导读:本文包含了弹跳射线论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:海面舰船目标,3维散射中心建模,“4路径”模型,射线管积分
弹跳射线论文文献综述
闫华,陈勇,李胜,胡利平,李焕敏[1]（2019）在《基于弹跳射线法的海面舰船目标叁维散射中心快速建模方法》一文中研究指出海面舰船目标3维散射中心的快速建模对雷达目标信号快速仿真、特征提取与分类识别等应用具有重要意义。该文结合目标-海面耦合散射的"4路径"模型、随机海面散射修正Fresnel反射系数模型,以及基于射线管积分的快速3维成像等模型与方法,提出一种舰船-海面复合的快速3维成像方法,并通过CLEAN算法建立一种3维散射中心快速建模算法。该算法由于实现了单频、单视角条件下的目标3维成像,并且采用简化的海面模型避免了大量海面面元的构建,因而大大提高了3维散射中心建模的计算效率,从而满足实际工程应用的需求。典型海面舰船目标仿真实验结果表明,与传统基于FFT的3维成像算法相比,在典型计算条件下该算法的计算效率可提高4个数量级。不同海情下,3维散射中心重建的与直接仿真计算的1维距离像历程图和2维像的对比结果,也验证了算法的计算精度。(本文来源于《雷达学报》期刊2019年01期）
苏远[2]（2018）在《金属/介质目标电磁散射分析的弹跳射线法及在GPU计算平台上的实现》一文中研究指出如何实时高效地对目标雷达散射截面(RCS)进行快速预估一直是计算电磁学研究的重点课题。高频近似方法中的弹跳射线法结合了几何光学法和物理光学法两种高频方法的优点,尤其适合电大尺寸复杂目标的电磁散射计算问题。然而,随着目标电尺寸变大,电磁计算将会非常耗时,极大地限制了 SBR方法在电磁散射计算中的应用。本文主要通过改进算法的软加速和基于CUDA并行的GPU硬件加速相结合,极大地提高了 SBR方法的计算效率。论文的主要研究工作如下:1.介绍了 GPU硬件的相关知识,研究了 GPU的软件编程模型和程序相关优化方法。2.介绍了传统SBR方法的基本流程和相关技术。加入了基于射线管自适应细分的SBR加速方法,分析验证了其加速效果。研究了射线管在GPU上的并行处理方法,探讨了提高并行计算效率的并行策略,实现了金属目标的弹跳射线法在GPU/CPU异构平台上的并行计算。3.将弹跳射线法引入到介质/金属混目标的电磁散射计算中,研究了电磁波在介质体内的射线传播理论并验证了该方法的正确性。介绍了 SBR方法在涂覆目标电磁散射计算中的应用,分析了该方法和混合目标SBR方法的各自特点和优势。最后,加入了基于GPU的CUDA并行技术,实现了介质/金属混合目标的弹跳射线法在GPU/CPU异构平台上的并行计算。(本文来源于《南京理工大学》期刊2018-03-01）
顾竹鑫[3]（2017）在《电大尺寸目标电磁散射的时域弹跳射线法研究》一文中研究指出在计算电磁学领域中,时域分析方法在目标识别和超宽带通信中有着广泛的使用,而随着现代通信设备的工作频率向更高频发展,精确数值方法消耗内存高,计算时间长,已经不能满足实际工程的需要,所以对电大尺寸目标的时域响应和宽频带雷达散射截面的研究显得尤其重要。本文首先介绍了时域弹跳射线法的基本原理,跟频域弹跳射线法相比,具有计算时间短的优点,只需要计算一次就可以获得宽频带内的雷达散射截面。接下来研究了计算均匀介质瞬态电磁特性的时域弹跳射线法,传统的时域弹跳射线法只能用于分析理想导体的瞬态电磁散射问题,本文通过引入表面等效反射系数并考虑介质表面磁流对散射场的贡献,将时域弹跳射线法用于分析均匀介质目标和均匀涂覆目标的瞬态特性,跟频域弹跳射线法相比,进一步缩短了计算时间。最后,提出了一种计算非均匀介质瞬态电磁特性的时域弹跳射线法,用于计算等离子鞘套和非均匀介质目标,跟均匀介质的时域弹跳射线法相比,考虑射线在介质体内部传播,对目标使用四面体进行剖分,将叁维介质目标离散为若干个电磁参数不同的四面体,对射线进行路径追踪和场强追踪,当射线从目标中穿出时,利用远场积分公式计算它对散射场的贡献,为时域高频方法分析非均匀介质目标的瞬态电磁散射特性开辟了一条新的道路。(本文来源于《南京理工大学》期刊2017-12-01）
梅晓蔚[4]（2017）在《综合弹跳射线法的复杂电磁环境仿真计算研究》一文中研究指出电磁仿真计算在大量实际工程问题中有着多样化的应用,例如目标识别与隐身技术、天线分析与设计、无线通讯与信号传播仿真等,如何寻找快速而准确的求解方法一直就是研究人员关注的主题。本文基于高频近似算法弹跳射线法(SBR,Shooting and Bouncing Ray),针对不同的计算目标,提出并实现了高效可行的求解方法和算法框架,扩大了弹跳射线法在实际问题中的综合应用范围。以SBR算法及其演进的自适应分裂光束跟踪(MADBT,Modified Adaptive Division Beam Tracing)算法为主导,对高低频混合算法SBR-MoM(Shooting and Bouncing Ray and the Method of Morments)分析复杂目标散射、高低频混合算法MLFMA-MADBT(Multilevel Fast Multipole Algorithm and Modified Adaptive Division Beam Tracing)分析复杂大平台上天线辐射、复杂室内场景信号覆盖仿真以及大型城市场景电磁信号覆盖仿真应用等四个问题都进行了深入研究,并给出了高效准确的求解方案。首先,本文提出了一种基于射线的高低频混合算法SBR-MoM,来计算包含电小结构的复杂电大目标的电磁散射特性。将需要精细剖分的电小结构部分划分为MoM区域,结构平滑的大平台区域归为SBR区域,提出了一种更为高效且易于实现的耦合交互机制。对于MoM区域,考虑来自SBR区域反射场或近区散射场的贡献,对于SBR区域,考虑了来自MoM区域多次反射场的耦合交互作用。该混合算法SBR-MoM充分结合了两种算法各自的优势,高效准确,特别适合用于计算含有细小结构的复杂电大目标的电磁散射。其次,本文提出了一种新的迭代高低频混合算法MLFMA-MADBT,可以快速准确地分析复杂电大平台上天线辐射。通过调用快速远场近似(FAFFA,Fast Far Field Approximation)和利用MLFMA算法具备的八叉树结构特性,可将MLFMA区域等效为位于该区域立方体包围盒中心点处点源。由MLFMA区域的等效点源构建生成初始源光束,将其投射到BT(BeamTracing)区域,再调用改进的自适应分裂光束跟踪算法MADBT,追踪光束与区域面片相交过程,获取有效相交光束并计算其对远场的贡献。在计算含有多次反射的平台目标时,应用MADBT算法可以准确直接地求解到平台上的多次反射场,相较于MLFMA-PO(Multilevel Fast Multipole Algorithm and Physical Optics)算法能够获取更高的精度。而且MADBT算法是基于光束的,相对于基于电流的PO算法而言,可以避免大量繁杂的矩阵向量乘积操作,同时可以节省大量用来存储矩阵元素的内存消耗。当MLFMA-MADBT算法分析计算光滑的平台或者包含有曲面结构的复杂平台时,MADBT算法中光束追踪过程仅和目标平台的几何结构相关,即与平台面片剖分精度无关(mesh-independent)。MLFMA-MADBT混合算法在求解复杂大平台上天线辐射时,相较于通用的MLFMA-PO算法来说,不仅在内存消耗方面有着绝对的优势,而且在计算精度和效率方面也表现突出。此外,本文给出了基于kd-tree加速的射线跟踪混合传播模型RL-Image(射线发射法Ray Launching和镜像法Image)技术在复杂室内场景中的信号覆盖仿真应用与实现。将发射源视为点源,从发射源向仿真场景发射采样源射线;在设定的交互次数(反射、透射)限制内,使用射线发射法(RL,Ray Launching)寻找所有潜在的可能传播路径,再使用镜像法(Image)找出真正有效的信号传播路径。所有路径确定后便可使用几何光学法(GO,Geometry Optics)、一致绕射理论(UTD,Uniform Theory of Diffraction)等电磁波传播理论公式跟踪该路径迭代计算得到最终传播到达接收点处的信号强度。本文算法主要基于混合传播模型RL-Image,充分发挥两者的优势,高效性和精确性。同时借助kd-tree空间加速结构算法来加速射线跟踪的核心运算,使得整体计算时间代价大大减少。最后,本文研究了基于改进的自适应分裂的光束跟踪算法MADBT在大型复杂城市场景中的信号覆盖仿真预测。将发射源视为点源构建初始源光束;在设定的交互次数(反射、透射、绕射等)限制内,对点源发出的每个源光束使用MADBT算法进行追踪,获取所有可能的光束传播路径,所有合法路径确定后再使用基于电磁波传播理论几何光学法(GO)、一致绕射理论(UTD)等公式计算接收点处的信号强度。首先,由于光束的空间全覆盖特性,克服了射线跟踪存在的采样误差、路径重复或遗失等精度损失问题,以及避免了射线管(ray-tube)跟踪存在的射线管分裂问题,保证获取路径的准确性。跟踪少量的光束而不是大量的采样射线,使得本文算法MADBT较射线跟踪算法计算效率更为高效。其次,通过划定局部场景,构建局部kd-tree,相较于全局kd-tree用来加速光束与面片相交测试更为快捷。此外,通过构建虚拟仿真平面(VSF,Virtual Simulation Face),能够更快确定光束路径能够到达的接收点,从而加速信号传播路径的生成。最后,基于仿真算法的高度可并行性,还可借助于计算机硬件资源,使用多机分布式MPI结合单机OpenMP的并行加速技术,可进一步提升仿真算法计算性能和计算规模。本文的研究工作主要基于弹跳射线法SBR及其演进光束跟踪算法MADBT,为高低频混合算法分析目标散射、辐射问题以及室内外电磁信号覆盖仿真应用提供了有效的解决方案。多个数值实验结果证明本文提出算法的准确性和高效性,为课题的进一步发展打下了坚实的基础。(本文来源于《浙江大学》期刊2017-10-20）
林武翔[5]（2017）在《基于GPU的弹跳射线法电磁散射仿真平台研究与实现》一文中研究指出海面微波遥感和海面雷达隐身和反隐身领域里,海面电磁散射以及海面复合电磁散射是微波遥感和雷达海面表面目标和掠海飞行目标探测的主要研究对象。在海面散射研究中,由于海面属于随机粗糙面,海面等粗糙表面本身属于超电大尺寸的目标,在实践中常采用高频方法来实现对这类大尺寸目标的快速求解。这类高频方法,包括物理光学法(PO)、弹跳射线法(SBR),计算过程相对简单,但是具有很高的并行性。由于CPU计算单元较少,因此其并不能充分利用高频算法具有的并行性和拓展性。然而,GPU具有远多于CPU的计算单元数目。如何利用GPU来实现这类高频算法,使得GPU能够充分利用高频算法的并行性,是一个很有价值的课题。围绕这一主题,本文展开的研究工作主要包括:首先,细致考察了几何光学、物理光学、弹跳射线法以及物理光学—弹跳射线法的基本原理、计算过程。由于射线追踪作为弹跳射线法的重要组成部分,本文也细致考察了弹跳射线法中的射线追踪过程。其次,详细介绍了GPU并行编程的原理、GPU并行编程平台CUDA所采用的并行编程模型。GPU具有与CPU完全不同的硬件架构。一方面,GPU具有相对简单的流水线结构,并不能高效执行复杂的逻辑指令。另一方面,CPU通过GPU硬件中的DMA(Direct Memory Access)引擎通过PCIe接口与GPU进行通信,其具有高延迟、高流量的特点。在GPU并行计算中,合理地分配计算任务,充分地利用CPU和GPU的优势特性,有效地压缩CPU和GPU通信的额外时间消耗是GPU并行算法实现的核心问题。因此,本文详细介绍了GPU编程与CPU编程在软件、硬件上的区别联系和GPU编程的注意事项。随后,详细介绍了基于CUDA并行编程平台实现并行化物理光学—弹跳射线法的主要原理;其中,细致考察了多种射线追踪算法的原理,并对它们的优缺点进行了分析。此外,由于电磁散射计算结果的可视化是电磁散射特性研究中常见的需求,因此本文基于OpenGL图形渲染API,独立地研发了一套满足电磁散射仿真可视化需求的、通用的、跨平台的渲染引擎。本文借助了该渲染引擎实现了电磁散射结果中散射体表面感应电流的可视化功能。至此,本文将物理光学—弹跳射线法的算法实现、平台实现形成了一套较完整的高频方法研究工具链,其对后续的研究工作提供了较好的研究平台。最后,通过一些典型电磁散射算例,验证了本文算法实现、平台实现的准确性和高效性。(本文来源于《电子科技大学》期刊2017-09-28）
魏子涵,杨武,陆卫兵,王剑[6]（2017）在《快速计算多层介质涂覆目标雷达散射截面的光束跟踪弹跳射线法研究》一文中研究指出基于光线追踪的弹跳射线法存在射线管分裂的问题,而基于光束追踪的弹跳射线法根据目标几何结构动态划分射线管,可以有效改善射线管分裂并提高计算精度。本文根据介质和介质、介质和理想导体的边界条件推导出了无限大、金属衬底多层涂覆的反射系数矩阵,然后通过Stratton-Chu方程的高频近似式计算多层介质涂覆金属目标的RCS。与商业软件CST的快速多层多级子方法相对比,验证了算法的正确性及高效性。(本文来源于《2017年全国微波毫米波会议论文集（中册）》期刊2017-05-08）
范天奇[7]（2016）在《电大尺寸目标及其与海面复合电磁散射的弹跳射线加速算法与混合算法研究》一文中研究指出电大尺寸目标与复杂环境的电磁计算问题一直是理论界与工程界中极富挑战性的课题。本论文主要围绕弹跳射线方法(Shooting and Bouncing Ray,SBR)并对其加速算法和混合算法做了详细的讨论。利用这些电磁计算方法研究了电大尺寸目标的散射特性、电大尺寸平台上方天线的辐射方向图、电大尺度海面舰船复合散射及其ISAR成像等问题。论文的主要工作和具体成果如下:1、为了提高SBR方法的射线跟踪效率,将图形程序接口OpenGL(Open Graphics Library)引入到SBR算法中。详细介绍了利用OpenGL进行阴影面消除、二阶及高阶反射射线跟踪的实现步骤。在此基础上通过双重缓冲技术、显示列表和顶点缓存等技术手段进一步提高了OpenGL-SBR算法的计算效率,使得该算法可以更有效的应用到实际场景中。2、为了分析复杂电大平台上方天线方向图的受扰问题,将矩量法(Method of Moment,MoM)与SBR方法进行结合形成了一种高低频混合算法。电小尺寸天线采用MoM求解,电大尺度平台采用SBR处理,并且利用迭代电压方法考虑二者之间的相互作用。为了提高算法效率,利用OpenGL对SBR区域的射线跟踪进行加速,提高了MoM-SBR混合算法的计算效率。3、研究了基于CUDA硬件加速的SBR算法,详细说明了从射线管的线程分配、并行无堆栈射线跟踪、并行场强计算的实现过程。通过电大尺寸舰船模型的仿真算例分别讨论了在双站和单站散射时的算法加速比,并对不同射线追踪阶数、不同频率、不同入射角等条件下电大尺寸舰船模型的单、双站电磁散射进行仿真计算,对其电磁散射特性进行了分析和讨论。4、基于双尺度海面模型的思想,利用半确定性面元散射模型(Semi-Deterministic Facet Scattering Model,SDFSM)对海面散射进行计算。在此基础上结合SBR方法,提出了用于计算海面舰船复合散射的SBR-SDFSM混合方法。利用此方法分析了不同海情海况(风速、风向角)、不同雷达波照射条件(入射方向、极化方式、频率)等因素对复合散射单站RCS和双站RCS的影响。5、舰船在实际海面上航行会受到海面上波浪的影响,由于不同给海情海况下海浪的高低起伏不同,对舰船的影响也不同。论文讨论了舰船在海浪作用下6个自由度的运动,并结合ISAR成像原理,利用SBR-SDFSM方法计算出不同频率6个自由度运动的舰船的后向散射数据,分别模拟了海面舰船复合模型中由于舰船偏航、横摇以及纵摇而产生的ISAR成像。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2016-09-01）
万智鹏,张帆[8]（2016）在《基于FPGA的弹跳射线法实时加速》一文中研究指出为提高雷达散射截面计算的效率,提出一种基于现场可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)平台的弹跳射线法实时加速方法。采用Verilog语言,实现法向量求解、求交运算、多次散射、场强追踪和散射界面计算等模块的设计。与传统计算机串行计算相比,基于FPGA的加速方法能够保证计算精度,提高计算效率,加速比接近600倍,满足弹跳射线法的实时性需求,可方便地集成到实时雷达信号模拟中,拓展其应用范围。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2016年05期）
刘兴霞,张利军,赵玉祥[9]（2015）在《改进的电大目标电磁散射弹跳射线算法》一文中研究指出针对传统弹跳射线方法(SBR)在处理电大尺寸目标电磁散射问题时存在效率不高的问题,提出了改进的电大目标电磁散射弹跳射线算法。该算法在采用层次包围的二叉树加速数据结构的基础上,提出了在图形处理器(GPU)端实现射线管的分裂和追踪更新的计算统一设备构架(CUDA)并行计算SBR算法。通过实验算例验证表明,该方法可有效提高SBR方法处理电大尺寸目标电磁散射问题的的计算效率。(本文来源于《探测与控制学报》期刊2015年03期）
周鹏[10]（2014）在《基于GPU的目标电磁散射弹跳射线法》一文中研究指出高频近似方法中的弹跳射线法(Shooting and Bouncing Ray,SBR)是用射线管来模拟电磁波在目标表面的传播和散射情况,十分适合于复杂目标的电磁计算问题。然而由于射线管数量的巨大,射线管的追踪和电磁计算非常耗时,极大的限制了SBR方法在电磁散射计算中的应用。论文主要讨论了如何充分的利用现有技术提高SBR的计算效率,使用层次包围体(Bounding Volume Hierarchy,BVH)加速树和基于GPU的CUDA并行计算技术,这两种加速方法的混合使用能够显着的提高SBR方法的计算效率。论文的主要工作如下:1.介绍了传统SBR方法的实现过程。首先生成射线管,在虚拟孔径面上分裂出初始化射线管;然后对射线管进行追踪更新,即射线与目标叁角面元求交和射线管的电磁场强度更新;最后对每根发生更新的射线管使用物理光学法(Physical Optics,PO)求解其雷达散射截面(Radar Cross Section,RCS),目标整体RCS为每根射线管RCS之和。并使用SBR方法计算了几个模型与FEKO软件的计算结果做对比,验证了该方法的有效性,能够适用于多次散射情况的电磁计算问题。2.介绍了BVH加速树用来提高SBR方法的计算效率。首先介绍了四种类型的包围盒性能,选择使用轴向包围盒(Aligned Axis Bounding Box,AABB)来包围目标面元;然后介绍了中分和表面积启发剖分(Surface Area Heuristic,SAH)两种空间划分方法,并使用中分或SAH方法反复对目标面元空间进行划分进而构建出所需的BVH树;最后详细描述了射线与BVH树的有堆栈遍历方法。数值计算结果表明:BVH树能够能够显着的减少单根射线管的追踪更新时间,其加速效果与树的深度成正比,并且SBR方法的计算精度不是取决于目标叁角面元尺寸,而是取决于单根射线管的尺寸。3.介绍了基于GPU的CUDA并行计算技术来进一步提高SBR方法的计算效率。为了能够在GPU上处理带BVH树的SBR方法,首先介绍了CUDA编程模型;然后详细描述了超大数量射线管任务在GPU上的处理方法,接着使用线索来增强BVH树并介绍了线索的添加过程;最后详细讨论了射线在带有线索的BVH树上的无堆栈遍历方法,这种遍历方法可以减少了无必要的内部节点的遍历和数据的压栈出栈。数值结果表明:GPU能够提高大量射线管的追踪的计算效率,在不超过GPU的计算能力外时,射线管的数量越多,GPU所提供的加速效果越明显。4.将基于GPU的SBR方法应用到目标的雷达隐身优化分析中,重点分析了一个封闭的八面体桅杆。首先介绍了四种雷达隐身性能的评估参数;然后计算了一次和多次散射情况时原始桅杆的RCS,分析了多次散射情况对桅杆RCS的影响;最后分析了四种不同参数的桅杆模型各自的雷达隐身性能。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2014-11-01）
弹跳射线论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
如何实时高效地对目标雷达散射截面(RCS)进行快速预估一直是计算电磁学研究的重点课题。高频近似方法中的弹跳射线法结合了几何光学法和物理光学法两种高频方法的优点,尤其适合电大尺寸复杂目标的电磁散射计算问题。然而,随着目标电尺寸变大,电磁计算将会非常耗时,极大地限制了 SBR方法在电磁散射计算中的应用。本文主要通过改进算法的软加速和基于CUDA并行的GPU硬件加速相结合,极大地提高了 SBR方法的计算效率。论文的主要研究工作如下:1.介绍了 GPU硬件的相关知识,研究了 GPU的软件编程模型和程序相关优化方法。2.介绍了传统SBR方法的基本流程和相关技术。加入了基于射线管自适应细分的SBR加速方法,分析验证了其加速效果。研究了射线管在GPU上的并行处理方法,探讨了提高并行计算效率的并行策略,实现了金属目标的弹跳射线法在GPU/CPU异构平台上的并行计算。3.将弹跳射线法引入到介质/金属混目标的电磁散射计算中,研究了电磁波在介质体内的射线传播理论并验证了该方法的正确性。介绍了 SBR方法在涂覆目标电磁散射计算中的应用,分析了该方法和混合目标SBR方法的各自特点和优势。最后,加入了基于GPU的CUDA并行技术,实现了介质/金属混合目标的弹跳射线法在GPU/CPU异构平台上的并行计算。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
弹跳射线论文参考文献
[1].闫华,陈勇,李胜,胡利平,李焕敏.基于弹跳射线法的海面舰船目标叁维散射中心快速建模方法[J].雷达学报.2019
[2].苏远.金属/介质目标电磁散射分析的弹跳射线法及在GPU计算平台上的实现[D].南京理工大学.2018
[3].顾竹鑫.电大尺寸目标电磁散射的时域弹跳射线法研究[D].南京理工大学.2017
[4].梅晓蔚.综合弹跳射线法的复杂电磁环境仿真计算研究[D].浙江大学.2017
[5].林武翔.基于GPU的弹跳射线法电磁散射仿真平台研究与实现[D].电子科技大学.2017
[6].魏子涵,杨武,陆卫兵,王剑.快速计算多层介质涂覆目标雷达散射截面的光束跟踪弹跳射线法研究[C].2017年全国微波毫米波会议论文集（中册）.2017
[7].范天奇.电大尺寸目标及其与海面复合电磁散射的弹跳射线加速算法与混合算法研究[D].西安电子科技大学.2016
[8].万智鹏,张帆.基于FPGA的弹跳射线法实时加速[J].计算机工程与设计.2016
[9].刘兴霞,张利军,赵玉祥.改进的电大目标电磁散射弹跳射线算法[J].探测与控制学报.2015
[10].周鹏.基于GPU的目标电磁散射弹跳射线法[D].西安电子科技大学.2014