多端输出等幅振动的纵振动变换体

提出了一种一端输入多端输出等幅振动的纵振动方向变换体。变换体由输入杆、半球形过渡体和输出杆组成,通过半球形过渡体将一个输入杆与多个输出杆耦连为一体,并且多个输出杆呈立体分布,可实现一端纵振动输入多个方向上纵振动均匀输出。利用振动变换体端面的自由边界条件,以及各组件连接处的纵向位移、纵向力、横向位移和转角连续条件,推导了纵振动方向变换体的频率方程。解析计算了不同几何尺寸的纵振动变换体的谐振频率,与有限元法的计算值及实验测试值基本吻合。将纵振方向变换体的输入端与谐振频率为19.8 kHz的换能器相连,利用激光测振仪测试了纵振动变换体各输出端振型及各输出端相对于输入端的振幅放大系数,结果显示纵振动经过方向变换体成功地传输到了变换体的各输出杆的端面,且各输出端的振幅基本相等。     

ICT创新打造绿色通信

环境问题关系到地球上的每一个人,近年来更是面临着非常严峻的形势,节能降耗成为大势所趋。《〈联合国气候变化框架公约〉京都议定书》对发达国家做出了强烈的约束,虽然按照规定,发展中国家没有减排义务,但我国作为一个负责任的大国,从政府到整个工业界对这一问题都高度重视。     

PZT陶瓷靶材的制备及相成分分析

采用固相反应法制备了一系列PZT陶瓷靶材,并用XRD对其进行了相成分分析.结果表明,PbO的富足可以大大抑制PbZrO3的分解,还可以抑制焦绿石相的产生,起到稳定钙钛矿相的作用.然而,过量的PbO会使材料局部区域的相成分发生波动,故而破坏相成分的一致性.此外,对单块的PZT样品进行烧结还会出现陶瓷分层现象,将多块样品放在一起烧结或采用先进的烧结工艺有利于抑制分层.     

Haar小波方法求解分数阶Poisson方程的数值解

借助Haar小波正交函数的分数阶积分算子矩阵,通过离散未知变量,将待求Poisson方程转化为大型的线性代数方程组,然后利用Matlab软件进行编程求解,即可求得原问题的未知系数矩阵,代入原方程,从而求得数值解.数值结果表明,当Haar小波采取很小的级数项展开时,即可获得满意的数值精度,而且算法比较稳定,有很强的实际应用价值.     

FAA混Ⅲ与混Ⅱ型假人动态冲击响应特性分析

旨在比较FAA混Ⅲ与混II型50th分位男性假人在动态冲击下的动力学响应。首先,基于试验数据,对比分析了两种物理假人头部、腰椎及安全带的动力学响应;其次,建立FAA混Ⅲ型多刚体假人动态冲击模型并验证了其建模方法的有效性。最后,基于FAA混Ⅲ型多刚体假人0°冲击模型,分析了安全带角度对假人关键部位X向峰值位移和安全带峰值载荷响应的影响。结果表明:在0°、60°冲击下,除了头部重心加速度外两种物理假人的其他部位的各响应项差异性在9%之内,在航空座椅适航取证时,使用FAA混Ⅲ型假人评估乘员头部损伤情况更为严酷,在这两种适航验证工况下,数值模型总体上可以反映物理假人身体关键部位、安全带和椅盆的响应;在0°冲击下,随着安全带仰角和张角的增大,安全带峰值载荷和假人整体X向峰值位移线性增大。     

大气采样器检定规程探讨及修订建议

通过对大气采样器流量示值误差进行计量检定发现,是否有吸收负栽检定结果差别较大,而计量检定规程并没有详细说明,因此对大气采样器检定规程进行了探讨并提出修改建议.     

一种新的基于极坐标格式的快速后向投影算法

快速分级后向投影算法(Fast Factorized Back-Projection Algorithm, FFBPA)研究了BPA中的冗余计算,通过子孔径划分,在极坐标系下将信号逐级相干积累成像,该方法避免了BPA中每个图像点的重复性全孔径搜索过程,大幅减少了计算量。然而多级插值操作加剧了误差积累,减少分级次数又影响算法效率。为解决这一矛盾,该文结合极坐标格式算法(PFA)提出了一种新的多级迭代快速BP成像算法,并将算法拓展应用到曲线轨道,多模式SAR中。分析表明,该文方法与FFBPA相比更高效。最后通过该文算法与FFBPA的星载0.1 m超高分辨率聚束SAR成像进行仿真实验对比,验证了该方法的优越性。     

基于几何校正的聚束SAR快速分级后投影算法

快速分级后投影(Fast Factorized Back Projection, FFBP)算法大幅减少了原始后投影算法的插值次数,提升运算效率。然而图像合成过程中仍然需要大量的图像域2维插值操作,庞大的计算量限制了其在实际中的应用。该文提出一种基于几何校正的聚束SAR快速分级后投影算法。该算法利用几何校正的方法实现子图像配准,即在满足聚焦性能的前提下,通过距离维平移和角度维旋转完成子图像在不同坐标系下的投影和子图像合成。该算法避免了逐点插值运算,进一步降低了FFBP算法的计算量。仿真结果表明,该算法能高精度聚焦成像,并且其运算效率相对于基于图像域2维插值的FFBP算法显著提高。     

一种基于超完备字典学习的图像去噪方法

 基于超完备字典的图像稀疏表示因其具有稀疏性、特征保持性、可分性等特点而被广泛应用于图像处理.本文提出一种超完备字典学习算法并应用于图像去噪.将字典学习等价于一个二次规划问题,并提出适合于大规模运算的投影梯度算法.学习所得字典能有效描述图像特征.基于此超完备学习字典,获得图像的稀疏表示,并恢复原始图像.实验结果表明,与小波类去噪方法相比,本文的学习算法能更好地去除图像噪声,保留图像细节信息,获得更高的PSNR值.     

基于汉字拆分嵌入和二部图的残损碑文识别

古籍碑刻承载着丰富的历史文化信息,但是由于自然风化浸蚀和人为破坏使得碑石上的文字信息残缺不全。古碑文语义信息多样化且样例不足,使得学习行文语义补全识别残损文字变得十分困难。该文试图从字形空间语义建模解决补全残损汉字进行识别理解这一挑战性任务。该文在层级拆分嵌入(HDE)编码方法的基础上使用动态图修补嵌入(DynamicGrape),对待识别汉字的图像进行特征映射并判别是否残损。如未残损直接转化为层级拆分编码,输入二部图推理字节点到部件节点的边权重,比对字库编码识别理解;如残损需要在字库里检索可能字和部件,对汉字编码的特征维度进行选择,输入二部图推理预测可能的汉字结果。在自建的数据集以及中文自然文本(CTW)数据集中进行验证,结果表明二部图网络可以有效迁移和推理出残损文字字形信息,该文方法可以有效对残损汉字进行识别理解,为残损结构信息处理开拓出了新的思路和途径。