冕洞特征参数与地磁暴强度及发生时间统计

地磁暴是空间天气预报的重要对象.在太阳活动周下降年和低年，冕洞发出的高速流经过三天左右行星际传输到达地球并引发的地磁暴占主导地位.目前地磁暴的预报通常依赖于1AU处卫星就位监测的太阳风参数，预报提前量只有1h左右.为了增加地磁暴预报提前量，需要从高速流和地磁暴的源头即太阳出发，建立冕洞特征参数与地磁暴的定量关系.分析了2010年5月到2016年12月的152个冕洞-地磁暴事件，利用SDO/AIA太阳极紫外图像提取了两类冕洞特征参数，分析了其与地磁暴期间ap，Dst和AE三种地磁指数的统计关系，给出冕洞特征参数与地磁暴强度以及发生时间的统计特征，为基于冕洞成像观测提前1～3天预报地磁暴提供了依据.      

基于SVM和EKF的高超声速滑翔飞行器轨迹预报

高超声速滑翔飞行器（HGV）拦截问题中，轨迹预报是成功拦截的重要基础。针对HGV机动能力强、轨迹多变的特点，提出了一种基于支持向量机（SVM）和扩展卡尔曼滤波（EKF）的轨迹预报方法。在HGV的滑翔段机动模式分析的基础上，将HGV的机动运动分解为纵向运动模式和侧向运动模式，进而对运动模式的特征参数予以标定，形成SVM的训练集。建立地基单雷达轨迹跟踪模型，采用EKF对HGV滑翔段轨迹进行稳定跟踪并实现对运动模式特征参数的估计。基于SVM，建立了HGV运动识别框架，实现了对HGV滑翔段轨迹的预报。对平衡滑翔和跳跃机动2种典型机动模式进行数学仿真验证，结果表明，所提方法可以提高对该类目标的轨迹预报精度。      

航母运动对舰载飞机着舰安全性的影响

总结了舰载飞机的着舰安全性分类等级,研究了航母的航行运动以及随海浪的摇晃和振荡运动对舰载机着舰安全性的影响规律,并给出了与舰载机进舰速度适配的最优航母航行速度.研究结果表明:由于航母的航行方向与舰载机的进舰方向存在一定的夹角,驾驶员在进舰过程中必须协调操纵副翼和方向舵才能保证舰载机安全准确地着舰;航母航行速度越大,驾驶员操纵量越大,着舰偏差也越大.海况越恶劣,着舰信号指挥官对航母运动的预报和补偿效果越差,着舰失败概率越大.因此,为保证舰载机的着舰安全,必须选择合适的航母航行速度,同时应尽量选择在平稳的海况下进舰着舰.      

利用神经网络技术提前一小时预报Dst指数

利用神经网络技术并考虑地磁活动的周期性,提出了一种提前一小时预报Dst指数的方法.网络的输入包括时间、季节、当前时刻及其一阶增量、二阶增量、前27天Dst指数的平均值.以下一时刻Dst指数作为输出对网络进行训练,训练好的网络可以提前一小时预报Dst指数.分别用1985年、1986年、1990年和1991年Dst指数数据进行检验.结果表明,预报结果与观测数据符合较好,Dst指数预报误差的均方根分别为4.00 nT,3.72 nT,5.35 nT,6.82 nT.误差分析表明,Dst指数的预报结果太阳活动低年比高年好.     

利用人工神经网络提前1h预报电离层TEC

提出了一种利用人工神经网络提前1h预报电离层TEC的简便方法. 考虑到实际工程应用要求, 没有使用其他空间天气参数, 而是选择电离层TEC观测数据本身作为输入参数. 输入参数为当前时刻TEC、一阶差分、相对差分和时间, 输出参数为预报时刻TEC. 利用文中介绍的GPS/TEC处理方法解算厦门站2004年电离层TEC观测数据, 对预报方法进行评估, 全年平均相对误差为9.3744%, 预报结果与观测值相关性达到了0.96678. 结果表明, 利用人工神经网络方法提前1h预报电离层TEC有很好的应用前景.      

利用人工神经网络预报大磁暴

本文采用阈值预报的策略和人工神经网络BP模型,以13个太阳风参量和地磁AE,Dst指数作为输入,以0或1作为输出,提前4h预报大磁暴主相发生的时刻．结果表明,采用神经网络方法的阈值预报可以对灾害性磁暴的发生提前数小时做出比较准确的预报．     

使用地磁脉动参数定量预报地球同步轨道相对论电子通量的建模研究

磁层超低频波(ULF波)对种子电子的加速机制是磁层相对论电子产生的一个重要机制, 而地磁脉动参数可以作为此机制的有效指标. 本文采用地磁脉动参数作为输入参数, 借鉴线性预测滤波器技术, 构建一个多参量非线性函数, 进而利用此函数以及卡尔曼滤波技术, 建立一个地球同步轨道相对论电子通量日积分值预报模式, 提供提前一天的预报值. 使用2004年数据对该模式进行训练, 预报结果的预报效率为0.73, 线性相关系数为0.85. 使用2005-2006年的数据对该模式进行测试, 预报值与实测值之间的线性相关系数为0.83, 预报效率为0.69, 相比Persistence模式具有较大提升, 与仿REFM模式的预报效率相当      

基于制动意图识别的电动汽车能量经济性

制动能量回收是提高电动汽车能量经济性的主要技术措施,准确识别驾驶意图是制动能量回收的关键。分别建立驾驶员收起加速踏板阶段和踩下制动踏板阶段的制动意图识别模型,采用模糊控制方法对制动意图进行识别,以小强度制动、中强度制动和紧急制动作为量化的驾驶员制动意图输出;依据制动意图识别结果制订了2种能量回收模式;基于欧洲经济委员会(ECE)法规线和I曲线建立了制动力分配策略和计算模型;针对不同的能量回收模式,以Cruise和MATLAB/Simulink为平台,建立了制动系统仿真模型,计算制动能量回收率和电动汽车续驶里程。结果表明:能量回收模式不同,电动汽车的制动能量回收率不同;在一个新欧洲驾驶循环(NEDC)中,考虑收起加速踏板阶段模拟发动机制动的能量回收模式能够提高制动能量回收率;NEDC循环工况的续驶里程提高了5.69%。      

利用神经网络预报电离层f0F2

由中国武汉电离层台站和澳大利亚Hobart台站的电离层F2层临界频率(f0F2)的资料,利用三层前向反馈神经网络(BP网络),提出一种提前24h预测f0F2的方法,该方法以前5天观测的f0F2数据拟合的5个系数以及太阳活动参数作为输入,以当天24 h的f0F2作为输出对网络进行训练,训练好的网络可以实现对f0F2提前24 h的预报.预测结果显示,利用神经网络预测的f0F2与实际观测结果变化趋势较一致,并且比IRI的计算结果更加准确.误差分析表明,在南半球Hobart(-42.9°,147.3°)台站比中国武汉站(30.4°,114.3°)的结果要好,在低年比高年要好,在冬夏季节比春秋季节稍好.本文说明利用神经网络对电离层参量进行预报是一种切实可行的方法.     

冕洞相关地磁Ap指数中短期预报方法研究

地磁Ap指数是描述全球地磁活动水平的重要指数, 过去许多参考大气模式中都用Ap指数来表述地磁活动状态, 大气模式的运行需要输入地磁Ap指数, 因此, 地磁Ap指数的预报一直是空间环境预报中一个非常重要的内容. 针对太阳活动低年冕洞引起的地磁扰动具有明显27天重现的特性, 利用修正的自回归方法, 对地磁Ap指数进行了提前27天的预报; 采用从SOHO/EIT观测资料发展出来的描述冕洞特性的Pch因子, 进行了提前三天的地磁Ap指数预报. 结果显示, 将统计方法与物理分析相结合, 进行地磁Ap指数的中短期数值预报, 可以得到较好的预报效果.      

电传飞机人机闭环系统的诱发振荡

 具有潜在危险、突发性的,可能导致飞行失控的严重人机闭环诱发振荡(PIO——Pilot Induced Oscillation)是电传飞机发展阶段频频发生飞行事故的首要原因.迫使人们去研究它产生的飞行动力学机理;查明引发它的飞行控制系统设计缺陷,寻找防范严重PIO的设计方法、工具和工作流程…….电传飞机的PIO事故,实际上在世界范围内推动了对人机耦合问题的新一轮的再认识,其中包括提出更确切的定义;提出更全面的多种分类方法;开发更有效的,考虑非线性因素、能辨识严重PIO振荡趋势的评估准则.     

基于本体的软件安全性需求建模和验证

由软件引起的灾难性事故原因往往源于安全性需求,目前主观的人工评审方法并不能满足软件安全性需求严格的验证要求.因此,讨论了软件安全性需求的定义,遴选了国内外公认的相关标准和手册作为需求验证的知识基础,根据"七步法"建立了本体模型,利用本体模型中的概念和关联来形式化地描述规则以支持验证;同时基于以上研究内容设计和实现了软件安全性需求形式化建模和验证的工具原型,并对使用工具实施验证和使用人工评审实施验证进行了对比分析实验.实验结果表明形式化工具原型在验证时间和验证次数上都大大优于人工验证方法,同时工具原型具有良好的易用性.     

基于SOM和关联规则的民机运行风险

为充分认知民机风险, 实现从事故中学习, 以重大民机事故(MCAA)为研究对象挖掘出事故深层次的致因特征。针对MCAA信息具有可读性差, 系统行为具有非线性导致的无法直接获取运行风险信息, 难以直接建立事故致因的关联与映射关系, 提出一种从MCAA中学习民机运行风险特征的方法。针对民机运行特点, 结合事故信息及认知可靠性和失误分析方法(CREAM), 设计出MCAA-CREAM模型, 并构建民机多属性技术重大事故数据集。采用自组织映射(SOM)模型, 完成对事故的聚类分析和抽象特征映射, 以2D地图形式增强风险因素可读性, 利用关联规则有效挖掘风险因素间的强关联关系。      

The CEEF, closed ecosystem as a laboratory for determining the dynamics of radioactive isotopes.

Nuclear power generation is now confronted with a very difficult situation all over the world because of the problems of radioactive waste disposal and of the accidents, which have occurred. Nuclear power generation now supplies nearly 30% of total electric power demand in Japan. Therefore it is very difficult to change quickly the construction plans of nuclear facilities already designed. A nuclear fuel reprocessing center is now under construction in Rokkasho-Mura in Aomori Prefecture. If this center starts its operation, small amounts of 14CO2 are expected to be released into the atmosphere and will enter the global cycle. The simulation experiment of 14C trace amounts which enter into ecosystems is now being planned using stable isotope 13C within CEEF (Closed Ecology Experiment Facilities).     

基于生成对抗网络的航天异常事件检测方法

航天环境复杂,技术难度大,风险高,安全可靠性要求苛刻。航天异常事件样本少,且难以获取,有针对性地开展异常事件检测（AED）很有必要。为预防航天事故,尽早发现可能导致故障的异常事件,深入研究了最新人工智能和生成对抗网络（GAN）技术,提出了一种基于生成对抗网络的航天异常事件检测方法。使用正生成对抗网络模拟生成正常事件样本,训练反生成对抗网络模拟生成异常事件样本,设计合理算法训练测试,计算输入事件与正生成对抗网络生成的模拟正常事件欧氏距离,以及输入事件与反生成对抗网络生成的模拟异常事件的欧氏距离差,实现对异常事件的精确检测。通过在美国国家标准与技术研究所数据库（MNIST）数据集全部使用正常数据训练,并对异常事件检测性能进行了试验验证,试验结果表明:在MNIST数据集下,精确率和召回率综合评价指标（F1）及精确率和召回率曲线下面积（PRC）等关键技术指标比变分自动编码器（VAE）方法相应指标性能至少分别提升了31%和11%。在真实环境下采集的模拟航天音频数据试验,异常事件检测性能良好,进一步证实了所提方法真实可用。      

无人机自主降落地基/舰基引导方法综述

近年来,随着自主控制技术与任务载荷的快速发展,越来越多的无人机(UAV)具备了良好的任务自主能力。在执行任务过程中,降落阶段的安全风险最大,导航定位精度较差、人员决策失误等是造成降落过程中事故多发的主要原因。通过总结无人机自主降落过程中对引导控制的需求,对国内外无人机军用和民用自主降落解决方案进行了梳理和介绍,对无人机自主降落关键技术和研究现状进行了分析,提出了该领域未来发展的重点方向。      

基于事故数据挖掘的AEB路口测试场景

基于国家车辆事故深度调查体系中499例真实的路口事故数据，研究适应于中国的自动紧急制动系统（AEB）路口测试场景。通过基于多元Logistic回归的事故严重程度影响因素分析，提取自动驾驶测试场景的特征要素，构建测试场景。以场景特征要素为聚类参数，采用层次聚类算法挖掘得到了8类路口机动车碰撞典型危险场景，建立了8类适应于中国交通状况的AEB路口测试场景。研究表明:中国的路口场景与Euro-NCAP法规场景有一定的相似性，但较国外更加复杂，其中十字路口的左转与直行冲突是需要重点测试的场景。研究结果可为国内AEB系统的开发和测试提供参考，也可作为建立中国AEB路口测试评价体系的依据。      

New approaches to biochemical radioprotection: antioxidants and DNA repair enhancement.

Chemical repair may be provided by radioprotective compounds present during exposure to ionizing radiation. Considering DNA as the most sensitive target it is feasible to biochemically improve protection by enhancing DNA repair mechanisms. Protection of DNA by reducing the amount of damage (by radical scavenging and chemical repair) followed by enhanced repair of DNA will provide much improved protection and recovery. Furthermore, in cases of prolonged exposure, such as is possible in prolonged space missions, or of unexpected variations in the intensity of radiation, as is possible when encountering solar flares, it is important to provide long-acting protection, and this may be provided by antioxidants and well functioning DNA repair systems. It has also become important to provide protection from the potentially damaging action of long-lived clastogenic factors which have been found in plasma of exposed persons from Hiroshima & Nagasaki, radiation accidents, radiotherapy patients and recently in "liquidators"--persons involved in salvage operations at the Chernobyl reactor. The clastogenic factor, which causes chromatid breaks in non-exposed plasma, might account for late effects and is posing a potential carcinogenic hazard. The enzyme superoxide dismutase (SOD) has been shown to eliminate the breakage factor from cultured plasma of exposed persons. Several compounds have been shown to enhance DNA repair: WR-2721, nicotinamide, glutathione monoester (Riklis et al., unpublished) and others. The right combination of such compounds may prove effective in providing protection from a wide range of radiation exposures over a long period of time.     

铜颗粒污染物对变压器油运动黏度的影响

变压器油中铜颗粒污染物的存在极易影响油液的理化性能,甚至导致重大生产事故,因而根据ISO4406:1999标准,配制了24组不同污染度的含铜颗粒油样并通过实验测试了变压器油样的运动黏度性能（40℃）,获得了实验范围内铜颗粒污染度对油液运动黏度的影响规律;然后根据测试数据采用偏最小二乘（PLS）法和支持向量机（SVM）法建立了油样中不同粒径、含量的铜颗粒与油液运动黏度的数学模型,探讨了不同粒径、含量的铜颗粒污染物对油液运动黏度的影响规律。结果表明:随着铜颗粒污染度的增加,油液的运动黏度减小;铜颗粒污染物粒径在15～25 μm范围内对油液运动黏度的影响较大,且粒径越大,油液运动黏度也越大;所建立SVM模型对验证集进行预测的相关系数和均方根误差（RMSE）分别是0.962 6、4.597×10-5。为消除实验误差,减少人为因素的影响比较准确地掌握铜颗粒污染物对油液运动黏度的影响提供了新的途径。      

考虑误差不确定性的航空安全预测新方法

航空安全精确预测对预防事故意义重大。目前航空安全预测主要是确定性预测，忽略了各类不确定性对预测影响。在确定性预测基础上，考虑误差不确定性开展航空安全预测，通过非参数方法获得航空安全预测误差不确定性描述，基于最高密度域求解一定可靠程度航空安全预测值最可能落入区间，量化不确定性引起航空安全预测结果的变动，从而确定该区间包含航空安全预测值的可靠程度，更好地认识被预测量在未来变化中可能存在的不确定性和面临的风险。以某航空公司1994—2015年航空安全数据为例，采用所提方法对航空安全开展预测，结果表明，所提方法能提供航空安全预测值及其更精确的不确定性变化范围，更有利于从不确定性角度对航空安全进行分析，解释航空安全预测结果的可能性水平，能为航空安全预警和管理提供理论依据。