一种微米级碳纳米管簇发射极加工方法

    公开(公告)号:CN117187775A

    公开(公告)日:2023-12-08

    申请号:CN202311044341.4

    申请日:2023-08-18

    摘要: 本发明公开了一种微米级碳纳米管簇发射极加工方法,涉及微小型卫星航天推进技术领域,其技术方案要点是:根据化学气相沉淀法生成的碳纳米管需要附着在含有催化剂的基底上这一原理,通过在基底表面覆盖一层按照一定间距打孔的薄膜。通过限制气体与催化剂的接触,让碳纳米管簇只能在孔内生长。正常化学气象沉淀法生成的碳纳米管密度较大,会有大幅降低碳纳米管尖端的电场,影响对工质气体的电离。采用本发明生产的碳纳米管间隔均匀,大幅增加电离区域,增强场电离性能,是性能更好的场电离推进器发射极。

    一种气体约束型碳纳米管场电离推力器

    公开(公告)号:CN117249061A

    公开(公告)日:2023-12-19

    申请号:CN202311185493.6

    申请日:2023-09-14

    IPC分类号: F03H1/00

    摘要: 本发明公开了一种气体约束型碳纳米管场电离推力器,包括第一极板、第二极板、气体约束板、密封圈、第一壳体和第二壳体。第二极板上设置有通过化学气相沉淀法和化学点位遮盖法生成有间隙的碳纳米管簇,其尖端电场更大,比普通的发射极有更高的电离效率,但碳纳米管簇的分布较为稀疏;气体约束装置与发射极的碳纳米管簇相互配合,保证碳纳米管簇有相互独立的电离空间,避免工质气体逸散到碳纳米管簇的间隙中,从而提高电离效率;同时气体约束装置有可以进一步屏蔽碳纳米管簇之间的电场影响,避免了推进期间不同碳纳米管簇之间的相互干扰,提高推力器的可控性的同时进一步提高电离效率,本装置可减少工质气体的浪费,提高推力器的使用寿命。

    基于可解释性的神经网络后门样本过滤方法

    公开(公告)号:CN117196964A

    公开(公告)日:2023-12-08

    申请号:CN202310748168.X

    申请日:2023-06-25

    摘要: 本发明公开了一种基于可解释性的神经网络后门样本过滤方法,属于深度学习安全技术领域。该方法包括以下步骤:将待检测样本输入模型进行前向传播,提取待检测样本最高卷积层特征图并获得待检测样本预测结果向量;将待检测样本预测结果向量进行反向传播,得到待检测样本最高卷积层特征图对于目标类别的梯度;将待检测样本最高卷积层特征图以梯度为权重进行加权求和,得到目标类别的类激活图;对关键决策区域进行擦除修复,得到修复样本;将修复样本输入模型获取修复样本预测结果向量,以及擦除前后预测类别;根据擦除前后预测类别对比,实现后门样本过滤。本发明可以在无需额外干净样本的条件下实现高精度的后门样本过滤,保障神经网络安全。