高能激光损伤低空目标的时间估算分析

为研究高能激光损伤低空目标的损伤效果,对损伤时间做出估算,建立了高能激光大气传输模型,考虑了大气分子衰减、大气气溶胶衰减以及激光斜程传输对激光的衰减作用,考虑了金属材料对激光的吸收作用,建立了激光辐照铝材料损伤的时间计算模型并进行了数值计算分析。数值计算结果表明,高能激光系统对空中目标的损伤在能见度低于15km时,其达到预期损伤效果所需作用时间势必大大增加;激光器功率较大时,功率的增大对损伤时间的影响越来越小;在天顶角大于1rad时,随着天顶角的增大,所需时间也大幅增加。结果对高能激光防御技术的研究有重要的指导意义。     

新型α-Al_2O_3纳米陶瓷分散剂的应用

用自制的丙烯酸甲酯-丙烯酸氨聚合物作A l2O3纳米陶瓷的分散剂和粘结剂,料浆最大固溶含量(质量分数)达60%.通过对纳米A l2O3分散后的料浆的粘度、ζ电位等性能进行分析测试,确定分散剂的最佳使用条件:在弱碱性或中性条件下,使用量为干燥粉体的0.15~0.3%.此种纯纳米三氧化二铝陶瓷的煅烧温度为1 630~1 650℃,保温1h,且分散剂略能增加陶瓷的烧结密度.利用热重分析测试,此分散剂在230~580℃下完全排烧.     

改进暗通道的大坝图像去雾算法

大坝图像在多雾天气下存在图像对比度低、光照不均匀、表面噪声污染严重、难于识别等问题。而现有的大坝图像去雾算法,时间开销巨大。针对现有大坝图像去雾算法存在的问题,提出了基于暗通道的图像去雾的改进算法。算法首先快速获取图像的透射率及大气光值,然后利用图像的边沿信息以及图像的空间信息对透射率进行优化,最终得到去雾图像。实验结果表明改进的暗通道去雾算法可以有效地去雾,在均方误差以及峰值信噪比相差不大的情况下,时间消耗上与常用的暗通道去雾算法Retinex算法相比有了明显减少。     

预条件Jacobi迭代方法及比较定理

利用一种新的预条件矩阵讨论了预条件Jacobi迭代方法,得到了比较定理,并且揭示了预条件Jacobi迭代方法的收敛速度和参数之间的关系.     

列队行驶工况下的油罐车气动阻力研究

为研究列队行驶车辆的气动阻力影响,通过基于格子玻尔兹曼方法(LBM)的计算流体动力学软件XFlow,对2辆油罐车列队行驶进行空气动力学分析.首先,建立了与实车外形一致的1∶10油罐车模型,保留了结构的复杂性;进行了格子尺度优化试验,对模型表面速度场、湍流强度分布以及各部件对油罐车空气阻力的影响进行了研究;完成了不同行驶间距下与变道过程中的计算流体动力学(CFD)仿真,得到了车辆的气动阻力变化规律;最后,对列队行驶车辆进行了燃油经济性分析.结果表明:列队行驶技术是油罐车节能减排的有效途径,2辆油罐车在30 m/s的速度下列队行驶时,可节省燃油10.69%.     

江苏省重大科研计划项目“赛马制”管理路径探索

研究对科研计划项目“赛马制”的内涵及优势进行分析，在梳理国家层面以及上海、北京、深圳等地区实践经验的基础上，结合发达国家“赛马制”具体做法，针对江苏目前重大科研计划项目组织管理现状，提出在关键性科技攻关任务中落实“赛马制”、多形式开展“赛马式”攻关、创新“里程碑”式管理、建立提前完成任务奖励机制等建议，进一步充分发挥“赛马制”的机制优势。     

基于实验大数据评价电子器件性能和制备的有效性

在大量实验方案中快速找出成功率较高的优质方案不仅可以缩短实验时间，而且也能大幅降低实验成本。由于通过实验方式寻找最优方案的经济成本较高，而应用软件模拟的时间成本又很大；同时，在进行综合分析时，参数方法也存在指标权重确定困难、忽视指标个性信息等弱点。因此，以增强型AlGaN/GaN HEMT器件掺杂为例，给出一种快速寻找和筛选优质实验方案的数学模型。然后，给出一种综合评价器件优劣的非参数方法。通过实例分析表明：该方法在增强型AlGaN/GaN HEMT器件掺杂方案筛选和预估方面具有较好的效果和应用前景。对充分利用实验大数据来提高工作效率、预测技术前沿、有效降低制备成本等方面具有一定的指导意义。     

高频数据下基于LSTM的协方差矩阵预测模型

协方差矩阵的建模与预测,对于金融风险管理、投资组合管理等至关重要。 针对时间序列模型 对高维变量预测精度较低的问题,利用长短记忆神经网络模型(LSTM),提出了基于深度学习的高频数据已 实现协方差矩阵预测模型。 利用金融高频数据得到已实现协方差矩阵,对其进行 DRD 分解,针对相关系数 矩阵 R 进行向量化处理,利用向量异质自回归模型(HAR)预测已实现相关系数矩阵 R;针对已实现波动率 矩阵 D,利用半协方差(semi covariance)思想,结合 LSTM 模型,得到已实现波动率矩阵 D 的深度学习预测模 型,构建了 LSTM-SDRD-HAR 已实现协方差矩阵动态预测模型。 LSTM 模型和 HAR 模型能捕捉实际数据 的长期记忆性,半协方差有利于捕捉金融数据的杠杆性。 实证分析表明:相较于传统向量 HAR 已实现协方 差矩阵预测模型,LSTM-SDRD-HAR 预测已实现协方差矩阵更为准确,基于 LSTM-SDRD-HAR 预测已实现 协方差矩阵构造的有效前沿组合投资效果更佳。     

LA-ICP-MS磷灰石-榍石U-Pb定年测试

利用西北大学大陆动力学国家重点实验室Agilent 7900四极杆电感耦合等离子体质谱和RESOLution S-155LR 193 nm ArF准分子激光，激光频率为6 Hz,束斑为67μm(磷灰石)、43μm(榍石),分别对5个标准磷灰石(Sume、Durango、Otter Lake、AP1和MRC-1)和4个标准榍石(Ontario、T4、T3和Pakistan)进行了原位微区U-Pb同位素测定。以MAP-3为标准样品，结合²⁰⁷Pb普通铅扣除法，测定了磷灰石样品U-Pb加权平均年龄，结果为：Sume(566.7±5.3)Ma、Durango(31.2±0.6)Ma、Otter Lake(901.3±9.6)Ma、AP1(472.0±3.9)Ma、MRC-1(155.4±1.8)Ma;以榍石BLR-1为外标，通过²⁰⁷Pb普通铅扣除法，测定了不同榍石样品U-Pb加权平均年龄，结果为：Ontario(1 044.4±4.2)Ma、T4(1 096.2±5.6)Ma、Pakistan(20.74±0.61)Ma、T3(1 102.9±5....