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（專利號(hào)：ZL 201410345592.0） 簡(jiǎn)介：本發(fā)明公開了基于螺旋槳尾流壓力脈動(dòng)計(jì)算的空化噪聲特征估計(jì)方法，屬于水聲目標(biāo)特征提取領(lǐng)域。基于螺旋槳尾流壓力脈動(dòng)計(jì)算的空化噪聲特估計(jì)取方法，包括以下步驟：(1)備用網(wǎng)格生成并導(dǎo)入計(jì)算程序后生成算例文件，(2)空化模型和湍流模型設(shè)定，(3)數(shù)值計(jì)算參數(shù)設(shè)定，(4)數(shù)值計(jì)算，(5)數(shù)值方法可靠性驗(yàn)證及網(wǎng)格確定，(6)空化尾流壓力脈動(dòng)非定常數(shù)值計(jì)算，(7)壓力脈動(dòng)信號(hào)功率譜變換及低頻線譜幅值提取，(8)線譜特征估計(jì)及分析。本發(fā)明將現(xiàn)代流體力學(xué)、空泡動(dòng)力學(xué)和信號(hào)處理領(lǐng)域中相關(guān)研究成果引入水下目標(biāo)的噪聲特征分析，體現(xiàn)多學(xué)科和多領(lǐng)域的交叉性。

1 成果簡(jiǎn)介作為一種清潔、高效的能量轉(zhuǎn)換裝置， 質(zhì)子交換膜燃料電池的理論比能量高達(dá)32940Wh/kg（ 在地面上使用時(shí)可不計(jì)空氣的質(zhì)量），是各種電化學(xué)電池體系中的理論比能量“ 絕對(duì)冠軍”， 而且功率密度高、電流密度大， 是最先進(jìn)的能量轉(zhuǎn)換技術(shù)之一。現(xiàn)在世界各國正在加速其在民用領(lǐng)域的產(chǎn)品開發(fā)。 利用質(zhì)子交換膜燃料電池國產(chǎn)關(guān)鍵原材料，創(chuàng)新膜電極制備方法（“熱定型” CCM 制備法）和優(yōu)化制備工藝，開發(fā)出了高性能、大面積的國產(chǎn)材料膜電極批量制備技術(shù)。并在模塊化燃料電池設(shè)計(jì)和計(jì)算機(jī)模擬仿真的基礎(chǔ)上，研制出了空冷、自增濕式質(zhì)子交換膜燃料電池發(fā)電機(jī)。該成果獲得全國第十九屆發(fā)明展覽會(huì)發(fā)明金獎(jiǎng)。空冷、自增濕式質(zhì)子交換膜燃料電池發(fā)電機(jī)，主要由燃料電池、供氣軸流風(fēng)扇、陽極間歇式排氣電磁閥、 DC/DC 穩(wěn)壓器和控制電路板等組成，燃料電池采用陰極與大氣貫通的開 放設(shè)計(jì)和高效的自增濕專利技術(shù)，能實(shí)現(xiàn)寬功率范圍的自增濕發(fā)電。在電化學(xué)發(fā)電過程中，無需進(jìn)行復(fù)雜的熱管理和對(duì)反應(yīng)氣體進(jìn)行預(yù)加濕，大大地減化了系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，提高了系統(tǒng)比功率（ 265W/kg、 211W/L），并降低了成本，是一種實(shí)用性很強(qiáng)的新能源發(fā)電機(jī)。該發(fā)電機(jī)采用普氫燃料，發(fā)電效率可達(dá)到 50%以上，功率密度可達(dá)到 300mW/cm2 以上，無污染。在分布式電站、交通動(dòng)力和便攜式電源方面具有廣泛的應(yīng)用前景。 燃料電池發(fā)電機(jī)技術(shù)指標(biāo)： 上圖： 1.3 千瓦 空冷、自增濕式燃料電池發(fā)電機(jī) (43 cells)2 應(yīng)用說明經(jīng)過近十年來的電動(dòng)汽車、 分布式電站、電源等領(lǐng)域的廣泛示范應(yīng)用（ 燃料電池已經(jīng)在航天、軍事上得到應(yīng)用，燃料電池備用電源和燃料電池家用電站正在開始商業(yè)化）， 質(zhì)子交換膜燃料電池技術(shù)的成熟度已經(jīng)逐漸被用戶所接受。目前，其商業(yè)化主要問題是成本較高（采用進(jìn)口材料成本昂貴）， 而本項(xiàng)目采用“ 863” 計(jì)劃“ 全國產(chǎn)材料燃料電池發(fā)電機(jī)” 成果，利用國產(chǎn)原材料制備燃料電池電堆，燃料電池材料供應(yīng)不僅有安全保障，而且還有低成本優(yōu)勢(shì)，可望克服燃料電池高成本的商業(yè)化障礙。3 應(yīng)用說明本項(xiàng)目屬新能源發(fā)電機(jī)領(lǐng)域。在分布式電站、交通動(dòng)力和便攜式電源方面具有廣泛的應(yīng)用前景。4 效益分析目前，質(zhì)子交換膜燃料電池的先進(jìn)制造水平為：電極催化劑載量為 0.5 毫克/平方厘米（電極）左右，電極性能可以在常壓空氣條件下達(dá)到 0.62V、 1A/cm2 (0.62W/ cm2)。如在批量生產(chǎn)的情況下， 1 千瓦的質(zhì)子交換膜燃料電池電堆僅需要使用約 2 克的 Pt 催化劑、 0.2 平方米的質(zhì)子交換膜、 0.4 平方米的碳紙擴(kuò)散層和約 0.24 平方米模壓雙極板。考慮國產(chǎn)燃料電池材料的批量生產(chǎn)，估計(jì)能實(shí)現(xiàn)的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)： 1500 元/平方米（質(zhì)子交換膜）、催化劑 400 元/克（ Pt）、 300 元/平方米（碳紙）、 600 元/平方米（模壓石墨板）。 1 千瓦全國產(chǎn)材料燃料電池堆的關(guān)鍵材料成本可控制在 1500 元以下，這與目前進(jìn)口材料燃料電池 26000 元/千瓦的成本相比， 國產(chǎn)材料燃料電池堆具有十分誘人的前景，這一批量生產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于電站成本要求 8000 元/千瓦，距離交通動(dòng)力 500 元/千瓦的產(chǎn)業(yè)化目標(biāo)也為時(shí)不遠(yuǎn)。

本成果提出的基于超像素樣本擴(kuò)充的空譜全卷積高光譜圖像分類方法有效的利用高光譜圖像的超像素分割結(jié)果指導(dǎo)偽樣本擴(kuò)充增加了訓(xùn)練集樣本數(shù)量，解決了高光譜圖像有標(biāo)記樣本的稀缺問題，同時(shí)空譜的全卷積分類網(wǎng)絡(luò)也充分利用了多尺度的空間特征和光譜特征實(shí)現(xiàn)了較高的分類精度。 成果非涉密，專利申請(qǐng)已經(jīng)提交。 實(shí)驗(yàn)采用反射光學(xué)系統(tǒng)成像光譜儀（ROSIS）傳感器獲取意大利北部帕維亞大學(xué)（Pavia  University）的高光譜圖像數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)集由 103 個(gè)光譜帶組成，共 610×340 像素，光譜覆蓋范圍從 430nm 到 860nm，空間分辨率為 1.3m。該數(shù)據(jù)集一共含有 9 個(gè)類別的 42776個(gè)有標(biāo)記樣本，選取每類 30 個(gè)有標(biāo)記樣本作為訓(xùn)練集，其余作為測(cè)試集。 由下表可以看出，在每類選取 30 個(gè)樣本的情況下，本 模 型 的 OA，AA，Kappa系 數(shù) 比 DFFN 模 型 高 出20.8%，17.4% 和 26.5%；比CNN 高 出 23.1%，18.8% 和29.2%。并且下表證明了使用了偽標(biāo)簽樣本擴(kuò)充的空譜全卷積網(wǎng)絡(luò)的本方法在小樣本情況下每個(gè)類的分類準(zhǔn)確性均優(yōu)于 DFFN 和 CNN，達(dá)到了較好的分類效果。 表 1 PaviaU 數(shù)據(jù)集上對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果

該成果提出了一種基于空譜差分輔助核聯(lián)合稀疏表示分類的高光譜圖像分類方法。本章方法的主要?jiǎng)?chuàng)新性在于：1）能夠?qū)⒐庾V的差分輔助信息和原光譜特征信息有效結(jié)合。2）能夠考慮不同光譜屬性間的高階空間相關(guān)信息。3）原空譜和差分空譜核特征字典的信息通過具有混合正則的核聯(lián)合稀疏表示分類方法得到充分利用。通過在真實(shí)高光譜圖像數(shù)據(jù)上的實(shí)驗(yàn)表明，該成果提出的方法能夠有效地提高高光譜遙感圖像的分類效果。 主要技術(shù)指標(biāo) 不同數(shù)據(jù)集下的訓(xùn)練樣本與測(cè)試樣本數(shù)參閱表 1. 在該訓(xùn)練樣本集數(shù)量下的分類結(jié)果表現(xiàn)參見表 2. 相比于傳統(tǒng)分類器 SVM，OA 提高了約 20%；相比于 SOMP，OA 提高了約20%。 該成果無需使用 GPU 資源在保證精度的同時(shí)有效提升了分類的精度和效果，同時(shí)在較少訓(xùn)練樣本條件下仍能得到較好的分類精度和分類效果。 表 1. 不同數(shù)據(jù)集下的訓(xùn)練樣本選取數(shù)量 表 2. PaviaU 大學(xué)數(shù)據(jù)下不同方法的正確率比較

本發(fā)明公開了一種基于信道角度域信息的分布式空時(shí)預(yù)編碼傳輸方法，其關(guān)鍵是接收端把通過信道估計(jì)得到的信道角度域信息，包括平均入射角、角度擴(kuò)展和歸一化接收天線距離，反饋給發(fā)射端，收到反饋信息后，發(fā)射端首先構(gòu)建出信道的統(tǒng)計(jì)信息，包括均值和相關(guān)矩陣，然后利用這些信息設(shè)計(jì)最佳的預(yù)編碼矩陣，對(duì)預(yù)先設(shè)計(jì)好的空時(shí)碼字進(jìn)行預(yù)處理。這種基于信道角度域信息的分布式空時(shí)預(yù)編碼傳輸方法一方面可以得到更加精確的信道統(tǒng)計(jì)信息，另一方面可以進(jìn)一步減少所需的反饋量。

專利名稱：

項(xiàng)目簡(jiǎn)介 該機(jī)將切流脫粒和縱軸流復(fù)脫分離裝置有機(jī)結(jié)合，形成先易后難的順序脫粒，實(shí)現(xiàn) 了高脫凈率和低破碎率、脫出物雜余少，作業(yè)順暢、無堵塞；研發(fā)的清選仿生不粘篩有 效解決了潮濕油菜脫出物在篩面粘篩堵孔的難題，提高了機(jī)器的清選性能；提出了基于 灰色預(yù)測(cè)自適應(yīng)模糊控制的聯(lián)合收獲機(jī)作業(yè)速度多信息融合控制算法，開發(fā)了油菜聯(lián)合 收獲機(jī)作業(yè)速度智能控制裝置。整機(jī)作業(yè)性能好、效率高，操縱方便。經(jīng)鑒定，該機(jī)的 主要技術(shù)指標(biāo)達(dá)到國際先進(jìn)