基于压缩感知的脉冲星轮廓构建算法

利用有限的观测时间获得高精度的累积脉冲轮廓,对于X射线脉冲星导航具有重要意义.提出一种基于压缩感知的脉冲星累积脉冲轮廓重构算法.首先,研究脉冲轮廓,获取先验知识,在此基础上构建波形匹配冗余词典,得到脉冲轮廓的稀疏表示;然后,设计观测矩阵,利用原始观测数据得到具有较少点数的非自适应随机测量值;最后,采用匹配追踪方法从随机测量值中恢复脉冲轮廓.利用罗希X射线探测器的实测脉冲星数据进行实验,结果表明：利用相同时段的观测数据,该算法得到的累积脉冲轮廓的信噪比远高于周期叠加方法得到的累积脉冲轮廓.     

中国鲎人工培育的幼体对不同环境适应性的研究

中国鲎由于具有很高的经济和药用价值,遭受大规模滥捕乱杀,鲎数量急剧锐减,目前我国鲎资源已面临枯竭的危险.人工育苗及海区放流是一种保护和恢复鲎资源种群有效可行的措施.我们从2004年7月至9月,在厦门水产技术推广站进行鲎人工授精,并以人工授精培育的鲎幼体为材料,模拟海区生态环境,自2004年10月14日至2005年3月15日进行鲎幼体钻沙、钻泥实验,并比较幼鲎在不同生态环境生长发育情况,共计152 d.结果表明,幼鲎具有钻入沙或泥的生活习性,且幼鲎在含沙或泥的海水比在普通海水中生长发育的情况更好.本实验结果为鲎苗海区人工增殖放流提供了实验依据.     

喷射器内含湿含硫天然气形成水合物预测

针对高含硫气田天然气含湿含硫且井口压力不断降低的特点,利用高压气井的富余压力通过喷射器增压输送低压天然气。采用Fluent软件对喷射器内单相和气液两相含湿含硫天然气的沿程温度、压力进行了数值模拟,应用天然气水合物生成预测模型ZahediⅠ对天然气喷射器内部天然气水合物生成区域进行了预测分析,预测了工作流体入口温度、含硫量、含湿量对天然气水合物生成的影响。工作流体入口温度增加,喷射器内天然气水合物生成区域范围减小,硫化氢含量越高,天然气水合物生成区域范围越大,工作流体含水滴,喷射器内天然气水合物生成区域小于单相工质下的天然气水合物生成区域,进而提出了消除含湿含硫天然气喷射器内形成水合物的措施。     

框架侧移的连续化模型分析

提出了用简单连续化模型分析框架侧移的近似方法,根据应变能相等的原则,得出了与原框架等效的连续化模型及其侧移的解析解。实例分析表明,用此种方法分析框架侧移具有较高的精确度,同时,连续化方法能使计算分析得以大大简化,因此,它对分析大型框架,尤其在初步设计阶段具有很高的实用价值。     

武夷山黄山松凋落叶在不同植物群落中的分解动态

用分解网袋和萘排除两种方法,研究土壤动物对凋落叶的分解效应,并分析了随海拔梯度变化黄山松凋落叶的分解动态。结果表明：在1 a的分解时间内,常绿阔叶林样地上未用萘处理的大孔分解袋内凋落叶的分解率为中孔的1.33倍、小孔的1.54倍;高山草甸上未用萘处理的大孔分解袋内凋落叶的分解率为中孔的1.12倍、小孔的1.22倍;土壤动物对凋落叶的分解有显著的促进作用,常绿阔叶林样地上土壤动物贡献率为32 %,而高山草甸土壤动物贡献率仅为5 %,土壤动物作用的骤减是高山草甸凋落叶分解速率较低的重要原因之一。随着海拔升高,温度降低,土壤动物类群数减少,活性下降,凋落叶的分解速率降低。凋落叶的分解受凋落叶基质质量、土壤动物类群、数量以及样地温度、降雨量等综合因素的影响。     

基于多视图建模的武器装备系统安全性分析

随着武器装备实战化要求的不断深化,武器装备系统作战任务剖面构成越发复杂,武器装备危险物质密集,发生故障与危险事故的风险普遍存在,安全性问题突出. 本文首先建立多视图任务剖面模型,以过程视图为核心,以功能视图、组织视图、信息视图、资源视图和时序逻辑视图为补充识别武器装备系统组成要素. 然后,利用形式化建模语言SysML实现对武器装备任务过程的多视图模型构建,从多个角度对武器装备复杂任务剖面进行描述. 最后,建立基于SysML视图模型的武器装备安全性分析方法,并以某型陆基导弹武器系统为例进行基于多视图的武器装备任务剖面建模和安全性分析方法研究,为提升武器装备系统安全性分析提供理论与技术支撑.      

基于变分模态分解参数优化的地震随机噪声去除方法

为解决变分模态分解在地震数据去噪中依赖人工经验,模态分解和去噪效果具有一定随机性和偶然性的问题,提出基于频域奇异值分解信噪比估计的参数优化方法。该方法在参数范围内以较高的估计信噪比为评价参数对模态分量数目与有效模态进行选取,自适应寻找去噪最有效的参数,从而避免主观选取参数的随机性,改善去噪效果。仿真模型实验表明：估计信噪比与真实信噪比的误差为正相关关系,能够有效反映地震数据中噪声程度,所估计信噪比可以作为去噪效果的评价参数。通过仿真模型和实际地震数据对方法进行验证,结果表明基于估计信噪比参数优化后的变分模态分解方法能够有效压制噪声、凸显同相轴信息。     

基于Logistic回归模型的红松立木腐朽分级预测

【目的】红松活立木在生长过程中极易受到各种生物的侵袭,其中木腐菌造成的腐朽是最为广泛和严重的危害之一,活立木腐朽将会造成木材资源的损失,降低木材的力学性能。为了监测红松活立木的健康状况,减少因腐朽引起的相关损失,须定期检测红松活立木腐朽状况,并采用腐朽分级的方法进行评估。【方法】使用阻抗仪和电阻断层成像技术(ERT)两种无损检测手段对黑龙江省五营国家森林公园内的红松活立木进行检测,并在检测截面使用生长锥钻取木芯。将野外测量数据导入电脑,获取立木的阻力曲线和电阻断层图像,分析处理微针阻力的下降幅度,得到样木的阻力损失;根据立木心材与边材腐朽在ERT图像上呈现的不同特征,首次采用一种基于OpenCV的图像处理技术识别腐朽样木电阻断层图像缺陷部分,实现了心材和边材缺陷面积的定量表征;采用烘干法测定质量损失率,根据每株样木的质量损失率将所有样木分为5个腐朽等级。将多分类有序因变量的Logistic回归分析引入到立木腐朽程度分级问题中,以阻力损失、心材缺陷面积比和边材缺陷面积比为自变量,腐朽等级为因变量,建立腐朽分级预测模型。检验模型的有效性、拟合优度及预测能力。【结果】Logistic回归模型性能良好,五营国家森林公园30株红松样木的综合预测准确率为86.67%,各等级预测准确率分布不均,高等级腐朽的预测准确率相对较高。【结论】运用提取心材与边材腐朽的方法处理ERT图像,有效地提高了利用ERT图像识别腐朽的准确率。建立Logistic回归模型可以较准确地预测出立木腐朽的等级,较之烘干法测定腐朽程度,其腐朽评估效率有了明显提高,且对立木损伤更小。     

基于云理论的电磁悬浮系统控制回路性能评估

将云理论引入电磁悬浮系统控制回路性能评估领域,并基于实测磁浮列车在调试阶段的运行数据进行数据驱动下的控制回路性能评估方法可行性测试。结果表明,基于云理论的评估指标能有效评价电磁悬浮系统控制回路性能。此外,基于多变量控制系统特征,将性能评估结果以云模型的方式进行了数据可视化。     

AP/HTPB底排推进剂的TG测量结果与分析

针对AP/HTPB底排推进剂在瞬态降压工况下,导致熄火的试样,利用热重分析仪进行了微量样品的热失重实验,给出了20℃/min和40℃/min两种升温速率下的TG-DTG实验结果,并与AP/HTPB原样测试结果进行对比分析。在20℃/min和40℃/min两种升温速率下,降压熄火的AP/HTPB底排推进剂和AP/HTPB底排推进剂原样样品的失重均具有瞬时性,且瞬时失重温度区间为290—329℃。随着升温速率的提高,同种样品的缓慢失重与瞬时失重的分界点向高温区移动且瞬时失重温度区间变大,但失重速率随之减小。而在同样的升温速率下,两种样品的失重特征基本相似,但AP/HTPB底排推进剂原样样品瞬时失重临界点向高温段偏移。