飞网弹主动防护拦截系统初探

针对我国要地近程防护装备不足，拦截手段偏硬拦截，效能难以满足实战要求，高价值目标的防空相对薄弱的现状，提出了一种新型近程主动防护拦截系统——飞网弹近程主动防护拦截系统它将电子探测技术、拦截网硬杀伤对抗技术、发射控制技术等融合在一起，在距离防护目标20~50 m范围内对空中来袭弹药实现有效拦截，避免弹药对防护目标的直接侵彻爆炸破坏，从而提高防护目标的生存概率通过研究并集成探测、柔性飞网随动发射、飞行展开、诱爆等关键技术与设备，形成由雷达探测系统、飞网拦截单元、随动发射系统和中央控制系统组成的飞网近程主动防护拦截系统，为解决飞网弹拦截单元与空中来袭目标的命中问题，采用计算机统计仿真法进行了系统命中概率计算，结果达到拦截系统指标要求，进而论证了拦截系统的可行性，为后期实验的开展和装备的研发打下基础飞网弹主动防护拦截系统将为大型固定目标、战场军事目标、重要经济目标等高价值目标提供信息化主动防护的技术与设备，对当前我国南海岛礁设施的主动防护及生存能力提高亦有重大意义     

大口径高射机枪自动发射过程仿真试验研究

为了深入了解一种大口径高射机枪自动机的运动学和动力学特性,基于多体动力学建立了高射机枪自动机数值仿真模型.读模型考虑了接触,碰撞和载荷随机性,其正确性被试验所验证.对该高射机枪实际发射过程进行了仿真试验研究,获得了一整套运动和载荷数据,详细分析了自动机系统的运动学和动力学特性,研究并揭示了含碰撞的开闭锁和供弹过程的工作机理.本项研究对高射机枪自动发射过程的动力学行为提出了新认识.     

如何让学生更好地融入课堂

中美教育有很大差异,中国教育强调学生按部就班,美国教育激励学生跳跃式发展,中国教育强调服从约束,美国教育强调自由发展。本文通过对中美教育理念、信息技术的应用、教学策略的应用、评价以及兴趣的培养等方面的比较,引起我们的反思,对如何让学生更好地融入课堂进行了探讨。     

从科技创新角度促进山西省科研成果转化

针对山西省科技发展水平不高,科技成果转化率、转化效益及其对经济发展的贡献度偏低的局面,从科技创新的角度,有针对性地提出了促进山西省科研成果转化的相关对策与建议。     

胡萝卜LEA基因家族新成员DcLEA1的克隆及其结构与表达特性分析

利用改进的cDNA代表性差示分析(RDA)技术,从调控状态的胡萝卜体细胞胚中分离到LEA基因片段,以该片段为探针筛选调控状态的胡萝卜体细胞胚的cDNA文库及用控渗法构建的基因组文库,获得了胡萝卜LEA基因家族的一个新成员DcLEA1(GenBank注册号:AF308739).该基因转录区由5′UTR区、两个外显子、一个内含子及3′UTR构成,启动区长1.2kb;开放阅读框为480 bp,编码159个氨基酸和一个终止密码子.Northern杂交分析表明,DcLEA1基因在胡萝卜成体中无表达活性;在调控状态的胡萝卜体细胞胚中具有高表达活性;在解调控12 h的胡萝卜体细胞胚中,转录本含量急剧下降;随着解调控时间的延长,胡萝卜体细胞胚根开始延伸,DcLEA1基因的表达活性又有所增加.这一现象与LEA基因在种子休眠和萌发过程中表达活性的变化规律相似.由此推测,可以利用胡萝卜体细胞胚蔗糖调控-解调控体系,来模拟种子休眠与萌发的过程,研究植物胚根发育相关基因表达调控的分子机理.     

高质量水稻基因组文库构建的策略和方法

采用改良的CTAB法提取水稻基因组DNA,经Sau3AI部分酶切的产物经透析袋电洗脱法回收、正丁醇浓缩后,以1∶1的摩尔数比和载体臂连接.包装后测定,文库滴度达到106pfu/ml;随机酶切重组克隆显示,插入片段达到预期的15~23 kb之间,提示该方法适于植物材料高质量基因组文库的构建,有利于分离完整的基因序列及其调控区.     

关于我国出口品牌战略的研究

我国与国外市场的联系越来越紧密,我国企业要在国际贸易大市场的竞争中立于不败之地,必须适应品牌竞争时代的要求开展品牌营销,创出中国的世界名牌。但目前我国对外贸易中的品牌经营现状令人堪忧,本文通过我国对外贸易中品牌现状的分析,提出了实施我国品牌战略的对策。     

基于改进ORB算法的无人机遥感图像拼接技术

针对ORB算法尺度不变性较差,运行速度较慢,不适合应用于无人机遥感图像上的特点,提出了一种改进的ORB无人机遥感图像拼接算法。首先利用ORB特征中FAST特征检测算法对Shi-Tomasi算法进行加速,获取快速且准确的图像特征点,然后用ORB描述算法对特征点进行特征描述,在对特征点进行粗匹配和精匹配后,最后使用改进过的SPHP算法融合图像。实验结果表明,这种改进的ORB算法有着更高的匹配精度和匹配速率,能够生成更好的拼接结果。     

基于POI信息挖掘的网格空间负荷预测方法

空间负荷预测是配电网网格化规划的基础，互联网的发展使得将大数据技术应用于空间负荷预测成为了可能，本研究基于开源大数据，提出一种基于POI信息挖掘的网格空间负荷预测方法.首先基于python编程语言调用网络地图平台的API接口，获取开源的用户数据并利用射线法及正则匹配法进行信息挖掘，从而得到用于网格空间负荷预测的基础数据.其次参考配电网规划标准，建立规划区用地指标体系，并对基础数据进行归一化处理以反映各个网格的负荷分布情况.接着基于规划区具体情况，综合三种传统总量负荷预测方法进行总量负荷预测.最后结合总量负荷预测结果与负荷分布情况，基于总量负荷预测结果与网格负荷归一化占比分配总量负荷指标进行网格空间负荷预测，并拟合负荷发展特性曲线对预测结果进行验证.根据规划区实际情况应用本文中所述方法，可为配电网网格化规划提供依据.最后结合实际区域验证了所述方法的实用性.