摘要：多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)雷达良好的空间分集和波形分集能力使其在目标检测和参数估计等方面有着传统雷达无法比拟的突出优势。然而,随着信息技术的快速发展,雷达和通信系统对频谱资源的需求日益增长。频谱资源稀缺导致雷达和通信系统势必出现竞争频谱资源的问题,进而使得二者相互干扰并导致性能下降。针对面向频谱共存的MIMO雷达波形设计问题,介绍了MIMO雷达的基本概念、信号模型以及信号处理任务,对MIMO雷达波形设计问题的一般形式,以及面向典型应用场景的波形设计问题进行了概述。为通过发射波形设计提高MIMO雷达在频谱拥塞环境中的性能,对频谱约束下的MIMO雷达波形设计、MIMO雷达与通信系统协同设计和雷达通信一体化等领域的研究进展进行了系统的评述和总结,并展望了下一步的研究方向。

摘要：为解决整合矿井掘进工作面过老空区巷道支护问题,以霍州煤电集团河津腾晖煤矿为工程背景,采用BP神经网络、数值模拟和现场实践相结合的方法,建立巷道围岩主要影响因素与支护参数之间的非线性BP神经网络模型,得到2-205工作面运输巷合理的支护参数,并基于数值软件对其进行验证,最后现场应用。结果表明:BP神经网络得到的注浆锚索长度、直径分别为7300 mm和22 mm,间排距为1500 mm×2000 mm;数值结果显示压应力区增加范围大,预应力作用到顶板更深处,充分发挥了锚索悬吊作用。现场监测到顶板下沉最大值为180 mm,巷帮内移量最大值为275 mm,总离层最大值为110 mm,表明采用BP神经网络对巷道支护参数设计是可行的。

摘要：针对热控设计中某些特殊自主控温策略与任务背景、空间环境以及被控对象参数之间耦合度强,不易通过传统地面综合测试方法提前验证其正确性与合理性的难题,结合“嫦娥五号”月球探测任务推进贮箱温度需求及其特殊自主控温策略设计过程,构建出一种基于综合测试与热控设计专家知识的推理评测方法,并利用优化后的测试用例进行了验证。结果表明:第1版控温策略能够实现减小各贮箱之间温差的预期目标,但对具体任务背景适应性不足;在给出控制策略优化完善建议后,控温策略可同时满足温差要求和引入能量最小原则,实现了“初始设计—测试验证—完善改进”的优化闭环研制模式。

摘要：传统劲性水泥土复合桩的内芯多采用预应力混凝土管桩,其仅依靠内外芯的摩擦和黏结来传递荷载。现场调研发现,水泥土桩与管桩界面的胶结力较小,依据规范进行设计时,内界面抗剪强度往往取值很低。针对此种情况,将内芯预应力混凝土管桩替换为钢管桩,探寻其与外芯水泥土桩间界面的抗剪强度,同时又提出将外表面具有螺旋叶片的钢管桩作为新型内芯桩。针对内芯为无肋钢管及螺旋叶片钢管的桩段试样进行了内界面剪切试验,分析了内界面极限剪切力的影响因素并进行了定量数据表征。获得了新型组合桩的内外芯剪切破坏模式及内界面抗剪强度参数的演化规律和计算方法,从而对《劲性复合桩技术规程》(JG/T023-2007)桩体承载力计算公式中的内界面抗剪强度参数取值进行了修正。

摘要：研究底部过流条件下透水框架群的阻力系数具有现实意义。将透水框架视为大尺度粗糙结构体,利用入侵深度,建立了大尺度粗糙结构体过流的水动力双层模型,将水流沿垂向分为上部自由流动层和底部透水层,得出考虑底部过水和占用过水面积的大尺度粗糙河床阻力系数计算式。透水框架水槽试验的数据表明,框架群铺设后纵向流速随水深变化的垂向分布呈“S”型。利用47组雷诺数为25000~50000的试验数据率定出推导公式的形状系数,最终得出透水框架群阻力系数计算式。

摘要：针对能源电力项目工程数据生成过程中多节点之间信息流转不及时、信息易被篡改以至于数据追溯和存证验证困难的问题,设计了基于区块链的能源电力数据验证与追溯模型,利用访问控制和身份认证对数据进行上链验证存储,并且通过智能合约自动授权将数据开放给特定权限的用户,实现相关参与角色之间的信息互通,使得上链数据可以有效追溯。同时,引入链上数据评分卡机制,对相关人员的数据上链操作进行在线评价督促,提出了加入跨链实时验证方法,以确保链上文件数据内容的跨链有效可验,从而解决了能源电力场景中存在的数据存取验证与追溯模型机制关联性的问题。

摘要：危险化学品在医院中广泛使用,从入库到废弃物处置每个环节,需要坚持严格管理与信息技术支撑并重,将线上与线下有机结合,以便有效遏制危化品重特大安全事故发生。通过对管理现状、难点和问题进行研讨,并以四川大学华西口腔医院基于PHP+MySQL为技术架构研发的医院危险化学品信息化管理系统为例,介绍了系统设计与实践应用体会,为推进和提升医院危险化学品安全科学管理提供借鉴。

摘要：调和与对比原理是统一与变化原理的拓展,他在皮鞋设计中的应用主要有六个方面。在应用这种原理时, 应把握协调的原则。

摘要：随着电力系统网络化改革的逐步深入,融合“互联网+用户深度参与”的电力市场交易多元化新模式受到广泛关注。作为典型的应用案例,基于区块链的分布式电力交易系统由于可为多方电力交易参与方提供可靠的电力消纳能力,显示出巨大的应用潜力。然而,当前对分布式电力交易系统自身的安全性讨论较少,导致节点间可能存在的恶意行为及其安全威胁难以被清晰地描述,相关安全检测方案难以实施,从而为系统运行的稳定性遗留了安全隐患。为此,分析分布式电力交易系统面临的安全威胁,并在此基础上设计了基于深度学习的安全威胁检测方案。首先,设计面向区块链节点的全量流量数据采汇方法,并清洗冗余数据;其次,设计了基于长短期记忆网络和自动编码器技术融合的特征数据训练方案,以实现对特征化节点安全状态数据的高效学习和异常检测。在国家电网示范性区块链平台上展开实验评估,实验结果表明,所提方案具备良好的检测能力和较低的性能开销,适用于提升分布式电力交易系统的安全性。

摘要：分析了淡水养殖行业的特点和学生的就业特点,从淡水养殖行业职业岗位对人才的职业能力和职业素质的要求出发,秉承以就业为导向的高职教育课程理念,运用逆向设计法,探讨了以职业技能为核心的"层次—模块"结构的高职淡水养殖专业课程体系构建。