空间用四轴陀螺组合浪涌防护及数据填补方法

针对空间用四轴陀螺组合换轴及光源切换时产生浪涌以及数据丢失的问题, 提出了一种浪涌防护及数据填补方法。首先，采用双光源方案, 设计了浪涌防护电路, 降低了上电过程中瞬时大电流对元器件的影响。然后，建立了数据填补机制, 用来弥补切换过程中丢失的数据。最后，进行了地面数据填补实验, 角速率分别设为0.174 5 rad/s和1.745 rad/s, 预测的角速率与实际的角速率分别相差不超过0.003 rad/s和0.008 rad/s, 相对残差分别为0.003 9和0.001 2, 验证了所提方法的有效性。     

哈密翼龙及其3D胚胎化石研究

 翼龙是地球上第一类飞向天空也是唯一绝灭的飞行脊椎动物，人类对其产卵繁殖、生长发育和生活习性等方面的了解还十分有限。本文介绍了一件超过200枚哈密翼龙蛋、胚胎和骨骼化石三位一体保存的重要标本，包括16枚翼龙蛋含有三维立体的胚胎化石。针对这件全世界首次发现的3D翼龙胚胎，研究提出哈密翼龙具有相对早熟的胚胎发育模式，其后肢发育速度较前肢快，孵化之后只能走不能飞；胚胎发育期间牙齿尚未萌出，出生后还需要父母照料；从胚胎到亚成年都具有快速生长的骨骼结构；显示哈密翼龙具有群居的生活习性，白垩纪的湖泊风暴导致其集群死亡并快速埋藏。     

基于网络最大流的城市雨水管网系统脆弱性评价

为了对城市雨水管网系统进行针对性的改建,在暴雨天提高事故抢修速度,需要对城市雨水管网系统进行脆弱性评价并找出脆弱管段.首先介绍了城市雨水管网系统排出雨水的干扰因素,提出了城市雨水管网系统脆弱性的概念,并逐一分析了影响城市雨水管网系统的因素,综合考虑各方面因素,建立了城市雨水管网系统的脆弱性评价模型.在此基础上,结合图论中网络最大流理论,寻找城市雨水管网系统中的脆弱管段.最后以西安某高校的雨水管网系统为例进行研究,测得了该高校雨水管网系统的脆弱度为0.877,证明该区域雨水管网脆弱性较低,不易形成内涝,并找出该高校雨水管网的脆弱管段.     

甚低频电磁波方法预报地磁暴

通过观察甚低频电磁波的相位变化,预测太阳耀斑的级别.当太阳耀斑爆发时,太阳表面首先会发出大量电磁辐射(主要是X射线),甚低频电磁波能很好地感应到此辐射;其次还喷射出大量带电低能粒子流,这会引起地磁暴,且通常在耀斑爆发1~2d之后到达地球.给出了一个预报地磁暴的实例.两事件的时间间隔约为28h,太阳风的速度约为1 484.1km/s.     

库岸加筋土挡墙在地震和涌浪作用下的稳定性分析

为研究不同筋材条件下的库岸加筋土挡墙在地震和涌浪共同作用下的稳定性,采用两种简化破裂面形式,运用拟动力法和水平条分法推导出其所受筋材总拉力与临界破裂角的计算公式。算例分析结果表明,临界破裂角随着竖向地震加速度系数和内摩擦角的增大而增大,随着水平加速度系数的增大而减小;筋材总拉力随着地震加速系数以及上游水位的增大而增大,随着土体内摩擦角、上游水位以及涌浪高度的增大而减小。当条件相同时,可延展性筋材所承受的筋材总拉力大于不可延展性筋材。     

哨声模合声波驱动同步轨道高能电子通量上升的事例分析

采用LANL同步轨道卫星和ClusterC4卫星的数据,研究了2004年9月13日和2001年10月21日两个磁暴事件期间,辐射带同步轨道附近高能电子通量的变化和哨声模合声波的活动之间的关系．通过观测对比发现,在相同的空间位置,两个事件均观测到高能电子通量的上升和明显的合声波对磁场的扰动;而且高能电子通量上升的程度与合...     

孟加拉湾风暴Akash和Nargis对比分析

利用常规气象观测资料,对比分析2007年5月第1号孟加拉湾风暴Akash和2008年5月第1号孟加拉湾风暴Nargis的移动路径、环流背景和垂直速度场.结果表明:2007和2008年的第1号孟加拉湾风暴是2007年5月和2008年5月造成云南首场全省性强降水天气过程的主要影响天气系统;2次孟加拉湾风暴的移动路径不同,导致云南强降水分布也不同;西太平洋副热带高压的强弱与孟加拉湾风暴引导气流的建立有密切的关系,对孟加拉湾风暴的移动路径和云南强降水分布有直接的影响.     

流量折减系数对雨水系统设计标准的影响

我国室外排水设计规范规定采用折减系数计算雨水排水设计流量,造成了设计标准和抗灾能力与国外的类似工程相偏低.在适当假设的基础上,推求出折减系数为1和2时重现期关系的数学表达式,根据实例分析,当折减系数为1时设计重现期为1年不同时刻的设计流量相当于折减系数为2时重现期1.531～4.028年的标准;当折减系数为2时设计重现...     

几种抗瞬态尖峰浪涌电压电路的抑制设计

本文主要介绍了瞬态尖峰浪涌、过压浪涌等几种特殊的电磁干扰的产生与串入形式,并针对不同的情况.给出几种在实际使用中行之有效的抑制方案。     

Network Motif Detection： Algorithms, Parallel and Cloud Computing,and Related Tools

Network motif is defined as a frequent and unique subgraph pattern in a network, and the search involves counting all the possible instances or listing all patterns, testing isomorphism known as NP-hard and large amounts of repeated processes for statistical evaluation. Although many efficient algorithms have been introduced, exhaustive search methods are still infeasible and feasible approximation methods are yet implausible.Additionally, the fast and continual growth of biological networks makes the problem more challenging. As a consequence, parallel algorithms have been developed and distributed computing has been tested in the cloud computing environment as well. In this paper, we survey current algorithms for network motif detection and existing software tools. Then, we show that some methods have been utilized for parallel network motif search algorithms with static or dynamic load balancing techniques. With the advent of cloud computing services, network motif search has been implemented with MapReduce in Hadoop Distributed File System(HDFS), and with Storm, but without statistical testing. In this paper, we survey network motif search algorithms in general, including existing parallel methods as well as cloud computing based search, and show the promising potentials for the cloud computing based motif search methods.