钒—氮共掺杂TiO_2光催化剂的合成优化

采用溶胶—凝胶法合成了钒—氮共掺杂TiO2光催化剂,通过在模拟太阳光下降解苯酚测定其光催化活性.考察了钒源用量、水解温度、陈化温度、陈化时间等因素对钒—氮共掺杂TiO2光催化降解苯酚性能的影响.结果显示,最优条件下合成出的钒—氮共掺杂TiO2在模拟太阳光下催化反应4h,对浓度为60mg/L的苯酚的降解率达到91.83%.     

基于增量非负矩阵分解的SAR目标识别

随着SAR数据的快速增长,传统的目标识别方法由于不具备增量学习的能力,导致计算代价逐渐增加,从而越来越无法满足实时信息处理的需求。在识别过程中关键的特征提取环节,非负矩阵分解能够获取目标基于部分的特征表示,已被成功应用于SAR目标识别领域。然而面对新增样本,采用非负矩阵分解描述SAR目标特征的过程中,会产生重复训练,从而大大降低了识别效率。本文提出基于增量非负矩阵分解的SAR目标识别方法,实现了基于非负矩阵分解的SAR目标特征表示的增量学习能力,从而大大降低计算代价。针对MSATR数据集的仿真试验结果表明,在保证识别率的基础上,本文提出的方法能够降低样本训练时间74.7%以上。因此该方法能够适应数据增加的现实需求,并能够为建立具有自主学习能力的SAR目标识别系统提供有效的技术支撑。     

Sentinel-1双极化数据舰船目标几何特性提取

 舰船目标几何特性提取是合成孔径雷达（SAR）图像海上目标检测识别的重要基础。在具有几何真值样本的基础上,通过参数寻优和拟合回归,能够提高几何特性提取的精度,这在TerraSAR-X数据上已有研究。本文考虑Sentinel-1大部分情况下均能提供双极化数据这一特点,探索双极化信息能否进一步提升几何特性提取的精度。基于OpenSARShip测试库,首先使用二维度滤波进行图像处理,该图像处理过程中的关键参数使用交叉熵方法进行寻优,在大样本基础上,得到最优参数;之后,在目标几何特性的图像处理提取结果上,综合传感器、环境、目标3方面信息,特别是融合双极化信息,使用多元线性回归模型进行拟合,得到比仅用单极化信息更高的几何特性提取精度,证实了双极化信息的可用性。     

关于消除模糊综合评判失效的研究

在模糊综合评判中 ,时常会出现评判失效的现象。分析了失效的原因 ,定义了失效的类型。通过实例分别介绍了几种消除失效的方法 ,提出了消除Ⅰ、Ⅱ型失效的放大和缩小权向量的简便方法。结果表明 ,这些方法是可行的。“取大取小算法是一个错误算法”无普遍意义     

无荧光防塌降滤失剂PA－1的合成及现场应用

介绍了无荧光防塌降滤失剂ＰＡ－１的合成方法、综合性能的评价结果和现场应用效果．综合性能评价结果和现场应用效果表明，ＰＡ－１对钻井液有良好的降滤失作用和较强的抑制粘土水化分散能力，是一种具有抗电解质污染和抗高温的优良钻井液处理剂．在使用ＰＡ－１的钻井液中无需再使用降粘剂．ＰＡ－１是一种实用的多功能钻井液处理剂．     

氨基甲酸乙酯的合成

氨基甲酸乙酯是重要的化工原料，将尿素与无水乙醇混合，以浓H2S04为催化剂，回流72h，产生大量白色NH4HSO4固体，趁热过滤，除去NH4HSO4固体，滤液常压蒸馏，蒸出多余的乙醇，得到一种胶状物，将胶状物用热的石油醚洗涤、抽滤，得到白色、针状固体氨基甲酸乙酯，产率33．7％。     

FMG－A频合式调频广播发射系统

本文介绍了所研制的ＦＭＧ－Ａ频合式调频广播发射系统的组成及工作原理。给出了利用锁相环（ＰＬＬ）技术来设置工作频率的方法，并对此进行了理论分析，同时对功放电路的改进也作了说明。实际测试结果也证明了这些方法的优越性。关键词：     

用综合离散法分析舰船柱状桅的固有振动

本文采用薄膜应力状态假设与横截面形状不变假设,应用综合离散法,分析舰船柱状桅的固有振动,给出了某些数值结果。计算结果表明这是一种既能大幅度降低独立未知量数目,节省计算时间,又具有足够精确度的计算方法.     

一种基于INSAR的叠掩区域识别算法

干涉合成孔径雷达是获取场景数字高程模型和正射影像图的有效技术之一。叠掩现象是SAR图像几何失真现象的一种。由于多点回波叠加,叠掩区域的相位并不准确,而且在相位解缠中影响判别。因此对叠掩区域进行识别具有重要意义。分析了叠掩区域的干涉相位特性及幅度特性,提出了一种结合SAR幅度图像和干涉相位对叠掩区域进行识别的算法,该算法能够有效的将叠掩区域区分出来,为InSAR后续处理提供可靠依据。仿真数据的处理结果,证明了算法的有效性。     

Chirp Scaling成像算法及其仿真

高分辨率是机载合成孔径雷达的一个重要发展方向。文章以高分辨率聚束模式合成孔径雷达的ChirpScaling成像算法(CSA)为主,讨论了CS算法的基本原理和实现过程,给出了计算过程中各个信号域的数学表达式,简要地介绍了CS算法的优缺点及其应用范围,最后给出了点目标仿真的系统参数和成像结果。