摘要：变电构架柱头节点作为一种重要的传力部件将决定整榀构架的安全性,且占用很大一部分用钢量.以国内首例750 k V钢管混凝土变电构架工程——甘肃桥湾750 k V变电站为背景,按考虑顶板和剪切板厚度不同的两种构造措施设计了两个1:2缩尺节点,并对其进行了单调静力试验.试验结果表明,两种节点均能满足工程要求,且有较高的安全储备和延性,节点最终破坏模式均为非节点区杆件破坏,而节点区各板件应力水平尚处于弹性状态、内填混凝土完好,符合"强节点弱杆件"的设计原则.

摘要：基于李亚普诺夫稳定性理论提出了一种新的制导律设计方法。其不采用拦截点和剩余时间的信息,仅与目标视线角微分有关,易于实现。仿真结果表明,这种制导律具有自寻的时间短和捕获区域大等优点。

摘要：本文在光纤耦合理论分析的基础上,采用平面镜反射整形方法对半导体准直光束进行重排,提出了应用于半导体光束整形的整形器结构表达式。针对慢轴发散角较大引起整形次数增加和多次反射易损耗的特点,分析并优化平面镜的结构参数,设计了整形次数为13次的平面整形器,使得半导体激光器快、慢轴方向的光束实现光参数积均衡。通过对整个光学系统的模拟和实验,表明采用该方法能够实现条阵半导体激光耦合进入芯径200μm、数值孔径为0.22的光纤中,耦合效率接近50%。

摘要：研究AlON层厚度对TiAlN/AlON纳米多层涂层显微组织和性能影响.使用磁控溅射技术在高速工具钢(W6Mo5Gr4V2)上制备TiAlN/AlON纳米多层涂层,使用X射线衍射仪(XRD)、显微硬度计、通用表面测试仪表征和分析纳米多层涂层的组织和性能.结果表明:在TiAlN模板的作用下,非晶体的AlON转变为晶态,与TiAlN形成共格外延生长,使纳米多层涂层出现了超硬现象.当AlON层厚度为0.81nm时涂层硬度最高,达到3 769.6HV,比TiAlN单层涂层显微硬度提高了60.37%;之后随着AlON层厚度增加,硬度下降.当AlON层厚度为0.81nm时,涂层抗刮性和摩擦磨损性能也达到最好.

摘要：火卫一重力场对探测器的轨道设计及在星体表面着陆等任务而言极其重要。由于缺少探测器轨道跟踪数据,利用形状模型正演计算了火卫一高至80阶次的高阶重力场模型。介绍了基于火卫一形状模型计算引力位的边长法、面积法和体积法3种方法。在计算过程中,将多面体模型所在参考系由行星体固坐标系转换为以质心为原点、坐标轴与主惯性轴重合的坐标系。所计算引力位在45~56 m2/s2范围间变化,整体分布呈现条带状变化,且在Stickney陨石坑附近出现极大值。解算得到相对于x、y、z轴的惯性矩分别为0.355 45、0.418 10和0.491 34,C20项为-0.029 395 4, C22项为0.015 254。通过比较20阶、50阶、80阶重力场所计算的加速度,得出高阶重力场系数对加速度有明显影响的结论。

摘要：目的在智能技术飞速发展、用户需求不断增长的背景下,以用户体验为中心,探索汽车工业“新四化”趋势下的汽车语音交互新形态,重构汽车语音交互模型,针对性地提出交互设计策略。方法分析车载语音系统与用户之间的信息交流过程,构建汽车语音界面架构和交互模型。通过“新四化”趋势下汽车语音交互在信息主体、信息范围和信息内容等方面的变化综述,运用信息处理流程理论开展汽车语音交互模型和设计策略研究。结果根据车载语音系统的信息处理流程,提出了以功能层、内容层、形式层、情感层为信息架构的汽车语音界面,构建了基于信息交流的汽车语音交互模型。基于语音界面的信息架构理论,提出了未来的汽车语音交互在功能拓展、内容丰富、形式优化和情感满足等方面的设计策略。结论从信息交流角度开展的汽车语音交互设计研究,对车载语音系统交互设计和体验优化具有参考意义。

摘要：复杂产品的概念设计是一个典型的不良定义求解问题,为了支持其计算机辅助设计,研究了复杂产品概念设计的特点,考虑了复杂产品概念设计阶段对多学科设计的要求,构建了基于反馈的复杂产品分解—映射—协商—综合的多学科概念设计过程模型,并对过程模型中的分解机制、映射机制、协商机制和综合机制做了分析,最后提出了支持复杂产品多学科概念设计原型系统设计方案。

摘要：为提高参数自动判读的效率,增强设备单机状态诊断的时效性和准确性,提出一种基于边缘计算和变精度粗糙集(VPRS)的运载火箭设备单机双层判读与实时诊断方法。首先构建了边缘层-判读服务器层的双层判读架构。然后,基于边缘计算技术设计了边缘层判读方法,对参数原始数据进行阈值判断与数据筛选。随后,在判读服务器层,定义AIPL(AutoIP Language)判据描述语言设计高阶判据并进行高阶判读;基于VPRS建立了实时诊断模型,对设备单机的历史数据进行约简,挖掘出了简化后的状态诊断规则。最后,以XX火箭设备单机遥测数据自动判读系统升级改造为例,验证了所提方法的可行性与有效性。

摘要：针对地板生产设备大多数处于半自动化状态,且存在着加工精度和加工效率不高等缺陷,提出了强化地板数控横向开榫机主机结构的设计。通过对横向开榫机加工工艺分析,利用三维软件solirlworks对强化地板数控横向开榫机主机结构进行实体建模,确定了强化地板数控横向开榫机主机总体结构,并对齐边锯、粗铣的切削力和切削功率进行设计计算,完成了强化地板数控横向开榫机粗铣主轴件、齐边锯组件、精铣主轴件、抛光主轴组件、主机机架等结构的设计研究。设计的强化地板数控横向开榫机主轴结构简单,具有强度高、加工效率高、稳定性较好、制造成本低的优点。

摘要：数据驱动下的深度学习技术在计算机视觉领域取得重大突破,但模型的高性能严重依赖于大量标注样本的训练.然而在实际场景当中,大规模数据的获取和高质量的标注十分困难,限制了其在特定应用领域的进一步推广.近年来小样本学习在目标检测领域的发展,为解决上述问题提供了新的研究思路.小样本目标检测旨在通过少量标注样本实现对图像中目标的分类和定位.本文从任务和问题、学习策略、检测方法、数据集与实验评估等角度出发,对当前小样本目标检测的研究成果加以梳理和总结.首先,系统性地阐述了小样本目标检测的任务定义及核心问题,并讨论了当前方法采用的学习策略.其次,从工作原理角度出发,将现有检测方法归纳总结为四类,对这四类检测方法的核心思想、特点、优势及存在的不足进行了系统性的阐述,为不同场景下选择不同的方法提供了依据.之后,本文对目前小样本目标检测采用的典型数据集、实验设计及性能评估指标进行了深入分析,进而对四类典型方法在数据集上的实验结果进行概括总结,尤其是对部分典型方法的检测性能进行了系统性对比分析.最后,立足于现有方法的优势和劣势,我们指出当前方法面临的挑战,并对下一阶段小样本目标检测技术未来的发展趋势提出了见解,期望为该领域的后续研究提供参考.