摘要：随着经济的飞速发展和科学技术水平的不断提高,智能数据采集系统在工业生产以及科学研究中得到了广泛的应用。在信息化时代,数据和信息无疑成为一种重要的资源,而数据采集系统的出现更是进一步促进了人机交互、对设备的自动检测控制等的实现,为现代化工业生产提供了方便。本文将分析基于单片机的智能数据采集系统的研究必要性,阐述基于单片机的智能数据采集系统的设计要点及其具体方法,以期对基于单片机的智能数据采集系统的改造和创新做出应有的贡献。

摘要：主要对某种对地观测卫星的数据传输系统与星地链路进行了探讨,介绍并分析了卫星的轨道特点、数据存储与传输的工作模式,提出了星地数据传输系统的设计方案,对星地数据传输链路做了详细的分析与计算。

摘要：针对储层分井段石英含量较高、砂岩较为致密,造成钻头出井磨损严重、单只钻头进尺较少、磨阻大、破岩效率低等问题,分析造成水平段钻头整体表现不理想的原因,结合开采实际,提出致密砂岩PDC钻头优选设计,实现水平段钻完井提速提效的目标。

摘要：在运载火箭高发射密度、高判读需求、高数据量的背景下,现有自动化判读的判据覆盖率不全、判据编写门槛高、耗时多的问题日益凸显,缺少较通用的算法对传统判读算法未覆盖的判读任务进行判读补充,进而影响运载火箭效果评估与系统性能评定。为充分挖掘海量遥测数据中隐含的参数变化规律,设计智能判读算法作为传统算法的有益补充,提升传统判读的判读覆盖率和判读效率。以液体运载火箭长期加电试验产生的遥测数据为研究对象,设计集成神经网络智能判读算法,在给出的判读指标下研究得出,集成神经网络在频率异常、丢帧等五种现有判据难以描述的判读场景下,判读性能提升30%,提高了现有判据的覆盖率,后续可为判读体系完善和智能判读落地提供研究参考。

摘要：航天发动机某部件转子健康监控,对检测发动机能否正常工作进而影响航天发射任务的成败至关重要。传统健康监控方法需要依赖经验和专业知识,在对故障机理深入理解后才能构建相应的健康监控模型。针对传统转子健康监控手段效率低、适应性差、过度依赖专家经验等不足,结合海量转子振动健康监控历史数据,提出并设计采用神经网络BiSNet的人工智能方法,对航天领域运载火箭发动机某部件转子的健康状态进行智能建模并完成监控。通过与传统监控手段和主流基准神经网络方式对照实验得出结论,基于历史数据驱动的神经网络BiSNet可为航天转子智能健康监控提供便捷准确的建模预测。

摘要：1项目综述通过一系列再生设计技术,特别是减缓雨水径流的措施,将一条渠化混凝土河流及一片恶化的城市边缘地区转变为湿地公园。该公园作为全市生态基础建设的重要组成部分将提供多重生态系统服务,包括雨水管理、水体净化、原生栖息地恢复,并将创造一个供集会及审美享受的公共空间。2项目介绍2.1目标和挑战六盘水是一个于20世纪60年代中期建立起来的工业城市,以其凉爽的高原气候而著称,城市被石灰岩的山丘环抱,水城河穿城而过。城市人口密集,在60km^2的土地上居住了约60万的人口。作为改善环境的重要举措之一,