层板发汗冷却数学模型与控制方程的求解

本文描述了结构层板与冷却剂相互之间存在温差的发汗冷却计算模型,导出了层板发汗冷却控制方程。对定常控制方程的积分求解方法和超临界状态非定常控制方程的数值求解方法进行了探讨,例举了液体火箭发动机推力室壁采用液氧作为冷却剂的计算结果。计算结果表明,基本模型符合实际的物理过程,求解过程直观简捷。由于冷却机理的类似,其数学模型与计算方法也适用于多孔材料等其它形式的热控制装置的发汗冷却研究。     

相似信息优先的复杂装备费用测算模型

针对横截面数据的复杂装备费用预测问题,由于主要参数比较相似的装备系统其研制费用往往趋同,提出了横截面数据的“相似信息优先原理”。分析新研装备与以往装备的相似度,按照指标信息的相似度区分横截面信息的优先次序。用归一化的相似度作为加权最小二乘法的权重,通过实例建立相似信息优先的回归模型,并与其他方法的结果对比,结果表明本文的方法具有更高的预测精度,相似信息优先的多元回归模型充分反映了相似信息的规律。     

复杂装备费用驱动因子识别的效应比重极大熵模型

针对复杂装备费用预测中样本少和费用影响因素繁多的问题,分析费用因素的驱动比重。综合考虑驱动比重的最大化和因素权重的不确定性,运用极大熵原理,建立多目标权重配置模型,并利用拉格朗日乘子法求解权重。依据因素权重大小和权重的接近度选择费用驱动因子,利用所选择的驱动因子建立多元回归模型。与已有文献中的方法对比,结果表明本文的方法具有较高的预测精度,说明基于驱动比重最大化的复杂装备费用驱动因子识别模型能够诊断费用的关键影响因素。     

基于优化多相编码和天线设计的MIMO STAP研究

多发多收（MIMO,multiple input and multiple output）雷达发射正交波形以获得良好的波形分集增益和更高的自由度。为了提高信号的自相关和互相关性能,采用循环算法（CA,cyclic algorithm）,得到了具有低自相关旁瓣峰值（ASP,auto correlation sidelobe peak）和互相关峰值（CP,cross correlation peak）的多相编码信号。仿真实验基于优化多相编码信号和天线阵列结构实现STAP（space-time adaptive processing）,克服了多信号间相互影响、稀疏天线布阵结构导致的盲速和密布天线布阵影响孔径大小等问题,验证了本文方法有效性。     

人肝再生增强因子促肝增殖及其抗肝损伤作用

在克隆,表达人肝再生增强因子的基础上,对重组人ＡＬＲ促肝细胞增殖及其抗肝损伤作用进行了研究,结果表明重组ＡＬＲ不仅在内外均可促进肝细胞增殖,而且在肝损伤修复过程中可能有重要作用,是一种重要的肝再生调控因子。     

多用户并发方式的网闸实验系统设计

当前网闸的应用越来越广泛,为了让学生掌握网闸的原理和应用,该文提出了一种基于Linux平台的,结合C、PHP、JAVA、SQL语言开发的,具有安全策略审查与数据摆渡功能的模拟网闸实验系统的设计方案,并开发出基于B/S模式的多用户并发网闸实验系统,使每个用户能够独立地通过WEB网页完成网闸功能实验,并从中能够深入了解网闸技术原理,达到实验目的.     

萃取有机相中凝胶态的形成与FT-IR光谱

从70年代末吴瑾光等发现皂化酸性萃取剂是一个形成油包水型微乳状液(w/o mi-croemulsion)的过程以来,萃取有机相的聚集态结构研究越来越受到萃取化学家和胶体化学家的重视.各种传统的测试手段(如金属离子的液液分配平衡、界面张力的测定等)及现代化实验方法如FT-IR,NMR,TEM,LS(光散射),PCS(光子相关光谱)等被用来研究萃取有机     

一种基于互相关匹配的空域目标提取方法

研究对空域目标的提取,针对空域目标和背景特殊的灰度差异性对目标进行分离。目标提取是通过图像阈值分割实现的。利用信号中的互相关原理,并结合图形模式识别中配准原理,提出了一种互相关匹配的阈值分割方法。实验结果表明针对于空域目标,该方法能够很好的提取出目标信息。     

基于颜色矩的木材缺陷聚类识别

提出了一种新的基于无监督聚类木材缺陷识别方法。该方法借助于木材图像颜色矩特征提取,有效实现数据降维,利用K-means算法对产生的特征数据集进行聚类,产生不同木材表面类型类别标签,自动找出并正确标识木材表面缺陷位置。分析了不同木材表面缺陷类型识别效率。仿真实验结果表明,该方法能快速有效地进行木材表面缺陷自动识别,平均运行时间为0.442 s,平均识别查准率约为86.5%,平均识别查全率约为81.1%。