摘要：为了分析机场水泥混凝土道面加铺层各计算参数的取值对加铺层厚度的影响，采用《军用机场水泥混凝土道面设计规范》（GJB1278A-2009）的方法对机场水泥混凝土加铺层厚度进行计算分析。研究结果表明：新、旧水泥混凝土道面间的结合系数对加铺层厚度有明显的影响，特别是结合系数从0增大到0．2时，加铺层厚度减少17．98％～47．54％；加铺层厚度随着加铺层道面板尺寸的增大而增大；增加加铺层混凝土强度可以明显减少隔离式双层道面加铺层的厚度，而增加旧道面混凝土强度可以明显减少结合式双层道面加铺层的厚度；在进行机场水泥混凝土道面加铺层设计、施工时，需要综合考虑各结构参数对加铺层厚度的影响。

摘要：利用差异显示PCR技术获得的一条在胃癌和正常组织有差异表达的表达序列标签 (EST) W 12 3(GenBank登录号为AF15 0 6 31) ,通过与GenBank的dbest库进行电子杂交 ,选取了与其同源度高的若干EST ,在它们共有的保守序列设计了用于扩增的寡聚核苷酸引物 ,利用cDNA末端快速扩增PCR (RACE)技术得到了7条带有 polyA尾的 3′EST ,进行序列分析后 ,发现它们均是代表新基因或不同剪接体的EST ,且具有共同的保守序列 ,已登录GenBank .采用RNA印迹对目的序列进行初步鉴定 ,并进行了这些基因的组织分布分析 .RACE技术和生物信息学相结合 ,具有快速、高效的特点 ,有助于疾病相关基因的克隆 .

摘要：在分析国内外现有嵌入锚锚碇力计算方法和大量物理模型试验的基础上,采用正交试验设计分析方法,定量地研究了土质、埋深、拉力角度、锚型等因素对水下嵌入式混凝土锚体锚碇力的影响程度和规律,在此基础上提出了一套更为合理的锚碇力计算公式。研究成果与已有的工程实例相吻合,并且作为国家军用标准的编制依据之一,已成功地用于实际工程中。研究的锚型和推荐的公式可用于浮码头、单点系泊系统等非临时性浮式设施的水下锚体设计。

摘要：本文分析了深度学习算法向工程应用转化存在的问题,结合陆军智能弹药的特点和发展趋势,分别从深度学习模型压缩、量化,硬件平台加速设计以及异构加速框架设计等方面进行研究,提出了面向深度学习的弹载图像处理异构加速体系,实现从算法开发到硬件异构移植的流程化设计。随后,利用DeePhi Tech的异构加速框架DNNDK对Yolo v3模型进行压缩、量化,权重压缩率90%以上,模型参数压缩率80%以上,实现了Yolo v3的轻量化设计。在DPU硬件加速架构的基础上,实现算法向弹载嵌入式平台的移植,其功耗和识别检测效率满足弹载图像处理的要求。

摘要：金属网是由高强钢丝编织而成的三维网状结构,在近程武器(如火箭弹、迫击炮弹)拦截中应用广泛。为研究分析金属网与弹头间相互作用的力学性能,结合金属网的实弹拦截试验情况和破坏特点,设计了刚性弹头加载装置和金属网静压试验平台,开展了刚性弹头加载装置静压金属网的力学性能试验研究。结果表明:在受到加载装置向下静压的过程中,金属网整体上呈现漏斗型变形,金属网中与弹头接触部分的菱形网孔呈现逐步接近于弹头剖面形状的变形;金属网的破坏位于与弹头接触部分的菱形网孔中钢丝交叉节点处。依据试验现象及相关结果的研究,推导了刚性弹头静压金属网临界荷载的理论计算方法,分析了误差产生的原因,理论方法与试验获得的静压临界荷载吻合较好,误差在±10%以内。研究成果可为金属网拦截弹体的初步设计提供参考。

摘要：对两种可行的S盒可重构设计方案进行了分析与比较,在此基础上提出采用查找表方式来对可重构S盒进行设计。以6×4模式的S盒为基础,对6×4和8×8的S盒的可重构设计进行了详细讨论。通过分析,该设计模型能对4×4和8×32的S盒进行很好的重构支持。从而便完成了对4×4、6×4、8×8、8×32这4种模式的S盒的可重构设计。设计结果表明,该模型能灵活地实现4种不同模式的S盒变换,并能使资源得到充分利用,减少资源的消耗。

摘要：为了满足部队和院校对新装备的训练、教学需要,设计了某型火箭炮营通信仿真系统。主要介绍了通信仿真系统的总体设计,着重研究了控制子系统的设计和功能模块的划分。在具体实现过程中基于VC++编程语言,运用多种网络通信方式和差错控制方法,以及数据库访问技术,实现了控制机子系统对电台分组和维护通信子网的逻辑过程。实际应用表明,控制机子系统运行可靠,达到了设计要求。

摘要：为了采集内容要求不断变化的数据,设计实现了一种数据采集系统。该系统由一组功能相互配合、结构相对独立的软件部件和类库组成,支持按照专门设计的内容定制信息模型定制具体数据内容,能够动态初始化采集界面和针对性地管理具体数据,允许各软件部件以在线或离线的方式交互,具有较高的适应性,可明显提高采集效率。

摘要：提出了一种遗留系统再设计的方法,应用改进的层次聚类算法构建遗留代码,能够方便地将代码取出以构建Web服务。该方法支持服务鉴别和服务包装,通过改造有用的遗留代码,经济有效地将遗留系统迁移到面向服务架构中。最后利用上述技术,成功地再现了一个分布式并行计算平台的再设计过程。

摘要：针对复杂战场环境中一般云计算无法满足指挥中枢对特种车辆海量数据处理的延时问题,提出一种基于分层移动边缘计算的资源分配方案。方案对边缘服务器工作过程中任务卸载和资源分配进行优化,根据不同任务的延迟容忍度,以优化Q学习算法制定任务卸载优先级策略,采用Q学习算法设计资源分配流程。为了验证提出方案的有效性,仿真分析了优化算法的中断概率和延迟性能。仿真结果表明:该方案能有效为车联网提供低时延的移动服务。