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本文根据某机场道面评定实践,分析了机场水泥混凝土道面设计控制指标,提出了正确的取样和加工试件方法,为正确评定机场道面强度提供科学的依据。 相似文献
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2003年,我国空管保障架次达到555万,2004年,北京、上海、广州等枢纽机场的日起降架次在900左右,首都机场日起降高峰达995架次,位于亚洲前列。飞行量的增长与空管保障能力之间的矛盾日益突出,一些新矛盾、新问题以及与空管有关的边缘学科随之涌现,强化专业技术培训以提高空管人员素质是解决此类问题的基础。 相似文献
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首先介绍了延迟积分电荷耦合器件(TDICCD)的基本原理,并根据某高分辨率多光谱航天相机定制的一款五光谱TDICCD的输出特性,设计了一种基于五光谱TDICCD的模拟信号发生器,给出了该模拟信号发生器的系统组成,包括图像处理电路、数模转换电路和模拟信号滤波电路。最后通过测试验证了该系统的信号波形、信号噪声和输出图像都满足设计要求,其输出的16通道模拟五光谱TDICCD信号频率可以达到20MHz,噪声控制在10mV以内,具有高精度、多通道和低噪声等特点。目前该模拟信号发生器已成功应用到新一代高分辨率多光谱TDICCD相机成像电路系统的研制中。 相似文献
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流向弯曲壁面上的超声速湍流边界层特性是流体力学的重要科学问题,掌握其规律对提升高超声速飞行器设计水平有重要意义。国内外在该问题上的研究已经持续了50余年,近年来随着实验测量和数值模拟能力的提高,在流向曲率的影响机理上取得了突破性进展。本文系统梳理了流向凸曲壁及凹曲壁的超声速湍流边界层的演化机制,介绍了流向曲率、压力梯度和体积膨胀/压缩等关键因素的影响规律,总结了流向凸曲壁边界层湍流衰减的特性与成因,以及凹曲壁边界层中G?rtler不稳定和逆压梯度增强湍流的特性与成因。最后归纳其发展趋势,为下一步开展弯曲壁超声速湍流边界层研究提出了建议。 相似文献
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基于人工智能(AI)芯片搭建轻量化深度神经网络,可以在无人机(UAV)机载端实现视频中车辆目标的自动检测,具有重要的应用前景。为此,提出了一种针对无人机图像车辆目标的检测方法,并在AI芯片上进行部署与测试。方法具体包括:结合无人机图像中车辆目标的尺寸范围,对MobileNet-SSD网络进行裁剪,构建轻量化单帧图像检测器;为解决小目标特性在轻量网络框架下引发的检测性能下降问题,引入帧间运动矢量估计,根据相邻帧信息辅助预测当前帧丢失目标的位置范围,并利用检测结果进行修正,实现丢失目标的再召回。通过对多个数据集进行融合与自动补充标注,搭建了一个高质量的无人机图像车辆目标数据集;同时将方法在基于RK3399芯片计算的嵌入式开发平台上进行实验验证,结果表明:搭建的网络能够显著减少存储资源占用,具有轻量化的特点;同时相比于单帧检测法,引入视频帧间运动估计方法可以有效提高检测精度,并在AI芯片上实现125.3 ms/帧的检测速度。 相似文献
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