摘要：基于组件的应用程序具有良好的可重用性、灵活性、可管理性和可维护性,本文阐述了基于组件技术的虚拟作物生长系统开发平台的设计要点,并分析了用组件技术开发的优点。

摘要：为了保证无线传感器网络(WSN)群组通信的安全性,设计了一种基于EBS的群组密钥管理方案。提出方案首先通过合并链状簇和星型簇简化无线传感器网络的拓扑结构,然后通过增加网络被捕获时所需入侵节点的数量来防止攻击者通过少量共谋节点得到所有管理密钥,之后利用图染色算法对分配密钥组合的节点进行排序,并依据海明距离和EBS方法对网络中的传感器节点进行管理密钥分配。在此基础上给出了对传感器节点的加入和离开事件进行处理的方法。在有效性和性能分析阶段,首先通过2个实验分别对提出方案中共谋攻击的可能性和入侵节点数量对网络抵抗共谋攻击能力的影响进行分析,实验结果表明提出方案增强了WSN抵抗共谋攻击的能力;然后对提出方案和SHELL在加入事件和离开事件时的系统代价进行比较,结果表明提出方案所需的密钥更新消息数量和传感器节点存储量均小于SHELL方案。

摘要：为使相控阵三维摄像声纳系统中的稀疏阵列在整个探测范围内都具有稳定的波束图性能,文中提出了一种兼顾远场与近场的稀疏阵列优化方法.首先通过对近场波束图的分析,构建了一种适合实际工程应用的近场稀疏阵列优化的能量函数,并对该能量函数加以简化,以减少优化过程的计算量,然后利用寻优算法对简化后的能量函数进行最小化寻优运算,从而得到满足近场需要的稀疏布阵结果.为进一步获得适用于远场的稀疏率更高的阵列,对近场稀疏阵列设计的结果进行了二次优化.利用该稀疏优化方法对一个100×100的二维矩形换能器阵列进行优化,并与现有文献方法进行了对比,结果表明文中方法获得的稀疏阵列在远场和近场条件下的各个探测距离都能提供期望的波束图性能,同时保持了与其他方法相近的稀疏率.

摘要：为提高水深遥感反演的精度,以Landsat TM1～4波段为数据源,利用已知的水深数据作为训练样本,建立RBF神经网络模型对岱海水深进行反演试验。利用实测的水深数据检验RBF神经网络模型的反演精度,并与传统反演模型和BP神经网络模型进行对比。结果表明,RBF神经网络模型反演的水深与实测水深的决定系数为0.90,平均绝对误差为1.09m,均方根误差为1.45m,反演效果和精度明显好于传统反演模型;与BP神经网络模型相比精度也有提高,而且RBF神经网络模型的参数大多通过训练学习得到,应用更为便捷,在干旱内陆的咸水型湖泊水深遥感反演中有一定的应用价值。

摘要：对数字化制造中锥齿轮齿面误差修正理论进行研究。基于实际齿面坐标测量,建立误差曲面公式并给出求解方法;通过以需要调整的参数为设计变量生成的齿面去拟合误差曲面,建立齿面误差修正理论公式,最终求得调整参数修正值;以误差曲面公式和齿面误差修正公式为基础,建立了各阶齿面误差与机床调整参数的关系式;并通过采用单面法和双面法加工齿轮齿面误差的实际算例验证了修正效果。

摘要：研究了L波段光产生的基本机理,基于3dB宽带耦合器的光纤环形镜作为反射镜,优化设计并通过实验得到了双级双程L波段掺Er光纤(EDF)高功率放大的自发辐射(ASE)输出光谱。两级所用的光纤长度分别为7m(低浓度)和31m(高浓度),在同等条件下,第1级采用双程前向得到功率为21.48mW(13.32dBm)、平均波长为1573.52nm的L波段ASE输出;第1级采用双程后向可实现功率为22.71mW(13.56dBm)、平均波长为1574.66nm的L波段ASE输出。对比分析2种结构输出光谱的抽运光利用效率、光谱平坦度等特性后,得到第1级采用双程后向的双级双程是一种更为理想的实现L波段高功率ASE输出的结构,同时由于C波段易获得高功率(高于30mW)的输出,二者结合即可得到功率高于50mW的C+L波段ASE输出。

摘要：针对新的演化硬件开发模式,本文提出了OHDL语言,它是一种基于面向对象方式的演化硬件设计语言.作为WU EHW平台的输入语言,OHDL拥有可以描述硬件电路模块,网络(模块间)连接,以及模块和网络演化参数的功能,能够完善的说明用于演化的胚胎电路.

摘要：星上交换是天基信息网络的关键技术之一。分析了国内外先进基于ATM技术的星上交换技术的设计思想,汇总了星上交换设计的最新成果,讨论了星上交换结构的设计、缓存管理、连接接纳控制算法等,从几个方面挖掘了现代星上交换的设计思想。在总结星上ATM交换技术设计理念的基础之上,提出了ATM星上交换的发展方向。

摘要：介绍了OLEDB在UDA中的地位和作用,以及OLEDB提供者的基本原理。重点介绍了在DM3数据库管理系统平台上开发OLEDB提供者的总体方案和技术细节。

摘要：针对联合收获机在收获高产水稻时籽粒夹带损失率偏高,籽粒夹带损失实时直接测量难度大的问题,该文提出了一种对纵轴流联合收获机籽粒夹带损失进行实时间接检测的新方法。试验研究了不同喂入量下纵轴流滚筒下脱出混合物中籽粒沿滚筒纵向与横向的分布规律,推导了籽粒沿纵轴流脱粒滚筒径向、轴向的分离概率模型并建立了籽粒夹带损失间接监测数学模型。为准确获取籽粒碰撞信息,试验研究了不同压电材料下籽粒碰撞输出信号特征及籽粒与不同材料敏感板间的碰撞过程,以此为基础研制了性能优良的籽粒损失监测传感器并对其进行了隔振结构设计。将研制的籽粒损失监测传感器安装到纵轴流联合收获机上,运用籽粒夹带损失间接监测方法进行了田间试验,试验结果表明,该文提出的籽粒夹带损失监测方法切实可行,研制的籽粒损失监测传感器工作性能稳定、准确,收获高产水稻时籽粒夹带损失最大测量相对误差为3.03%。该文的研究实现了籽粒夹带损失的实时自动监测,为工程实际运用奠定了良好的基础。