摘要：星敏感器的探测目标是深黑空间中的恒星,属于暗目标探测系统,对杂散光的干扰非常敏感,因此,星敏感器杂散光抑制能力是其观测能力的重要影响因素。以点源透过率(PST)为评价指标,计算观测目标7.5等星时星敏感器需要达到的杂散光抑制指标,并以此为基础,提出一种有效的杂散光抑制方法,包括外遮光罩设计、消杂散光光阑设计,以及内部机械结构的关键表面的消杂散光处理。采用Lighttools软件对设计结果进行仿真,设计与分析结果表明,该杂散光抑制方法能够有效抑制星敏感器的杂散光,实现观测7.5等星的目标。

摘要：对大数据进行管理和数据挖掘,从中分析和挖掘潜在的价值和关系已经成为当前的研究热点之一。该文首先对大数据开发需求分析、作用及其研究重要性进行了分析,利用大数据环境下的一种数据处理和分析的算法——随机森林算法对英语成绩进行分析和概述。其次对基于大数据的信息系统中所应用的多种关键技术和算法进行了研究和讨论。最后就学校英语成绩趋势进行数据可视化分析,结果表明英语成绩总分、听力、阅读还是写作,分数集中位置都在中间,这与学生能力相关性较高。

摘要：目的:为了更好地提高制动系统性能,对中低速磁浮列车基础制动装置制动效率的影响因素进行研究。方法:以中低速磁浮列车用无间隙调整机构的基础制动装置为研究对象,对制动输出效率影响因素进行理论分析和试验验证。结果及结论:空气压力越小,制动效率越低,闸瓦/闸片磨耗量越大,制动效率越低;当空气压力低于一定程度时,制动效率的降低更为明显;空气压力越小,闸瓦/闸片的磨耗对制动效率的影响越大,即同样的磨耗量下,制动力的离散性更大。在进行基础制动装置设计时,应合理选择弹簧参数、制动倍率、摩擦因数、闸瓦/闸片磨耗量等参数,尽量降低空气压力、闸瓦/闸片磨耗量对制动效率的影响;在进行制动系统设计时,应注意结合基础制动装置本身特性,合理设定各制动级位下的制动压力,尽量减小空气压力和闸瓦/闸片磨耗量对制动效率的影响。

摘要：佩内洛普.莱夫利的长篇小说《月亮虎》凭借其高超灵活的叙事手法和丰富的思想内涵荣获英国最重要的文学奖"布克奖"。本文从时序处理的倒错性、叙事视角的多维性和叙事人称的灵活性角度分析该小说的叙事艺术风格并探讨其主题意义,认为其创作技艺不仅使作者可以多层次、多角度、更加客观真实地反映事件、再现过去,而且大大提高了作品内容的丰厚性、蕴涵性和作品题旨的多义性。

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摘要：为了在不影响杂散光抑制效果的同时减少空间遥感器的结构尺寸,方便其姿态控制,提出了一种超短型内嵌式遮光罩。介绍了超短型内嵌式遮光罩的基本结构形式及其优化设计方法。重新设计了遮光罩的形状,采用超短型多层遮光筒结构代替了传统设计中过长的外遮光罩。改变了遮光罩与主体结构的安装方式,将遮光罩嵌入式安装于空间遥感器的主体结构,最大限度地压缩了结构尺寸。以某航空相机光学载荷为例,分析了该种遮光罩的可行性和消杂散光效果。采用Light-tools软件优化设计了双层同心圆柱筒结构的遮光罩,并对该遮光罩的杂散光抑制效果进行了评估。模拟计算结果表明,外遮光罩采用超短型内嵌式结构后,遮光罩总长度和重量均减小为传统设计结果的1/3。系统的点源透过率(PST)曲线显示其整体呈下降趋势,且在离轴角大于25°后,光学系统的PST降低到10^(-7)以下。另外,设计的遮光罩能够有效抑制视场外杂散光,其杂散光抑制能力与其他离轴、同轴系统大体相当,满足使用需求。

摘要：基于素养导向构建“(2+3)*n”教学模型,并对“金属的腐蚀”进行教学设计、开展教学实践。通过梳理素养阵列,设计情境线、知识群、问题串、活动链和评价环,以真实情境推动知识教学两条明线,结合问题、活动与评价三条暗线设计,并利用数字化实验驱动学生知识建模,从而帮助学生理解电化学现象本质,实现知识观更新的同时实现核心素养培养。

摘要：水库的建设与管护过程中,库岸边坡岩石不仅会受到天然降水与水库蓄排水导致的干湿循环作用,还会受到地震、爆破、隧道掘进等动态冲击荷载扰动,二者耦合作用影响着库岸边坡稳定性。为研究干湿循环与动态压缩荷载作用下岩石的力学特性,利用分离式霍普金森压杆对经历不同干湿循环次数的砂岩展开动态冲击压缩试验,分析动力学参数、能量耗散规律、破碎分形维数受干湿循环条件的影响,并借助扫描电子显微镜观测不同干湿循环次数下砂岩的微观结构,揭示砂岩宏观物理力学行为的劣化机制。结果表明:干湿循环作用会削弱砂岩的超声特性和静、动态力学参数。干湿循环次数增加,砂岩单轴抗压强度、弹性模量、P波波速、动抗压强度、动弹性模量与耗散能减小,破碎分形维数增加;干湿循环条件下,应变率增加,砂岩动抗压强度、动弹性模量、动峰值应变、耗散能与破碎分形维数呈增长趋势。微观分析表明:干湿循环条件下砂岩劣化是由于微观结构发生了显著变化,即孔隙增加,颗粒表面受损,胶结弱化,裂纹间距增加。研究结果可为干湿循环条件下水库除险加固设计与施工提供理论基础。

摘要：双碳背景下,针对温室大棚作业需求,设计了一种电动拖拉机用低成本、高效率、大转矩电驱控制系统。为此,提出将永磁无刷直流电机用作电动拖拉机驱动电机,并将电压空间矢量控制方法应用于该电驱系统。首先,针对电动拖拉机行驶和耕作的典型工况进行动力性能需求分析,建立永磁无刷直流电机数学模型;然后,进行矢量控制系统建模与仿真分析;最后,搭建试验平台,实现电动拖拉机用无刷直流电机高效稳定控制。试验结果证明:电驱控制系统在重载时最大效率可达85%以上,将其应用在四轮驱动电动拖拉机上,不仅荷载能力强,且具有优异的经济性和稳定性,适用于温室大棚作业场所。

摘要：场景深度估计是场景理解的一项基本任务,其准确率反映了计算机对场景的理解程度。传统的深度估计利用金字塔池化(ASPP)模块可以在不改变图像分辨率的情况下处理不同像素特征,但该模块未考虑不同像素特征之间的关系,导致场景特征提取不准确。针对 ASPP 模块在深度估计中出现的弊端,提出了一种改进型的 ASPP 模块,解决了该模块在图像处理中存在的失真问题。首先在卷积核后添加基于分层压缩激励的ASPP 结构块,结合各像素特征之间的关系,让网络自适应学习感兴趣部分;再通过构造差值矩阵解决网络层次优化问题;最后在室内公共数据集 NYU-Depthv2 上进行深度估计网络模型的搭建。与当前主流算法相比,文中算法在定性、定量指标上均有良好表现。在相同的评估指标下,δ;阈值精度提升近 3%,均方误差(RMSE)、绝对误差(Abs Rel)下降 1.7%,对数域误差(lg)下降约 0.3%。该方法所训练的网络模型,解决了传统 ASPP 模块未考虑不同像素特征之间关系的问题,特征提取能力增强,场景深度估计的结果更加准确。