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捷联式惯性导航系统通常采用卫星导航系统的位置、速度信息对惯导解算误差进行校正,但对于水下载体惯性导航系统而言,由于只能获得点位置信息,对惯导的校正精度以及校正参量有限。针对上述问题,提出了基于天文/卫星组合校正捷联式惯导技术,通过卫星精确定位信息和天文快速观测信息,全面修正惯导系统误差、提高导航精度。仿真结果表明,基于天文/卫星组合校正算法对惯导进行校正,相对于传统校正算法精度可提高约50%。 相似文献
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壳聚糖具有抗菌、抗氧化、增强胶凝特性以及可作为生物活性分子的微型或纳米载体等优点,因此其化学改性和应用近年来受到广泛关注。然而,壳聚糖既不溶于有机溶剂也不溶于水,极大地限制了它的应用。在改性的壳聚糖中,聚乙二醇化壳聚糖不仅能保持壳聚糖的优点,还能提高水溶性,并能有效运输生物活性分子。因此,本文总结了2008-2012年聚乙二醇化壳聚糖作为紫杉醇、阿霉素、5-氟尿嘧啶等小分子载体的最新进展,为今后聚乙二醇化壳聚糖的研究提供有益参考和理论依据。 相似文献
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光电催化(PEC)氧化法是一种使用半导体电极材料在光和电的共同作用下处理水中有机污染的有效方法.在PEC工艺中,施加偏压不仅可以利用电催化对有机污染物进行降解,而且在偏压作用下,光生电子-空穴对能够得到有效的分离和传输,从而大大提高了机物污染物的去除速率.尽管PEC技术已经取得了许多重要的突破,但是能量转换效率仍然无法满足实际应用.因此,开发具有优异性能,良好稳定性和低成本的光电极材料是一项具有挑战性的研究工作.本文采用两步电沉积法制备了BiPO4纳米棒/还原氧化石墨烯/FTO复合光电极(BiPO4/r GO/FTO).电镜结果表明,电沉积制得的纳米棒状磷酸铋均匀负载在石墨烯纳米片层表面.采用甲基橙为模型体系,考察了复合光电极的光电催化活性.BiPO4/r GO/FTO复合电极的光电催化降解速率是BiPO4/FTO光电极的2.8倍,显示出优良的光电催化活性.实验进一步研究了工作电压和BiPO4沉积时间对甲基橙光电降解性能的影响.最佳的BiPO4沉积时间为45 min,最佳工作电压为1.2 V.捕获实验和ESR实验表明羟基自由基(·OH)和超氧化物自由基(·O2-)是该电极的主要活性物种.BiPO4/r GO/FTO复合电极经过四次循环实验后其降解甲基橙效率保持不变,显示出高稳定性,采用光电流,交流阻抗及其荧光测试对其光催化机理进行推测.结果表明该复合光电极具有高PEC活性的主要原因是:石墨烯的引入加快了BiPO4的电子空穴的分离,拓宽了石墨烯的可见光吸收范围;同时,石墨烯诱导产生的BiPO4混合相也进一步促进了光生电子空穴的分离,提高了光电降解活性. 相似文献
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厚胶光刻非线性畸变的校正 总被引:3,自引:0,他引:3
利用厚胶光刻技术制作大深度微结构元件是一种有效的途径,但厚胶光刻过程中的非线性畸变对光刻面形质量的严重影响限制了该技术的应用,基于此,提出了一种对掩模透射率函数进行校正的方法。分析空间像形成及其在光刻胶内传递、曝光、显影等过程中非线性因素的影响,利用模拟退火算法对掩模透射率函数进行校正,以提高光刻面形质量,并以凹面柱透镜为例,给出了校正前后的显影轮廓模拟结果,其校正后浮雕面形的体积偏差仅为2.63%。该方法在有效改善面形质量的同时,并没有引起掩模的设计、制作难度及费用增加,这对于设计、制作高质量的微结构元件有重要意义。 相似文献
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当前基于深度神经网络模型中,虽然其隐含层可设置多层,对复杂问题适应能力强,但每层之间的节点连接是相互独立的,这种结构特性导致了在语音序列中无法利用上下文相关信息来提高识别效果,而传统的循环神经网络虽然做出了改进,但是只能对上文信息进行利用。针对以上问题,该文采用可以同时利用语音序列中上下文相关信息的双向循环神经网络模型与深度神经网络模型相结合,并应用于语音识别。构建具有5层隐含层的模型,其中第3层为双向循环神经网络结构,其他层采用深度神经网络结构。实验结果表明:加入了双向循环神经网络结构的模型与其他模型相比,较好地提高了识别正确率;噪声对双向循环神经网络汉语识别有重要影响,尤其是训练集和测试集附加噪声类型不同时,单一的含噪声语音的训练模型无法适应不同噪声类型的语音识别;调整神经网络模型中隐含层神经元数量后,识别正确率并不是一直随着隐含层中神经元数量的增加而增加,神经元数量数目增加到一定程度后正确率出现了降低的趋势。 相似文献