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飞行器无动力应急着陆域和着陆轨迹设计

航空学报 2014年第5期35卷 1404-1415页

作者：王宏伦裴云峰倪少波邵星灵北京航空航天大学无人驾驶飞行器设计研究所北京100191 北京航空航天大学飞行器控制一体化技术重点实验室北京100191 北京航天自动控制研究所北京100854

针对飞行器动力故障迫降着陆问题,提出一种应急着陆域(ELR)和着陆轨迹设计方法。首先,提出了无动力应急着陆域的概念,即无动力条件下可实现成功着陆的着陆点范围,并分别应用最优控制方法和hp自适应伪谱法对着陆域进行设计和求解;采用理... 详细信息

针对飞行器动力故障迫降着陆问题,提出一种应急着陆域(ELR)和着陆轨迹设计方法。首先,提出了无动力应急着陆域的概念,即无动力条件下可实现成功着陆的着陆点范围,并分别应用最优控制方法和hp自适应伪谱法对着陆域进行设计和求解;采用理论分析与仿真验证相结合的方法分析应急着陆域的特点以及影响着陆域大小的主要因素,并据此得到求解应急着陆域的简单近似方法。然后,依据所求得的应急着陆域,选择合适位置作为预定着陆点,并应用最优控制方法设计对应的着陆轨迹。仿真结果表明:应急着陆域的建立、分析对快速选择预定着陆点具有重要参考价值;设计的应急着陆轨迹可引导无动力飞行器实现成功着陆。

关键词：迫降着陆应急着陆域着陆轨迹设计最优控制 hp自适应伪谱法

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钢管再生混凝土柱耐火性能研究

建筑结构学报 2015年第S2期36卷 35-41页

作者：罗超宁查晓雄哈尔滨工业大学深圳研究生院广东深圳518055

为研究钢管再生混凝土柱耐火性能,进行了包括1个实心和2个空心率不同的截面在内的3根足尺钢管再生混凝土柱耐火试验,并进行了相同截面尺寸的3根足尺钢管混凝土的对照试验。试验结果表明:钢管再生混凝土柱的耐火极限普遍要优于钢管普通... 详细信息

为研究钢管再生混凝土柱耐火性能,进行了包括1个实心和2个空心率不同的截面在内的3根足尺钢管再生混凝土柱耐火试验,并进行了相同截面尺寸的3根足尺钢管混凝土的对照试验。试验结果表明:钢管再生混凝土柱的耐火极限普遍要优于钢管普通混凝土柱的耐火极限;通过ABAQUS模拟耐火试验,对比模拟和试验中各试件轴向位移随时间的变化曲线,验证有限元分析结果的正确性。考虑钢管对再生混凝土套箍作用的折减,基于等效面积的原则,推导了钢管再生混凝土柱常温轴压承载力计算式,利用试验数据对计算式进行了验证,两者比值的平均值为0.923,方差为0.126,计算结果与试验结果吻合良好。基于本课题组已有的钢管和再生混凝土的平均温度场,推导钢管再生混凝土柱高温轴压承载力计算式,利用试验数据对计算式进行了验证,验证了计算式的合理性。

关键词：钢管再生混凝土柱有限元分析轴压承载力平均温度场耐火性能

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高阶PMD统计特性研究

光子学报 2002年第11期31卷 1368-1372页

作者：赵文玉王岚王宏祥纪越峰徐大雄北京邮电大学 192信箱北京100876

讨论了三阶偏振模色散 (PMD)的统计特性及其对于高阶PMD补偿系统的影响数值模拟结果表明 ,随着即时差分群时延 (DGD)的增加 ,二阶PMD单位矢量旋转速率的统计覆盖范围的变化趋势与主偏振态 (PSP)旋转斜率的相应变化正好相反此外 ,随... 详细信息

讨论了三阶偏振模色散 (PMD)的统计特性及其对于高阶PMD补偿系统的影响数值模拟结果表明 ,随着即时差分群时延 (DGD)的增加 ,二阶PMD单位矢量旋转速率的统计覆盖范围的变化趋势与主偏振态 (PSP)旋转斜率的相应变化正好相反此外 ,随着即时DGD的增加 ,二阶PMD模值的统计覆盖范围不断增加。

关键词：统计特性二阶PMD模值二阶PMD单位矢量旋转速率偏振模色散主偏振态高阶效应光通信旋转斜率

基于环境空气中VOCs在线监测数据精准识别化工园区VOCs排放源

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环境科学 2020年第11期41卷 4874-4884页

作者：孙佳宁谢绍东北京大学环境科学与工程学院北京100871

为精准识别化工园区环境空气VOCs排放源,2017年1月基于连续在线GC-FID法逐时监测某化工园区5个点环境空气中43种VOCs数据,运用统计分析法和PMF模型识别其来源,再结合CPF方法和企业排放信息达到精准化识别各排放源.结果表明,5个监测点平... 详细信息

为精准识别化工园区环境空气VOCs排放源,2017年1月基于连续在线GC-FID法逐时监测某化工园区5个点环境空气中43种VOCs数据,运用统计分析法和PMF模型识别其来源,再结合CPF方法和企业排放信息达到精准化识别各排放源.结果表明,5个监测点平均VOCs体积分数为56.40×10^-9,除一个点其余点均以烷烃含量最高,主要是乙烷、丙烷、乙烯、甲苯、异丁烷、正丁烷和乙炔;园区环境空气中VOCs来自丁烷泄漏、工艺过程中排放、储罐排放、乙烯合成和城区传输这5个来源;基于气象传输路径分析和企业排放信息,识别出园区有7家化工企业以及园区外运河装卸区是观测期间VOCs的主要排放源.本研究以在线监测数据为基础,联合受体模型、气象条件及企业排放信息,实现了化工园区内VOCs污染来源的精准化定位,为园区内企业排放的监督和管理提供依据.

关键词：挥发性有机物(VOCs) 化工园区正矩阵因子分析法(PMF) 条件概率函数(CPF) 排放源

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一种内窥镜变形矫正新方法

计算机研究与发展 2004年第6期41卷 1010-1015页

作者：王宏志郝红卫北京科技大学信息工程学院北京100083

由于内窥镜透镜的特性 ,从内窥镜获得的图像有严重的“barrel”变形 ,在内窥镜的应用中对内窥镜变形进行矫正是必需的 Asari和ChaoZhang等人提出了基于最小平方误差的变形矫正的技术 ,但是 ,他们的方法并没有将变形中心作为可调节的变... 详细信息

由于内窥镜透镜的特性 ,从内窥镜获得的图像有严重的“barrel”变形 ,在内窥镜的应用中对内窥镜变形进行矫正是必需的 Asari和ChaoZhang等人提出了基于最小平方误差的变形矫正的技术 ,但是 ,他们的方法并没有将变形中心作为可调节的变量进行修正然而 ,实际对变形中心的估计是有误差的 ,而且变形中心的精确程度对整个变形矫正的效果有很大影响 ,所以对ChaoZhang的方法进行了改进 ,把变形中心作为可调节参数 ,应用优化方法对其进行调整。

关键词：内窥镜变形矫正 “barrel”变形镜头校准

阴生和阳生植物在光合结构及功能中的差异概述

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中山大学学报(自然科学版)(中英文) 2021年第6期60卷 1-8页

作者：靳红磊明宇王宏斌广州中医药大学中药学院药用植物生理生态研究所

阴生植物和阳生植物对于光的适应能力不同。在不同光强以及光质生长环境中,阴生和阳生植物具有不同的光合结构和组分含量,最终影响光合作用功能。特定的生长环境要求限制了阴生植物和阳生植物的广泛种植,影响其产量。本文通过对阴生植... 详细信息

阴生植物和阳生植物对于光的适应能力不同。在不同光强以及光质生长环境中,阴生和阳生植物具有不同的光合结构和组分含量,最终影响光合作用功能。特定的生长环境要求限制了阴生植物和阳生植物的广泛种植,影响其产量。本文通过对阴生植物和阳生植物在光合结构及功能中的差异进行综述,以期为阴生植物和阳生植物的改造提供参考。

关键词：阴生植物阳生植物光合作用叶绿体

今秋使用的人教社义务教育初中《中国历史》的编写原则、特点和使用说明

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课程．教材．教法 1992年第5期12卷 4-9页

作者：王宏志李隆庚臧嵘

九年义务教育初中《中国历史》第一、二、三册教科书(人教版),是根据九年义务教育初中历史教学大纲编写的。自1990年秋季在全国28个省、自治区、直辖市一些学校的初中一、二年级试教。现已试教两年,受到广大教师的欢迎。1991年依据江泽... 详细信息

九年义务教育初中《中国历史》第一、二、三册教科书(人教版),是根据九年义务教育初中历史教学大纲编写的。自1990年秋季在全国28个省、自治区、直辖市一些学校的初中一、二年级试教。现已试教两年,受到广大教师的欢迎。1991年依据江泽民总书记关于加强“两史一情”教育的精神。

关键词：新教材《中国历史》九年义务教育编写原则使用说明人教社政治思想教育教学内容中国古代史初中一年级

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基于AVX2指令集的深度学习混合运算策略

清华大学学报（自然科学版） 2020年第5期60卷 408-414页

作者：蒋文斌王宏斌刘湃陈雨浩华中科技大学计算机科学与技术学院大数据技术与系统国家工程研究中心服务计算技术与系统教育部重点实验室武汉430074

由于图形处理器(GPU)内存容量有限,其所能承载的深度学习网络模型规模受到很大限制。该文提出了一种深度学习混合运算策略,借助于Intel新的单指令多数据AVX2指令集,充分挖掘CPU对GPU的辅助支撑潜力。为节省GPU内存,将中间数据规模较大... 详细信息

由于图形处理器(GPU)内存容量有限,其所能承载的深度学习网络模型规模受到很大限制。该文提出了一种深度学习混合运算策略,借助于Intel新的单指令多数据AVX2指令集,充分挖掘CPU对GPU的辅助支撑潜力。为节省GPU内存,将中间数据规模较大的网络层放在CPU端计算,并通过AVX2指令集提高CPU端的计算效率。核心技术点包括网络模型的切分与协调、基于AVX2指令的应用代码矢量化等。上述策略最终在Caffe上实现。在包括CIFAR-10、 ImageNet在内的典型数据集上的实验结果表明:采用混合运算策略后,Caffe能够正常运行更大型神经网络模型,并保持较高的执行效率。

关键词：混合运算深度学习 AVX2指令集图形处理器(GPU)内存 Caffe

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基于深度学习的异常事件检测

电子学报 2020年第2期48卷 308-313页

作者：闻佳王宏君邓佳刘鹏飞燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室河北秦皇岛066004 河北省软件工程国家重点实验室河北秦皇岛066004

面对复杂场景下异常事件检测的准确率偏低的情况,本文提出一种基于深度学习的异常事件检测方法,并将此方法扩展为异常事件分类方法.利用神经网络模型提取特征,将群体发散聚集事件,群体密集聚集事件,群体逃散事件和追赶事件这4种异常事... 详细信息

面对复杂场景下异常事件检测的准确率偏低的情况,本文提出一种基于深度学习的异常事件检测方法,并将此方法扩展为异常事件分类方法.利用神经网络模型提取特征,将群体发散聚集事件,群体密集聚集事件,群体逃散事件和追赶事件这4种异常事件进行检测和分类.通过PKU-SVD-B测试集对训练出来的模型进行测试实验,并在UMN数据集上与几种方法做了对比实验,验证了本文提出的基于深度学习的异常事件检测算法,在适应多种不同场景的前提下,对多种异常事件检测的准确率很高,表明训练出来的模型对异常事件检测具有极强的泛化能力.

关键词：异常检测异常分类深度学习图像处理卷积神经网络特征提取