Cu87团簇在升温与急冷过程中结构变化的原子尺度模拟

本文采用基于嵌入原子法的正则系综分子动力学方法在原子尺度上计算了包含87个原子的Cu87金属团簇在连续升温和急冷降温时的结构演化过程。根据原子平均势能、对分布函数、原子堆积结构和主要原子键对数目随温度的变化表明,温度的不同极大地影响团簇内的原子堆积结构。在升温过程中,随着温度的升高,团簇内原子堆积结构出现由密排六方、二十面体直到无序堆积的变化。在急冷降温过程中,随着急冷温度的降低,团簇内由出现的一定数量的二十面体和面心立方的局域结构、数量不一的HCP,FCC和二十面体局域结构,直到急冷温度较低时的一定数量的二十面体局域结构。     

新型智能隐形眼镜

正采用石墨烯材料制成的新型隐形眼镜将使佩戴者具有夜视能力,可应用于士兵等特殊需求群体。据英国每日邮报报道,研究人员最新研制一种智能隐形眼镜,使佩戴者具有红外夜视能力。研究小组称,在镜片之间夹入石墨烯,能够建造一种具有捕捉可见光和红外线能力的传感器。现已建造一个比手指甲更     

基于稀疏表示的可见光遥感图像飞机检测算法

为解决当前遥感图像飞机检测方法在复杂背景下准确率低,实现旋转不变困难的问题,结合图像稀疏表示原理,提出一种基于稀疏表示的飞机检测算法.该算法首先利用飞机是刚性目标且具有明显几何外观的特点,构建飞机几何原子库;然后建立飞机轮廓几何逼近的最优化方程,在稀疏表示原理框架下,得到飞机轮廓最优的几何部件组合;最后,以星型结构的部件模型为框架,生成待检测图像的目标显著图并根据显著图定位出飞机.实验结果表明,稀疏表示方法能自适应选取飞机部件,部件数目较少且不易受光照、颜色和复杂背景的影响.与现有算法相比,本文算法准确率达90%以上,检测速度有较大的提高.     

基于迭代学习的离散切换系统故障估计

针对一类具有任意切换序列的离散切换系统的故障估计问题,提出了一种新的故障估计算法.该算法利用引入的虚拟故障信号构建出故障估计器,并利用残差信号通过迭代学习方法对引入的虚拟故障进行逐次修正.使虚拟故障随着迭代次数的增加逐渐逼近实际故障.利用压缩映射方法严格证明了算法在各个子区间上的收敛性,给出了算法的收敛条件.理论分析表明,所提算法能够在有限区间上精确估计出切换系统发生的不同类型故障.最后通过仿真实验进一步验证了所提算法的有效性.     

基于计算机视觉技术的茶叶品质随机森林感官评价方法研究

为弥补茶叶品质感官审评存在的缺陷，利用计算机视觉技术对茶叶品质进行快速无损评价研究。以碧螺春绿茶为对象，依据专家感官审评结果，将茶样分成4个等级；采用中值滤波及拉普拉斯算子对茶样图像进行预处理，并提取预处理后的茶样图像的颜色特征和纹理特征以表征茶叶图像的外形特征，利用随机森林算法对茶叶外形特征属性进行重要性排序；筛选出重要性较大的特征及随机森林算法中最优的决策树棵数建立感官评价模型，并与建立的支持向量机(SVM)模型性能相比较。结果表明：色调均值、色调标准差、绿体均值、平均灰度级、饱和度均值、红体均值、饱和度标准差、亮度均值、一致性等9个特征属性的重要性较大，且与感官审评特征描述结果相一致；当采用优选出的9个重要性较大的特征及决策数棵数为500时，建立的模型性能最优，模型总体判别率为95.75%，Kappa系数为0.933，OOB误差为5%，较SVM模型分别提高了3.5%，0.066，优选的9个重要性较大的图像特征与感官审评特征描述相一致。研究表明：利用随机森林方法筛选出对茶叶外形特征属性贡献最大的少数几个特征建立模型，模型性能就能达到很好的识别效果，模型得到简化，同时模型精度和稳定性都高于其他方法。     

CT-TDLAS测量燃烧火焰二维温度分布

结合可调谐半导体激光吸收光谱技术与计算机断层扫描技术,通过获得与实验值最适应的拟合光谱,重构本生灯燃烧火焰二维温度分布。以零均值归一化互相关和误差平方和作为指标,分析了32路测量组件的二维重构精度。结果表明,零均值归一化互相关达到0.994,误差平方和达到0.000 86。采用32路测量系统实现了本生灯火焰二维温度的测量,并与热电偶测量结果进行对比。结果表明,两者之间的温度分布趋势相同,可调谐半导体激光吸收光谱测量具有更高的精度和分辨率,验证了可调谐半导体激光吸收光谱技术结合计算机断层扫描技术在测量二维火焰温度分布的可行性与精确性。     

基于DSP FPGA的弹载计算机设计

针对现代弹载计算机硬件系统的发展趋势,结合某型反坦克导弹的实际应用需求,采用以DSP作为处理器实现控制系统的核心算法,以FPGA实现外围接口扩展的方案,设计出了一套基于DSP+FPGA的微小型导弹载计算机。文章对该弹载飞控计算机的结构、硬件、软件等方面内容作了详细的介绍,并给出了软件流程图、介绍了软件各模块的详细功能。本文设计的弹载计算机体积小,功率低,其性能已在实验中得到了验证,这为未来弹载计算机的设计提供了参考。     

基于改进QPSO优化SVR的某电源组合故障预测研究

针对电源组合的故障特点,提出了一种基于改进QPSO优化SVR的故障预测方法;文中首先对QPSO算法进行了介绍;然后对支持向量回归机(Support Vect or Regression,SVR)性能影响因素进行了分析,并给出了基于改进QPSO优化SVR参数的算法步骤;最后以制导雷达波束系统中的某电源组合为例进行了仿真分析,预测结果表明,同QPSO算法相比该预测方法误差更小,达到了预期效果。     

基于相空间重构的PHM数据处理算法研究

采集数据的非线性特性极大地限制了故障预测与健康管理技术(PHM)在飞机自主保障能力中的应用,提出了一种基于相空间重构的数据处理方法;首先,对PHM技术进行了系统研究,并对数据处理进行了分析;然后,根据数据处理的特点,分别采用自相关法、复自相关法、FNN法和C-C法计算相关的延迟时间及嵌入维数;最后,通过仿真对比分析以上几种方法得到的延迟时间与嵌入维数;结果表明作为一种联合计算延迟时间和嵌入维数的数据处理方法,C-C法可以同时计算延迟时间τ为3和嵌入维数m为6。     

基于小波包—灰色神经网络的机电作动系统故障预测

针对健康状态难以预测的机电作动系统,提出一种基于小波包—灰色神经网络的机电作动系统故障预测方法;该方法利用小波包分解对机电作动系统的故障特征进行提取,利用灰色GM(1,1)模型对提取出的12种不同故障模式下的频带值进行预测,并作为神经网络的输入,采用BP三层结构,通过验证取隐含层数为10进行训练,预测结果相对误差只有-0.014 6,取得了较好的预测效果;仿真结果表明:小波包—灰色神经网络方法在机电作动系统故障预测中具有一定的有效性。