【摘 要】
：
本研究针对定厚度曲面纤维复合材料产品局部区域在使用频段范围实现透波率和结构性能的需求，通过电性能计算和结构设计，采用石英纤维/环氧树脂复合材料内、外蒙皮+PMI泡沫芯层的A型结构形式，结合制造工装、数控加工和装配工装生产制造了透波窗结构试验件。试验结果表明A型结构透波窗在1MPa内压保压时透波窗位置无渗漏，在1.2GHz～3.0GHz频段范围内的透波率均大于80%,透波窗的透波性能和结构性能满足设
论文部分内容阅读
本研究针对定厚度曲面纤维复合材料产品局部区域在使用频段范围实现透波率和结构性能的需求，通过电性能计算和结构设计，采用石英纤维/环氧树脂复合材料内、外蒙皮+PMI泡沫芯层的A型结构形式，结合制造工装、数控加工和装配工装生产制造了透波窗结构试验件。试验结果表明A型结构透波窗在1MPa内压保压时透波窗位置无渗漏，在1.2GHz～3.0GHz频段范围内的透波率均大于80%,透波窗的透波性能和结构性能满足设计指标要求，可以实现对产品内部信号的良好传输，对内部武器设备的运行状态进行监测。
其他文献
在过去的几十年里,自组装分子器件以其体积小、性能好和可扩展性强而引起了人们的极大关注。通过不同的自组装方法和材料制造的自组装分子器件有几类,包括分子线、分子开关、分子整流器、分子二极管、分子存储器和分子场效应晶体管。近年来,随着各种自组装系统的推出和新材料的应用,自组装分子器件的性能记录不断刷新。然而,较差的稳定性和可重复性被认为是自组装分子器件商业化的关键障碍。因此,探索新型分子,探索分子与电极
对甲氧基环己酮作为重要的医药、农药中间体被广泛应用于治疗老年精神疾病、眼部疾病等神经疾病的药物以及具有杀虫杀螨功效的螺环季酮酸类农药的合成中。中间体对甲氧基苯酚同样是重要的精细化学中间体,因此对对甲氧基环己酮及其中间体的合成研究具有重要意义。本课题尝试了两种对甲氧基环己酮的合成方法,主要体现在中间体对甲氧基苯酚的合成方法不同。其一是在强酸条件下,对苯二酚直接被甲醇甲基化得到对甲氧基苯酚;选用固体酸
无线通信技术提供了通信最后一公里的话音和网络接入服务,为人们生活提供了极大便利。由于无线传播场景的复杂性,无线通信一直致力于无线信号的覆盖能力和质量的提升。有数据表明,室内产生的无线数据流量和业务大概占据总体无线数据流量的七成以上,室内场景中的电波传播特征会影响室内无线通信技术的性能,开展室内无线信道研究有重要意义。可重构智能表面（Reconfigurable Intelligent Surfac
世界科技水平不断发展,人们对于生活水平的追求也在不断提高,人口老龄化严重以及疾病等引发的骨组织缺损越发受到重视。用于骨组织修复的可植入型材料的研究与开发已成为骨组织工程研究领域的热点。聚磷酸钙（CPP）作为一种既具备聚合物材料的结构又具备无机材料理化性质的无机聚合物,因其具备良好的力学性能、生物相容性、骨传导、骨诱导性以及具有与自然骨相似的无机成分和化学结构,成为具有广阔应用前景的生物可植入材料,
语音是人与人之间最自然、最便捷的交流方式,语音中不仅包含文字信息,还包含丰富的情感信息。随着科技的发展,旨在从语音中提取说话人情绪状态的语音情感识别成为实现人机交互的重要方式,具有重要的研究价值和广阔的应用前景。近年来,自动语音识别技术已经能够准确提取语音中的文本信息,使得融合声学特征与文本特征进行情感识别成为可能。本文研究了基于文本和声学特征的语音情感识别,具体研究工作如下:首先,针对传统RNN
红绿灯识别作为自动驾驶汽车感知模块的重要组成部分,在智能交通系统中发挥着至关重要的作用。现今流行的基于深度学习的红绿灯识别方法在很大程度上依赖于训练数据的数量及多样性。然而,在各种稀有场景下（如闪烁、停电或极端天气）收集数据相当具有挑战性,各类别数据不平衡使得真实数据呈现长尾分布,从而导致模型在尾部类别上的表现不佳。本论文提出了基于生成对抗网络的红绿灯图像生成算法,并应用合成数据降低了真实数据长尾
点云是三维物体或场景的表示形式之一,广泛的应用于多种研究领域。随着三维激光扫描技术的迅速发展,被采集的点云数据精度愈来愈高,数据量也随之越来越大。如何高效地对点云进行编码成为了亟待解决的问题。点云编码分为几何编码和属性编码。本文重点关注属性编码。运动图像专家组（Motion Picture Experts Group,MPEG）发布的G-PCC（Geometry-based point cloud
随着智能化技术的发展,智能设备给人们带来极大便利。海量数据在传播和使用过程中存在着很大的信息泄露和非法利用的风险,频发的个人信息安全问题可能会给用户带来巨大的财产损失甚至人身伤害。目前,在较为成熟的人脸、指纹等生物特征保护技术基础上,人们越来越关注在智能设备应用中潜在的多媒体信息安全与隐私保护问题。实现隐私保护的前提是对隐私内容的准确检测与定位。其中,视觉隐私数据本身具有私密性、不可公开性等特点,
近年来,我国司法领域一直致力于推动司法的数字智能化以提高司法人员工作效率、简化工作流程并让审判更加公平公正。作为智慧司法的关键一环,法律判决预测利用深度学习相关技术对案件事实描述进行深层理解并引入额外知识作为辅助关键信息,实现对案件的罪名、法条以及被告人刑期的预测。这极大提高了法官的工作效率,同时也为无法律相关背景但仍想要了解案件内容的人提供了高质量的参考信息。由于目前的法律判决预测模型大都从数据
大数据、人工智能（Artificial Intelligence,AI）、云计算、边缘计算等新一代信息技术的迅猛发展,推动了以信息产业为主导的新经济的繁荣,加速了智能化与社会各领域的深度融合,促进了新模式、新平台、新产业的加速成长,工业互联网也应运而生。随着工业互联网的发展,制造业迎来了向数字化、网络化、智能化的转型,进入了全新的发展阶段。质量检测作为保证工业产品质量的重要环节,成为制造业转型的重