合成孔径雷达成像三维地形目标模拟方法

分析讨论了一种合成孔径雷达成像三维地物目标模拟的方法。阐述了复杂三维地物目标模型的建立方法，分析了回波信号的结构并且讨论了成像仿真参数。最后完成了对三维复杂地物目标的成像仿真实验，得到了较为理想的结果。     

荧光动力学分析法测定5种酮清除超氧自由基和羟基自由基的活性

利用荧光动力学分析法研究了5种酮化合物对超氧自由基(O2.-)和羟基自由基(.OH)的清除作用.利用邻苯三酚自氧化产生O2.-;利用Fenton反应产生.OH,向这2个反应体系中分别加入5种口山酮化合物,O2.-和.OH的产生速率明显降低.说明5种酮化合物对和有较强的抑制作用.探讨了酮化合物的结构与其抗氧活性的关系.     

基于人工神经网络的云自动检测算法

为实现卫星观测数据的高效云自动检测技术,提出了基于人工神经网络的云检测方法,并针对中分辨率成像光谱仪（MODIS）的观测数据建立了BP神经网络模型,给出了算法的应用实例.通过实例分析表明,基于人工神经网络的云检测算法具有良好的时空适应性,检测效果较好,检测速度快,具有业务实用价值.     

冷却方式对Mg-3Nd合金显微组织和物相构成的影响

制备了急冷和铸造的Mg-3mass%Nd合金,采用显微组织分析、X-射线物相分析、电子探针微区成分分析、硬度和强度等检测分析,研究了合金的显微组织、物相构成和力学性能.探讨了压缩变形对铸态合金组织和性能的影响.结果表明,急冷可以大幅度减小晶粒尺度及改变合金的物相构成.急冷合金的物相构成为过饱和α-Mg固溶体相;铸态样品的物相构成为α-Mg固溶体和Mg41Nd5.实验还表明,铸态样品压缩变形后产生大量的形变孪晶,提高了合金的强度.     

面向微装配机器人的TSB分级智能控制结构

提出了一种面向微装配机器人的TSB(任务 策略 行为 )分级智能控制结构 ,该结构自上而下有三个控制层组成 :任务层、策略层和行为层 .操作者在任务层通过人机交互接口进行微装配任务规划 ,策略层将抽象的装配规划分解为具体的显微视觉伺服策略控制微装配机械手的运动 ,行为层则涉及微装配机器人基本行为的生成与执行监督 .TSB控制结构通过人机交互的方式将操作者的任务规划能力和机器人显微视觉伺服策略结合起来 ,实现了微装配机器人的半自主控制 .     

界面剂对新旧混凝土界面粘结性能影响的试验研究

为研究界面剂对新旧混凝土界面粘结强度的影响及其粘结机理,进行未涂刷界面剂与涂刷水泥净浆、掺10%粉煤灰水泥浆、掺10%U型膨胀剂水泥浆、掺10%丁苯乳液水泥浆等5组Z形试件的直剪试验,测定各试件新旧混凝土界面的剪切强度;同时,采用显微硬度仪与扫描电子显微镜,分析界面过渡区的显微硬度值分布规律、微观结构形貌以及水化产物种类与分布特征.试验结果表明,新旧混凝土界面为薄弱区域,涂刷合适的界面剂可优化孔结构,改善界面密实度,增大新旧混凝土在微观层面上的机械咬合作用.此外,常用的4种界面剂中,水泥净浆和掺U型膨胀剂水泥浆的性价比相对较高.     

大功率LED灯具研究进展

发光二极管(LED)作为新一代的光源,具有寿命长、转换效率高、节能环保等优良特性,然而目前的大功率白光LED受到转换效率低和可靠性差等问题的制约。从荧光材料、封装技术、散热技术、驱动电源4个方面入手,对当前大功率LED的研究进展和未来研究方法进行评述。     

4,4′-二(1-咪唑基)苯硫醚构筑的镉配合物:合成、晶体结构和性质研究

在水热反应条件下,合成了一个新的镉配合物Cd(BIDPT)₂(NO₃)₂·(H₂O)₂(BIDPT =4,4′-二(1-咪唑基)苯硫醚),经元素分析、红外、热重、单晶衍射表征了化合物.配合物为三斜晶系,P-1空间群,分子量Mr=909.24,a=0.816 4(9) nm,b=1.156 8(1) nm,c=1.179 3(1) nm,α=112.737(1)°,β=107.481(1)°,γ=92.233(2)°,V=0.964 4(2) nm³,Z=1,D_c=1.559 g/cm³,F(000) =458,S =1.074,R₁=0.059 8,ωR₂=0.191 2.配合物中镉离子通过4,4′-二(1-咪唑基)苯硫醚配体桥联成8字型一维链结构.对配合物的热稳定性以及荧光进行了测试,硝基苯化合物对配合物的荧光性质有不同程度的淬灭作用.镉配合物对2,4,6-三硝基苯酚的检测具有很好的灵敏性.     

模式耦合稀疏贝叶斯MIMO雷达成像

通过压缩感知稀疏恢复理论可利用少量MIMO雷达收发阵元实现对目标的高分辨成像。利用MIMO雷达目标图像的块稀疏特性,将模式耦合稀疏贝叶斯学习算法应用于MIMO雷达成像,首先建立MIMO面阵回波信号模型,引入模式耦合稀疏贝叶斯分层模型,将相邻系数通过共用超参数的方法耦合起来。通过贝叶斯推理得到雷达信号的估计式,再通过EM算法实现对超参数的迭代估计,进而实现对雷达信号的估计,直到信号满足误差允许范围,最后重构信号实现MIMO阵列高分辨成像。仿真实验表明,该方法的成像效果在图像的聚焦性能上优于传统的傅里叶、稀疏贝叶斯算法,在散射点重构上优于OMP算法。