“神舟七号”飞船热控分系统设计和在轨性能评估

针对出舱活动飞船热控设计难点,简要介绍了其热控方案,并对热控分系统在轨飞行数据进行了深入分析,综合评估其在轨工作性能。飞行试验表明,飞船在待发及上升段、自主运行段、出舱活动段、返回再入段,热控分系统均具有良好的温度调控能力和适应能力,整船仪器设备温度及密封舱空气温湿度均满足指标要求。

基于人工神经网络的林分直径分布预测

以马尾松人工林为研究对象,用人工神经网络建模技术构建了林分直径分布预测模型。经训练和优选,得到的理想模型结构为3∶6∶6∶1,训练误差指标为0.000281,总体拟合准确度为98%。模型对82块训练标准地的累积频率拟合准确度最大为100%,最小为95%,平均为98%;频率拟合准确度最大为96%,最小为75%,平均为87%。模型对18块检验标准地的累积频率预测准确度最大为99%,最小为97%,平均为98%;频率预测准确度最大为96%,最小为76%,平均为88%。所建模型具有很好的拟合效果和很强的预测能力,可用于10～30年生马尾松人工林。研究结果证明,人工神经网络技术可以作为有效的林分直径分布预测技术。

马尾松人工林直径分布神经网络模型研究

该文首先以相对直径为输入变量,以累积频率为输出变量,构建了1∶S∶1的林分直径分布BP神经网络模型.用1块具有代表性、26年生、全林伐倒测定每木胸径、树高生长过程的马尾松人工林标准地直径分布数据,作为马尾松人工林的期望分布,对所建模型进行训练、用定性与定量相结合的方法,选出既符合林分直径分布规律,又具有较高拟合准确度的网络模型结构为1∶2∶1,网络对象名为FRdnet2.该模型的总体累积频率拟合准确度达99.5%,径阶累积频率拟合准确度最低93%、最高99.9%、平均99%,径阶频率拟合准确度最低82%、最高99%、平均95%.神经网络建模技术的拟合准确度好,可作为有效的林分直径分布模拟技术.

森林火灾成灾面积的人工神经网络BP模型预测

应用人工神经网络BP模型对河南省森林火灾成灾面积进行预测,网络模型的最大相对误差为1.15%,最小相对误差是0,平均为0.42%,表明预测值与实际值吻合程度很好,模型精度较高,建模简单,是预测森林火灾成灾面积的有效方法.

神舟七号飞船单相热控流体回路在轨性能评价

重点介绍了神舟七号出舱活动飞船热控单相流体回路主要技术方案,包括组成与流程设计、内外回路工质优选及回路控制方案等,并对流体回路系统在轨工作性能和温度控制数据进行分析和综合评价,飞行试验表明流体回路在待发段、自主运行段、出舱活动段、返回再入段均具有良好的温度调控能力和适应能力,温度控制精度和系统散热能力均满足指标要求。最后总结了神舟飞船流体回路的创新之处与待改进方面。

神舟七号飞船气闸舱热试验方法

简要介绍了神舟七号出舱活动飞船气闸舱单舱热试验(包括热平衡试验和泄复压热试验)情况,分别给出了试验技术状态、试验工况、试验过程及典型的试验结果等,重点论述了舱段级热试验所采取的通风对流换热模拟、流体回路换热模拟、固体传热边界模拟的关键技术。将试验结果与飞行遥测数据进行了比对分析,两者一致性很好,表明所采取的热边界模拟方法合理正确,舱段级热试验获得了成功,达到了缩短研制周期、节约研制经费的预期目的。

4例肝淀粉样变性的临床特点和分析

目的对已确诊病例的临床特点进行总结和分析,以提高对本病的认识,减少误诊率。方法经肝、肾组织学检查及特异性组织学染色明确诊断为肝淀粉样变性的4例住院患者。住院期间检测肝功、血脂、尿常规等化验,腹部彩超、腹部CT或腹部核磁,肝脏、肾脏的活体组织病理检查及特异性组织学染色（刚果红染色）。结果患者均有肝大,肝功生化检查AKP及r-GT明显增高,低蛋白血症,高脂血症。肝脏彩超和CT显示肝脏增大,肝密度低,回声细密,类似脂肪肝的表现。肝穿及肾穿病理见大量粉红色淀粉样物质沉积,刚果红染色（＋）,病理结论为肝、肾淀粉样变性。结论对临床上高度怀疑为肝淀粉样变性的患者,作肝肾活体组织检查及特异性组织学染色（刚果红染色）,可证实为肝淀粉样变性。

载人航天器生活舱内湿度场的稳态数值模拟

研究载人航天器生活舱内部的湿度情况具有重要意义。由于生活舱设备外形和结构相当复杂,难以建模,因此按照速度梯度、湿度梯度较大的优先原则,合理选择简化舱体结构及舱内设备。采用基于有限元网格的控制容积法对计算区域离散,对离散方程组求解得出水汽质量浓度分布后,结合舱内温度场通过一定的转换关系最终得到了生活舱内部的湿度分布。数值分析结果表明生活舱内处于相对湿度较高的状态下,提示还需进一步采取措施以改善舱内湿度水平。

低温对单相流体回路的性能影响研究

系统研究了低温对单相流体回路的性能影响。提出了低温下辐射器防冻方案,给出了低温下系统流动阻力增加的计算结果及其对泵工作性能的影响,通过分析和试验验证解决了低温下补偿器因补偿能力不够导致的流体回路工作失效问题。

毛白杨农田防护林带直径分布预测

以河南省博爱县毛白杨农田防护林带为研究对象,在调查、计算林带径阶分布数据和有关林分特征数的基础上,应用人工神经网络建模技术,以断面积平均直径、直径变动系数和径阶相对直径等为输入变量,以径阶株数累积频率为输出变量,建立了结构为3∶11∶1的毛白杨农田防护林带直径分布神经网络预测模型,模型总体拟合准确度为98.18%。模型的拟合准确度分析结果表明,累积频率拟合准确度最大99.93%,最小88.48%,平均98.20%。模型的预测准确度分析结果显示,累积频率预测准确度最大99.70%,最小94.36%,平均97.56%。模型的平均准确度在95%以上,能满足林业上的应用要求,模型研究取得了较好的拟合、预测效果。

载人航天器生活舱内热湿环境的数值模拟

文章给出了载人航天器生活舱传热传质的数学模型及边界条件 ,对微分控制方程运用基于有限元网格的控制容积法来离散 ,对离散后的代数方程使用欠松弛的高斯 -塞德尔(G -S)迭代法求解 ,最终得到了舱内流场、温湿度场的数值分析结果。

移动学习环境下影响学习效果的因素分析及对策

由于移动通信技术以及手机、PDA等手持移动设备自身特点限制,影响移动学习效果的因素不同于传统的网络环境下的学习模式。理论分析表明:在移动学习环境下,教师针对移动学习环境特点和学生的特点而采用的有效信息处理策略是移动学习取得成功的关键。

基于BP网络的无林地立地质量评价模型研究

以薄山林场大岭林区马尾松Masson pine人工林为研究对象,在用单形地位指数BP模型确定本试验区的马尾松人工林地位指数模型的基础上,再次运用BP神经网络建模技术构建立地因子与地位指数关系的模型,以对无林地立地质量进行评价,结果反映所建的BP神经网络模型能较好地对无林地的立地质量进行评价。与R ichards生长函数的比较结果表明,R ichards生长函数的平均拟合精度为95.19%,平均预测精度为94.32%;BP模型的平均拟合精度为95.66%,平均预测精度为96.02%。与多元回归模型的比较结果表明,多元回归模型的平均预测精度为73.47%,BP模型的平均预测精度为86.06%。

基于图像识别技术的摄像机自动聚焦系统设计

国内外众多关于摄像机的自动聚焦算法都存在响应的实时性差、系统稳定性不够,特别是在低照度下拍摄时,由于噪声的增加,还容易出现误焦的情况.在基于离散余弦变换的修正频谱评价函数基础上,结合传统摄像构图采用的黄金分割理论,选取了5个关键点作为聚焦参考点并进行处理,以提高系统的聚焦响应灵敏度;同时为了提高系统的抗干扰能力和稳定性,采用对采集到的数字图像进行预处理的方式,以减少噪声对聚焦动作的干扰.实验表明,本系统在低照度环境及高照度环境下都能够获得比较清晰的图像,有较高对比度,被拍物的细节特征丰富明显,具有灵敏度高、聚焦可靠性强等特点,可广泛应用于各类摄像机中.

马尾松人工林单木生长神经网络模型研究

以马尾松人工林间伐试验林为研究对象 ,用林分内单木相对直径、林分年龄、地位指数和单株地积作为输入变量 ,以单木直径生长量作为输出变量 ,构建了 4∶S∶1的BP神经网络模型。用间伐试验林的单木生长数据对网络模型进行训练 ,得适宜的网络结构为 2∶3∶1,网络对象名取为DMnet。网络模型理论值与实际值比较的结果 ,各密度级的平均训练精度为 90 10 %～ 97 73%。与常规模型的拟合精度 83%～ 93%相比 ,神经网络模型取得了较好的拟合效果。网络模型的仿真结果显示 ,随相对直径和单株地积的增大 ,单木胸径定期生长量逐浙增大 ,其变化细节与林木在林分中所处的空间位置相符合 ,说明所建的单木生长神经网络模型能有效地描述林木生长随相对直径和林分密度指数的变化规律。模型可供同类条件的林分在进行经营设计时进行有关的分析、计算、模拟。

神舟载人飞船热控分系统设计和在轨性能评估

针对神舟载人飞船热设计特点和难点,简要介绍了飞船的热控方案,并对热控分系统的飞行数据进行了深入分析,综合评估其在轨工作性能。飞行试验表明,飞船在临射前待发段、主动段、自主飞行段、返回再入段及轨道舱留轨各阶段,热控分系统均具有良好的调控能力和适应能力,全船仪器设备温度及密封舱空气温湿度均满足指标要求。

贵州马尾松人工林经营密度模型初探

为探讨用模拟方法确定人工林的经营密度,本文以贵州马尾松人工林569块常规标准地资料为基础分析,结果表明:这些标准地对目前贵州马尾松人工林具有充分代表性;立木密度对林分平均胸径的影响最为明显,对树高影响较小;林分断面积和蓄积随立木密度的增大而上升,但当立木密度大到一定程度时,它们都有下降的趋势.基于以上分析,用动态规划方法建立了可变间伐间隔期的林分经营密度模型.该模型既符合林分生长的一般规律,又得到实地试验结果的支持,因此建议应用.

人工用材林最优密度控制模型

以抛物线型密度效应模型为前提 ,针对人工用材林生长系统的特点 ,用最优控制方法建模 ,以动态规划方法求解 ,导出最优密度控制模型。模型具有幂次数可变、适应性较强、疏伐间隔期可变和实际应用较方便等特点。模型在贵州马尾松人工用材林中的应用结果表明 ,模型计算结果符合人工用材林生长规律 ,并与实地试验吻合。表 2参

人工林首次间伐时间确定方法的探讨

该文根据林分断面积连年生长量曲线的几何特征，提出以林分断面积连年生长量曲线的下降速度与过峰点和右拐点的直线斜率相等的点作为间伐起始点，以右拐点作为间伐终点，据此，在推导了确定间伐时间的一般方法的同时，具体给出了以Ｒｉｃｈａｒｄｓ生长函数为基础的间伐时间确定方法。最后，以贵州农学院林学系在贵州马尾松分布区内收集的５６９块马尾松人工林常规标准地资料为基础，对以上方法进行了试用。并将试用结果与间伐、密度试验的研究结果对比，说明了该方法的有效性。

基于单木生长神经网络模型的林分生长预测

以马尾松P iunsm asson iana人工林间伐试验林为研究对象,用单木生长神经网络模型与林分表法的转移概率矩阵模型构建了林分直径分布的动态转移模型,再与径阶材积向量或材种材积向量构成林分生长与收获预测模型。预测检验结果显示,高、中、低密度的林分断面积预测精度依次为94%、95%、97%,蓄积量预测精度依次为92%、94%、96%,表明不计枯损(或采伐)的转移概率矩阵模型对低密度林分的预测比对高密度林分的预测效果好。