典型光电系统的数字孪生技术

数字孪生技术将多学科多物理场的系统通过多维异构时序数据进行统一设计和管理,可构建高保真度的数字化镜像模型。本文基于此项技术,对典型光电系统的数字化模型提出了构建的思路和方法;同时结合场景要素本征物理特性分析,描述了高真实感红外场景数字孪生仿真的关键技术。数字模型和场景仿真的有机结合能够准确地实现光电系统的实时交互和迭代运行及优化,高效高质量地缩短产品的研制周期。     

构建一体化联合作战指挥信息系统

现代战争的趋势是一体化联合作战。要实现一体化联合作战,就必须依赖于一体化联合作战指挥信息系统。良好的一体化联合作战指挥信息系统是信息化战争的倍增器。研究如何构建一体化联合作战指挥信息系统则是我军当前建设中的重中之重。从一体化联合作战指挥信息系统的战争需求、构建原则及基本对策等几方面进行了论述。     

广电融媒体技术应用与运营

广电融媒体的运营,需要跳出广电的传统思维,以互联网的模式来设计新的经营方式和商业模式,构建自己的私域流量池,以AI智能新技术助力新业务的发展,找准自己的定位,利用当前政策优势和市场机遇,构建现代广电融媒体商业模式.     

一个群签名方案的密码学分析与改进

最近,陈泽文等人提出了一种基于中国剩余定理的群签名方案,该方案的安全性是基于大数分解困难性假设.本文对该群签名方案进行了分析,指出该方案中的大数分解可有效地进行计算,其安全性假设是不合适的,该方案所描述的诸多优越性实质上并不存在.文章同时给出了一个改进方案,在强RSA假设下,改进的方案不仅弥补了原方案的安全缺陷,而且改善了协议的性能.     

CMOS有源像素传感器辐射损伤对星敏感器星图识别影响机理与识别算法

为分析恶劣空间辐射环境导致星敏感器性能退化、姿态测量精度降低的原因,深入研究了⁶⁰Co-γ射线辐射环境下互补金属氧化物半导体有源像素传感器(complementary metal oxide semiconductor active pixel sensor,CMOS APS)电离总剂量效应对星敏感器星图识别的影响机理.通过搭建外场观星试验系统,实际观测天顶和猎户座天区,经过星图数据采集、星点提取与星图识别等试验流程,获得⁶⁰Co-γ射线辐照后CMOS APS噪声对星图背景灰度均值、识别星点数量的影响机理,并提出一种寻找被辐射噪声湮没星点的识别算法.通过理论推导分别建立了CMOS APS暗电流噪声、暗信号非均匀性噪声和光响应非均匀性噪声与星点质心定位误差的定量关系.研究结果表明⁶⁰Co-γ射线辐照后星敏感器星图背景灰度均值增大、星点识别数量减少, CMOS APS辐照后噪声增大导致星点质心定位误差增大,从而影响星敏感器的姿态定位精度,该研究结果为高精度星敏感器的设计和抗辐射加固提供一定的理论依据.     

基于深度学习的剪切散斑干涉条纹图滤波方法

剪切散斑干涉技术作为一种非接触式的高精度光学全场测量方法,可以对复合材料内部缺陷进行无损检测,但所得的相位条纹图中包含大量散斑噪声,会对检测结果和精度产生严重影响。为此,提出了一种基于无监督图像风格转换模型（CycleGAN）的相位条纹图滤波方法。该方法将剪切散斑干涉技术获取的原始噪声相位条纹图通过网络训练转换为理想无噪声条纹图,从而实现对相位条纹图中噪声的滤除。实验结果表明,所提方法能够实现对噪声的高效滤除,滤波图像边界清晰、对比显著,且运行时间明显优于其他方法,仅需30 ms左右便能实现条纹图的高质量滤波,符合动态无损检测的发展需求,为相位条纹图的噪声滤除提供了新的思路。     

户户通用户管理系统手机客户端软件的设计与实现

本文对户户通用户管理系统手机客户端软件进行了业务需求分析,提出了系统的设计方案,针对手机客户端、前端用户管理系统升级、安全防御三方面的技术方案做出了详细介绍.     

基于通用设备和Multisim的虚实结合电学实验教学模式

实物实验与虚拟仿真实验,特别是基于物理模型的定量仿真实验同步有序进行,是当前提升实验教学效果的有效手段之一.这种教学模式既优化了教学资源,丰富教学方法和手段,又体现了物理学是实验科学的本质.结合基础物理实验教学需要,设计了包含RLC串联电路实验、交流电桥测电容电感实验、混沌电路实验和Multisim电路仿真等教学内容的...     

热电厂机组DCS升级改造研究

山东海化集团热力电力分公司分布式控制系统技术升级改造,涉及到11#、 12#240 t/h循环流化床锅炉、 8#机发电机组、氢气掺烧系统、汽机数字式电液调节系统及公用工程I/O总计4 286点。对该系统技术升级改进方案进行了研究,重点阐述了总体要求、控制系统功能、电源和硬件要求等内容,完成了覆盖所有工艺监测点的控制系统优化方案,实现了机组安全、稳定、可靠、高效地运行,对于提高企业效益,保障企业健康发展具有重要的意义。     

EMD与神经网络在气液两相流流型识别中的应用

本文提出了EMD与Elman神经网络相结合的气液两相流流型识别的新方法.将压差波动信号经验模态分解(EMD)后的固有模态函数(IMF)进行分析、提取IMF能量作为Elman神经网络的输入特征向量,对水平管内的气液两相流流型进行识别.实验结果表明:该方法优于BP网络且稳定、识别率高,具有可行性.