基于POD方法的高超声速边界层转捩判定方法

高超声速边界层转捩是高超声速飞行器设计的关键基础问题之一.为了研究高超声速边界层转捩, 在风洞中, 对平板模型进行了M=5的实验, 在模型中心沿流动方向使用PCB脉动压力传感器对脉动压力时间序列进行采集.文章将本征正交分解(proper orthogonal decomposition,POD)方法引入高超声速脉动压力数据处理中, 发展了单点POD分析方法.经验证, 使用该方法重构数据的均方根(root mean square, RMS)峰值位置可表征转捩位置, 实用性强.      

氨·二甲胺·羧酸根合铂(Ⅱ)类配合物的合成、抗肿瘤活性和与DNA的键合水平

本工作设计合成了6种新型混胺羧酸根合铂(Ⅱ)类配合物[Pt((?)NH)(NH₃)X₂](a～f){其中，X=CH₃COO^-(乙酸根)，CH₃Cl COO^-(氯乙酸根)，CHCl₂COO^-(二氯乙酸根)，C₆H₅-COO^-(苯甲酸根)，p-CH₃-C₆H₄-COO^-(对甲基苯甲酸根)，p-CH₃O-C₆H₄-COO^-(对甲氧基苯甲酸根)}。通过元素分析、摩尔电导、差热分析、红外光谱、紫外光谱和 ¹H核磁共振谱对配合物进行了表征。通过MTT法研究了配合物的体外抗肿瘤活性，通过等离子体质谱研究了配合物与细胞DNA的键合量；体外抗肿瘤活性测试表明，配合物(a～f)对所测试的肿瘤细胞MCF-7、HCT-8和BGC-823没有表现出活性，但对EJ和HL-60两种肿瘤细胞表现出好的活性，而且配合物(d～f)对HL-60细胞的活性与顺铂相当。配合物(a～f)与HL-60细胞的DNA键合量与其作用浓度表现出一定的依赖性，从小到大的顺序为：cisplatin < c < b < a < f < e < d。     

光网络RWA中一种建立在Dijkstras和FJ算法的新模型

随着IP业务井喷式的爆发,现在的宽带容量越来越面临巨大的压力。网络容量必须跟上这一需求,而WDM技术恰好能利用光纤的巨大带宽,满足这一要求,并能极大降低传输数字信号的代价。WDM全光网络将得到极大的应用。RWA问题一直是WDM中的重要问题,因为选择是否恰当直接关系到网络的性能,介绍一种基于FJ思想的新思路,并利用他修改权重,他既能减少网络阻塞率,又能合理分配网络资源,起到优化网络的作用。     

卫星共视技术在罗兰C系统中的应用

介绍了卫星共视比对技术的基本原理和罗兰C系统原子频标资源的使用状况。通过引入系统融合和卫星共视技术,实现了罗兰C导航系统原子频标与UTC时间基准的同步。国家授时中心对比对数据进行了检测校验。     

雷达电磁波三维探测范围可视化仿真

雷达探测范围是可视化虚拟战场生成的一个重要环节,也是难点。雷达电磁波的传播不仅受到自然环境的影响,同时也受到电子干扰环境的影响。在高级传播模型的基础上进行了改进,使得模型能够适用于电子干扰环境。提出了一种圆柱体数据环拼接的可视化方法,解决了圆柱体数据场内密外疏的问题。利用可视化软件包VTK对圆柱体数据场进行了绘制,实现了雷达在自然环境干扰和电子干扰环境下的三维探测范围可视化,绘制的精确度和实时性都可满足要求。     

GNSS系统时间及星载钟研究

全球卫星导航系统(GNSS)所产生的标准时间信息,在国民经济各领域广泛使用。 本文主要介绍各 GNSS 的系统时间,利用溯源和星载钟控制校准技术,开展其星载钟性能研究, 为卫星导航系统星载钟的最佳配置提供科学方案。     

基于有限状态机的QPSK调制系统发送模块FPGA实现

分析了所设计的通信系统发射波形的帧格式,结合有限状态机（Finite State Machine,FS M）的设计思想,在FPGA上实现了通信系统的发送模块,将同步头数据、标志位数据 、相位校正数据、正文数据各部分数据按先后顺序有序发送,实现了模块间的无缝链接,使 系统的数据发送稳定可靠。     

智能终端发展关键技术探讨

智能终端产品(包括手机、平板和混合式的移动计算设备)在个人和商业应用场合大量使用,终端在高速计算能力方面更新迅猛,处理能力军备竞赛将陷入硬件瓶颈,同质现象成为现实,而人机交互技术、终端应用开发环境、终端安全云服务等将成为影响智能终端向纵深人群渗透和更商业化应用领域发展的决定要素。本文旨在探讨、分析和展示上述几个关键技术的新进展和演进趋势。     

模糊信道忙闲划分的概率媒体接入控制协议

针对无人机自组网中多种混合业务并行传输以及现有的信道忙闲划分方式未考虑信道忙闲模糊化特征等问题,提出了一种模糊信道忙闲划分的概率媒体接入控制协议.该协议主要采用模糊信道忙闲划分和概率接入两大核心机制,其中,模糊信道忙闲划分机制通过对信道忙闲的模糊化特征进行分析,更加合理地对信道忙闲程度进行划分;概率接入机制能够保证系统...     

基于径向基函数神经网络的线性衰减系数的重建算法

层析γ扫描(TGS)技术是非破坏性分析(NDA)中的一项重要技术.在TGS透射测量中,线性衰减系数值的图像重建问题是TGS的难点和核心问题.在文[1]的基础上,提出了将神经网络方法应用于TGS重建线性衰减系数图像的算法.计算机上的仿真模拟结果表明,在一定范围内,径向基函数(RBF)神经网络方法重建的线性衰减系数值与实际值的相对误差小于4%,且具有快速、高精度等优点,表明了此方法的有效性.