基于作战环的不同节点攻击策略下的作战网络效能评估

基于作战环思想, 以作战网络抽象模型为基础, 围绕作战环的分类、定义、形式化描述、数学模型等基本问题开展了理论研究, 进一步丰富了作战环理论体系。同时, 以能否快速有效打击对方目标实体为根本依据, 建立了基于目标节点打击率和基于目标节点打击效率的作战网络效能评估指标。通过仿真实验, 将作战环相关理论运用于不同节点攻击策略下的作战网络效能评估, 为实际作战体系对抗中双方的攻击与防护提供应用指导, 也为进一步开展基于作战环的作战网络应用研究提供参考借鉴。     

计算重构光谱分析仪研究进展

光谱测量广泛应用于科学研究及工业生产中，而传统光谱仪因体积庞大难以满足众多应用需求。近年来，快速发展的计算重构光谱分析仪因其具有紧凑小巧、高分辨率和大测量带宽等优势而成为研究热点。光波经过计算重构光谱分析仪后所产生的光斑图案与波长存在一一对应关系，因此采取合适的解调算法可以从生成的光斑图案中重构入射光谱信息。目前计算重构光谱仪已能实现am量级光谱分辨率以及数百nm的测量带宽。本综述介绍了目前各类型计算重构光谱分析仪的工作原理以及性能指标，探讨了不同类型计算重构光谱分析仪的优缺点，分析了进一步提升性能指标的方法，展示了一些基于计算重构光谱分析仪的应用，以及展望了其未来发展前景。     

茶树花多糖研究进展

茶树花与茶叶同根共生,但往往被视为茶树的废弃物,不能很好地加以利用,从而造成资源的浪费与损失。茶树花含有丰富的活性物质,其中茶树花中的多糖成分与茶叶中含有的多糖成分基本相同,但含量明显高于茶鲜叶。茶树花多糖具有降血糖、抗氧化、免疫调节作用及抗肿瘤、肝保护、抗凝血等多种生物活性,是非常宝贵的新资源食品。茶树花多糖主要的提取方法包括溶剂提取法、酶法提取、微波辅助提取和超声辅助提取法。提取出的茶树花粗多糖,一般需要经过脱蛋白、脱色、色谱柱分离等纯化工艺,得到纯净的茶树花多糖。目前,围绕茶树花多糖的研究报道较少,值得对其进行深入研究。聚焦茶树花这一新资源食品,围绕茶树花多糖的生物活性、提取方法、分离纯化方法等方面进行阐述,以期为研究茶树花及其多糖活性物质的开发利用提供新的研究思路。     

模具结构对连续纤维增强热塑性复合材料性能的影响

采用自行设计的两种不同结构的熔融浸渍模具制备了连续玻璃纤维增强聚丙烯预浸带，测试了模具结构对预浸带的孔隙率、纤维断裂率、界面形貌、纤维分散均匀度和拉伸强度的影响，建立了纤维浸渍模型和纤维断裂模型，并通过理论模型对预浸带的孔隙率和断裂率进行理论预测。结果表明，本文建立的数学模型能够有效预测预浸带的浸渍程度和纤维断裂率，可用于浸渍模具结构的优化设计；在本文范围内，与波浪形模具相比，斜齿形模具的多楔形区结构可以有效地降低预浸带孔隙率和提升纤维分散程度；波浪形模具的流道圆角半径较大，楔形区个数较少，与斜齿形模具相比，可有效降低纤维断裂率并提升拉伸性能。     

氧化铜/氧化石墨烯复合材料纳米结构变化的研究

氧化铜(CuO)/氧化石墨烯(GO)复合材料中CuO的纳米结构起着至关重要的作用。本文通过在83℃下改变反应时间来控制CuO/GO复合材料中CuO纳米结构的形貌。采用红外吸收光谱、透射电子显微镜、X射线光电子能谱和小角X射线散射方法对样品进行了表征。反应时间0~560min,产生了3种不同纳米结构的CuO/GO复合材料。SAXS数据表明,在整个反应过程中较小粒径的CuO纳米粒子逐渐发生部分溶解。CuO/GO纳米颗粒形成过程是由CuO较高的过饱和度与CuO生长/溶解来驱动的。本实验工作将为制备不同形貌CuO/GO纳米复合材料提供一个可行的制备方法。     

浅埋偏压隧道洞口施工技术

洞口段施工是隧道施工的关键环节。本文结合国省干线横九线何家陂隧道进洞方案的成功工程实例,采用反压护拱、大管棚超前支护、砂浆锚杆、超前小导管及锚喷联合支护加固洞口岩体,利用监控量测技术指导施工,保证洞口浅埋段的施工安全。     

具有非线性PTO的波能装置水动力及获能分析

运用计算流体力学(CFD)方法对系泊双浮体波浪能装置的水动力及PTO(动力输出装置)非线性出力特性进行模拟和分析,利用VOF(流体体积分数)方法结合动网格及刚体求解技术模拟波浪生成及浮体运动,分析了不同速度指数的非线性动力输出装置下波浪能装置的水动力及获能特性,并与线性PTO的特性进行对比.在此基础上提出一种组合控制模式,可使波浪能装置在较大的PTO阻尼系数范围内维持较高的俘获宽度比.     

基于DenseNet的图像识别方法研究

在深度学习中,随着神经网络层数的加深,训练网络变得越来越困难,现有的浅层的网络无法明显提升网络的识别效果。针对在原有网络的情况下提升网络识别效果,减少参数的问题,本文提出一种改进的DenseNet网络模型,借鉴Inception V3的思想,利用非对称卷积将DenseNet网络中Dense Block层所包含的3×3卷积分解成3×1和1×3的两个卷积,简化网络结构模型。之后再对改进前与改进后的网络模型在数据集上进行训练,实验结果表明,与经典的DenseNet网络模型相比,改进后的网络模型可以提高图像识别的准确性,降低参数,有效地缩短运行时间。     

弱投射系的若干性质

研究了弱投射系的性质,讨论了弱投射系关于余直积和直积封闭的条件,并考虑了弱投射性关于Rees短正合序列的传递性。     

氢能技术科技前沿与挑战

<正>氢能可再生、零排放且能量密度高,其开发和利用已成为新一轮世界能源技术革命的重要方向,也是实现“碳达峰、碳中和”战略目标的重要路径之一.基于燃料电池技术,氢能未来将成为支撑可再生能源如太阳能、风能大规模利用的理想能源互联网媒介.美国、日本、德国、韩国等于21世纪初已将氢能产业提升至国家能源战略的高度,制定氢能发展政策,明确氢能产业地位,持续支持氢能技术研发,积极推动试点示范和多领域应用.我国在《能源技术革命创新行动计划(2016-2030年)》中明确将“氢能与燃料电池技术”列为15项重点创新任务之一.