基于深度长短期记忆网络的发动机叶片剩余寿命预测

为了研究航空发动机转子叶片的剩余寿命预测问题,提出了一种基于多传感器信号融合的深度长短期记忆网络(DLSTM)预测模型。首先利用深度学习和长短期记忆的组合来构造DLSTM网络。然后,将多个传感器信号数据进行融合处理,从而通过深度学习发现各个传感器时序信号之间隐藏的长期依赖关系。进一步在给定网格搜索策略的情况下,通过自适应矩估计算法调整DLSTM的网络结构和参数,并且在DLSTM模型中引入了一种随机丢失策略,以缓解过度拟合问题并使预测模型规范化。最后利用CMAPSS涡扇发动机进行了实验验证,在一种故障模式和两种故障模式条件下,DLSTM网络预测模型相对于其他传统方法的评价指标Score分别下降了17.19%和14.37%,其他两个评价指标相对来说也较优,结果表明本文提出的方法具有更高的准确性以及稳定性。     

非线性下降因子智能单粒子算法

下降因子是基本智能单粒子算法中一个非常重要的参数,控制着算法由全局搜索转向局部搜索的速度,平衡算法的全局和局部搜索性能。基本的智能单粒子算法采用定值下降因子,不能随着计算的需要实时作出调整,对算法的性能造成了一定的不利影响。在基本的智能单粒子算法基础上,通过引入最大下降因子和控制因子这两个参数,提出一种基于非线性策略下降因子智能单粒子算法,成功地使得下降因子能够根据计算的需要而实时改变。函数测试和气动优化结果表明,改进算法能在相同的计算规模下获得比基本智能单粒子算法更好的解。     

基于DMOM算法的航空发动机性能寻优控制

提出一种分散迁移优化算法(DMOM),可实现多峰值优化问题的全局最优解搜索.该算法通过随机选择参考粒子,不断迁移搜索自身所处区域峰值点,再通过分散操作排除局部最优点,重新生成新个体,可快速搜索到全局最优区域.将DMOM应用于航空发动机性能寻优控制仿真,结果表明:在最小油耗和最低涡轮温度模式下, DMOM的寻优速度相比遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)提高了2倍以上;同时DMOM的优化精度相比自组织迁移算法(SOMA)提高了60%以上,相比可行性序列二次规划(FSQP)算法提高了20%以上.验证了DMOM相比其他优化算法有更强的跳出局部最优的能力,在航空发动机最小油耗和最低涡轮温度这类多峰值寻优问题中具有明显的优势.      

基于PTE的多雷达航迹融合算法

针对杂波背景下的多雷达航迹融合时局部估计误差互协方差矩阵未知的问题,提出基于目标存在概率（PTE）的航迹融合算法,提升了正确航迹率和跟踪精度。首先,通过综合概率数据关联得到单接收站的目标航迹估计集合和对应的目标存在概率。然后,在局部估计误差互协方差矩阵未知的条件下,基于PTE信息提出不带记忆的综合广义凸组合航迹融合算法。进而将前一帧的融合状态进行反馈,提出带记忆的综合广义凸组合航迹融合算法。仿真验证了所提算法的有效性。     

空间站舱内定向虚拟训练方法研究

在失重环境下航天员常常以任意的身体姿态漂浮,依赖视觉线索定向便成为舱内航天员必须掌握的生存技能。针对在地面实物模拟器内难以开展空间定向训练的问题,提出了一套基于虚拟现实技术的空间定向训练方法。该方法以虚拟实验舱和核心舱为训练场景,提供三维空间记忆与定向策略,帮助航天员学习任意视角下定向的技能。实验结果表明,在具有不同视觉垂向信息量的舱段内,该方法均能够明显提高定向任务绩效,所提供的空间记忆策略有助于构建具有层次性的空间知识结构,多姿态定向训练能够帮助航天员建立清晰完整的舱内三维结构认知图。     

核外算法在可视化中的应用

大规模数据的可视化一直是科学计算可视化中极具挑战性的一个研究领域,因为生成的计算数据常常太大不能一次性完全输入到计算机的内存中,以至于数据在快速内存和相对慢速的外存(比如磁盘)之间的输入和输出成为计算的一个瓶颈。在没有大内存高性能并行机但内存相对太小的PC机不能一次性装载可视化数据的情况下,提出了核外算法和可视化技术有机结合在PC机上大量数据的可视化,具体实现了核外算法在PC上对大量数据的局部分块显示、全局粗糙显示、局部分块和全局粗糙相结合显示、数据点的查找。实验验证了核外算法在PC机上对大量不可一次性导入内存的数据显示和数据查找上是一种简便、省时、高效的方法。     

基于分解策略的SSO发射轨道遗传全局优化设计

提出了基于轨道分解优化和遗传算法（GA）的SSO发射轨道优化设计策略。针对多个轨道段相互耦合问题,基于分解优化策略,将整个发射轨道设计问题分解为两个轨道段设计问题。为了高效可靠地获得全局最优解,对基本遗传算法进行了改进。首先提出了基于多变异操作等改进措施的改进遗传算法;此外,结合遗传算法的全局搜索特性和Powell算法的局部搜索特性,设计了一种串行混合遗传算法。一个二级SSO运载火箭的计算结果表明,轨道分解优化策略确保了问题的成功求解,改进遗传算法和混合遗传算法均可稳定地获得全局最优解,但是混合算法更有效地提高了GA性能。     

一种凹多边形凸分解的全局剖分算法

提出了一种凹多边形凸分解的全局剖分算法。首先对局部剖分算法的原理及存在的问题进行了阐述,并对基于正负法搜索可视点串的算法进行了更正和改进,然后利用改进的权函数从全局剖分的角度选择最优的剖分点进行剖分。同局部剖分算法相比,提高了剖分后所得的多边形形态质量。该算法主要作为轮廓偏置算法的前期处理算法,对原轮廓进行分解,提高了原轮廓多边形进行轮廓偏置算法的运行效率。     

公路运输路线规划决策支持系统的研究与设计

首先对公路运输最短路线问题进行了分析,建立其数学模型,提出采用路段分组策略、局部Dijkstra算法搜索和全局遗传算法优化的综合求解方法。最后,介绍了系统的总体结构和实现方法。     

基于梯度方向二值模式特征的飞机翼尖跟踪技术

研究基于视频图像分析与定位的飞机翼尖跟踪技术,为飞机地面移动提供安全保障.现有图像特征进行翼尖跟踪经常失效且计算效率低下,本文结合纹理和轮廓信息,提出以梯度方向二值模式( OG_ LBP)为特征的粒子滤波跟踪算法,降低特征维数的同时建立局部和全局的翼尖特征直方图描述,提高识别效果.同时,该算法在粒子滤波基本框架之下,结...     

空间静态配置算法的研究与应用

对嵌入式操作系统设计中的存储空间静态配置进行了分析。在简要介绍空间静态配置基本原理的基础上,重点阐述了静态空间划分的具体实现方法以及空间静态配置系统的设计与组成,并对静态配置算法和动态配置算法进行了对比分析,最后介绍静态空间配置算法的具体应用实例。     

分布式实时飞行仿真中的联接技术

分布式仿真系统可采用的联接方式主要有物理共享内存总线、消息传递网络和复制共享内存网络三种。物理共享内存总线和消息传递网络在分布式实时仿真中存在技术上的不足．但它们之间具有一定的互补性．复制共享内存网络将它们两者的优点有机地结合起来．成为一种适用于实时系统分布式仿真的理想方式．文章对这些技术分别进行了阐述。最后，针对分布式飞行仿真的特殊要求．介绍了复制共享内存网络的具体应用。     

面向安全的内存管理子系统研究

以开发具有自主知识产权的军用安全OS为背景,基于最新版本Linux内核,分析并设计安全内存管理子系统.依据可信计算机系统评估标准,将安全OS的功能需求依次映射到内存管理子系统,初步提出安全内存管理子系统的四个功能:进程隔离、防止内存信息泄露、内存访问控制,虚拟内存保护;在分析Linux内存管理机制的基础上,采用安全增强法,从安全相关和硬件相关出发分解核心程序,提出安全增强型内存管理子系统的设计方案,并对各部分进行了分析和实现.     

（SIM＋SME）训练方法中的Cu-Zn-Al合金形状记忆效应研究

研究了(SIM SME)训练法中的Cu-Zn-Al合金单向形状记忆效应η_ο和双向形状记忆效应η_τ。结果表明:随训练次数增加,位错增加,晶格原子有序度降低,单向形状记忆效应先急剧下降,然后缓慢下降和趋于稳定。基本稳定时的单向形状记忆效应不到初时值的50％。伴随位错增加,引入更多择优取向位错,促使形成更多择优取向马氏体,导致双向形状记忆效应急剧上升,训练9次之内出现峰值,然后缓慢上升和趋于稳定。基本稳定时的双向形状记忆效应相当于峰值的64％～88％。同时,随训练次数增加,单向记忆的动作敏感性下降,然后趋于稳定。与初期动作敏感性值相比,1号合金基本稳定时下降58％。在元件设计中应注意动作敏感性下降问题和形状记忆效应下降问题。     

Linux 2．6内存保护机制研究

基于Intel i386平台处理器和Linux 2.6内核源代码,从硬件内存保护和虚拟内存保护两个方面分析了最新的Linux内存保护机制,其中硬件内存保护机制包括段式映射阶段的访问控制、页式映射阶段的访问控制以及最新内存保护NX(No eXecute)技术,虚拟内存保护机制包括虚拟区间保护、虚拟区间加锁和Hole技术.最后进一步讨论了增强Linux内存保护的方案.     

一种运动估计的数据复用技术

利用硬件,尤其是集成电路来快速实现块匹配运动估计是现在运动图像处理研究的重点之一,而受到目前具体存储器带宽的限制,许多快速算法均无法实现。因此,如何降低对外部存储器带宽的需求直接影响到块匹配的硬件实现,本文首先分析了块匹配运动估计对存储器带宽的需求和数据读取的特点,并据此提出了一种数据复用技术。以少量本地片上存储器为代价大大降低了对外部存储器的带宽需求,利用普通的SDRAM即可快速实现高清晰图像的块匹配运动估计算法,并利用FPGA和普通SDRAM实现了整个运动估计算法。     

基于实时仿真的网络通讯系统研究

针对直升机工程模拟器的实时性要求,和各个分系统仿真环境不同的实际情况,系统采用了包括共享内存、反射内存网和以太网在内的混合通讯模式来构建实时网络。文中介绍了共享内存、反射内存网和以太网这三种不同的实时网络技术,分析了它们的不同功能,同时提供了基于vxworks实时开发环境下的具体实现方法。     

铜基合金的双向形状记忆效应研究进展

综述了铜基合金有关双向形状记忆效应的训练方法、组织结构、训练机理及性能稳定性等方面的研究进展，并指出了有待深入研究的问题。     

面向问题的稀疏分布式记忆模型

在Kanerva所提出的稀疏分布式记忆(SDM)或存贮模型的基础上,为实现对特定类问题的大维数输入空间的模式识别,如汉字识别,脸谱辩认等,根据问题的具体情况,诸如汉字的频率分布等,提出了一个面向问题的稀疏分布式记忆模型。改进后的模型更符合实际应用,其中的学习规则采用了指数型记忆规则,使模型具有更高的信噪比,存贮容量亦大大提高。计算机模拟表明了这一点。     

NiTi形状记忆合金记忆效应衰减行为及其机理的研究

对近等原子比ＮｉＴｉ形状记忆合金经几种不同工艺处理后的记忆效应衰减行为进行了研究。利用透射电镜对其微观组织结构作了观察，并从微观结构方面入手，对记忆效应衰减机理进行了分析与探讨。