorithm，GSA）。首先利用Sobol序列初始化种群，增强算法全局搜索能力；其次引入Hamming贴进度计算种群成熟度，判断种群是否早熟；然后引入Logistic混沌对种群作混沌搜索，变异已陷入局部最优的粒子位置；最后基于早熟收敛判断因子改进引力系数，并为粒子位置公式添加收缩因子，促使种群加快脱离局部最优。对9个不同类型的基准测试函数做仿真实验，结果表明新算法能有效改善种群的早熟问题，具备更好的寻优性能。     

全偏振参量低秩稀疏分解伪彩色图像融合

偏振图像伪彩色融合对提高视觉感知和目标判读具有重要意义,利用空间调制型全偏振参量矩阵的低秩和稀疏特性,提出基于贝叶斯概率鲁棒性矩阵分解融合方法。首先,根据偏振调制和解析算法构造偏振参量矩阵,同时合成强度图像;其次,对参量矩阵进行基于改进的贝叶斯概率参量矩阵分解,降低背景噪声和亮度变化等干扰,分别获得参量图像的稀疏和低秩成分;然后利用方差、清晰度和信息熵进行模糊积分,获得显著性参量图像,与合成强度图像一起进行像素级增强;最后,经直方图规定化和IHS颜色映射,得到伪彩色融合结果。实验选择多种材质与目标的仿真和实测数据进行验证,通过主观视觉效果和客观指标比较,验证了其有效性。     

时宽-波形基联合捷变的LPD通信波形

为了提升通信信号的低检测概率(low probability of detection, LPD)性能,从降低通信波形各域能量聚敛性的角度,提出时宽-波形基联合捷变(joint agility of time width and waveform bases, JATW)的波形构架。基于此构架,以切普扩频(chirp spread spectrum, CSS)和正弦扩频(sinusoidal frequency spread spectrum, SFSS)为波形基,采用变时宽(varied of time width, VTW)参数配置方法,提出基于VTW-CSS/SFSS混合波形的LPD通信波形。采用数学推导辅以数值仿真分析的方法,分析所提出波形的各域能量聚敛特征。理论分析和数值仿真结果表明,相较于CSS和SFSS,所提波形的各域能量聚敛性明显较弱, JATW的波形构架有助于提升通信波形的LPD性能。