民用无人机飞行风险评估与控制系统

为了有效评估无人机系统飞行安全风险并提出针对性风险控制措施,设计了无人机系统飞行安全风险评估与控制系统.首先基于运营决策支持和立法基础数据收集这一目标建立了系统的框架结构;然后针对风险控制需求,设计了无人机事故案例本体表示,实现了基于语义和属性值的综合相似性检索算法;针对风险评估需求,软件实现了无人机系统飞行危险源识别方法和定量的风险评估模型,最后通过危险源识别与重用无人机事故案例的方式提出风险控制措施.实验结果表明,无人机风险评估与控制原型系统为无人机系统的飞行安全提供了系统的解决方案.     

新型砜基聚苯并咪唑的合成

采用新的合成路线,以多聚磷酸催化4,4′-二羧基二苯砜与邻苯二胺反应制得双苯并咪唑二苯砜(3);以3和4,4′-二氟二苯砜为单体,环丁砜为溶剂,在无水碳酸钾存在下合成了新型砜基聚苯并咪唑,其结构经1H NMR,IR,MS和元素分析表征.     

分散剂对YAG粉末形貌和性能的影响

以硝酸铝［Al(NO3)39H2O］和硝酸钇［Y(NO3)36H2O］为原料,碳酸氢铵［NH4HCO3］为沉淀剂,PEG400,PEG800和PEG1000等为分散剂,采用正向共沉淀法合成了钇铝石榴石（YAG）前驱体粉末。并用X射线衍射仪（XRD）、扫描电子显微镜（SEM）、粒度测试仪等分析了粉末的形貌和性能。结果表明,分散剂的加入,减少了粉末的团聚现象,而且由PEG400,PEG800分散剂制备的先驱体粉末经1200 ℃煅烧60 min后均能形成纯度较高的YAG相,但PEG1000样品粒度更细,比表面积为1748.78 m2/kg,中位径为1.42 m,而前者所得粉末的比表面积分别为29.39和128.60 m2/kg,中位径分别为196.14和20.55 m。     

无人机高光谱波段选择的叶面积指数反演

叶面积指数（LAI）是评价作物长势和作物产量的重要参数。为有效利用高光谱信息,优选出最佳波段进而构建新型双波段指数来提高LAI估测精度,以冬小麦为研究对象,获取冬小麦孕穗期无人机高光谱数据和实测地面LAI数据,开展冬小麦LAI反演研究。首先采用连续投影算法（SPA）、最佳指数法（OIF）以及逐波段组合法（E）分别进行无人机高光谱数据最佳波段筛选,进而将所选最佳波段构建新型双波段指数（VI_OIF,VI_SPA,VI_E）;然后将构建的新型双波段指数和常规双波段指数（VI_F）与LAI进行相关性对比分析,最后结合支持向量回归（SVR）、偏最小二乘回归（PLSR）和随机森林回归模型（RFR）进行LAI估算,并对比分析常规双波段指数的估算精度,验证最佳波段选择方法构建新型双波段指数的最佳回归模型反演LAI的可行性。结果表明：（1）新构建双波段指数VI_OIF,VI_SPA,VI_E和VI_F与冬小麦LAI的相关性均达到0.05的显著水平,其中VI_SPA和VI_E与LAI的相关系数高于0.65,且RSI_SPA和RSI_E与LAI的相关性较高（r>0.71）;（2）对比分析VI_OIF、VI_SPA、VI_E和VI_F构建的SVR模型、PLSR模型和RFR模型的冬小麦LAI估测精度,VI_SPA_PLSR模型估测精度最高,R2和RMSE分别为0.75和0.90。该方法可为无人机高光谱数据波段选择以及冬小麦LAI反演提供技术支持和理论参考。     

基于复数经验模式分解的空中颤振目标成像

针对毫米波雷达照射条件下,逆合成孔径雷达成像过程中目标主体颤振引起的微多普勒效应对成像造成的干扰问题,在建立颤振目标成像模型、分析目标颤振对回波造成的微多普勒调制以及对成像的影响的基础上,提出了基于复数经验模式分解的颤振目标成像方法.该方法利用复数经验模式分解的自适应特性,将目标回波信号分解为多个不同频率的分量信号;进而采用复杂度的概念对各分量信号进行区分;并结合各分量信号所占的能量百分比,剔除微动信号分量,有效消除了由于目标颤振所造成的微多普勒调制.采用复杂度与能量百分比相互结合的方法有效地提高了准确度和空中颤振目标的成像质量.     

新型含咔唑基聚芳亚胺的合成与性能研究

以3,6-二氨基-N-(2-乙基己烷基)咔唑和二溴化芳香酮为单体,经钯催化的胺基化缩聚反应合成了三种新型的含咔唑基的聚芳亚胺[PAI-C(a)～PAl-C(c)],其结构经<'1>H NMR,IR和元素分析表征.用DSC和TG对PAl-C的热性能进行了研究;用UV和荧光光谱对PAI-C的光学性能进行了研究.结果表明,P...