Ti/CFRP超混杂层板的研究与应用展望

Ti/CFRP超混杂层板具有高比强度、高损伤容限及优异的疲劳性能,是航空航天领域的重要选材对象之一。界面性能决定了层板综合力学性能的好坏,是Ti/CFRP层板目前的研究热点。首先综述了钛和钛合金不同表面处理工艺;然后介绍了Ti/CFRP层板力学性能试验及理论预报的研究现状;最后通过分析Ti/CFRP层板航空航天领域的现有应用情况,展望了Ti/CFRP层板未来潜在的应用方向。     

基于星载AIS数据的TEC测量方法

基于星载船舶自动识别系统（AIS），提出一种计算全球电离层电子总含量（TEC）的方法。通过在卫星上搭载两个相互垂直的线极化天线，测量AIS信号穿过电离层时的法拉第旋转角，再通过法拉第旋转角与TEC的关系估算TEC。基于天拓五号卫星的AIS数据进行了实验验证，并分析了硬件设备误差和观测参数误差对结果造成的影响。实验表明，本方法测量出的TEC值与基于全球定位系统（GPS）测量的TEC值差值平均为0.762 TECU，证明了此方法的可行性。与现有的TEC测量方法相比，该方法只需利用现有的AIS系统，无需部署地面站，可大幅提高数据更新速率。      

基于深度学习的电力数据分析研究

针对传统电力数据分析方法存在适用范围有限、模型复杂等导致电器分类准确率较差的问题,提出了一种基于多层堆叠长短期记忆(Long short-term memory,LSTM)网络的电力数据分析模型。首先,根据电力数据的频谱图、Mel频率倒谱系数(Mel-Frequency Cepstral Coefficient,MFCC)和Mel频谱图提取电力数据的特征,然后将其应用于深度学习模型并提高分类任务的性能,从而改善过拟合问题。其次,建立了一个多层堆叠LSTM模型,从而有效提高模型的分类和回归能力。最后,提出了一种改进的软独热编码和多尺度训练方法,从而防止峰值概率分布,提高模型的泛化能力。实验阶段,以家庭电力数据集为例,对所提模型进行验证。仿真结果表明,所提模型软独热编码及多尺度训练对加快训练效果具有一定效果,最终分类准确率到达89.85%。     

美国自由飞行太空机器人发展分析

近年,美国自由飞行太空机器人发展呈现出持续进步、领先其他国家初步实现工程应用的活跃发展态势.归纳总结了美国自由飞行太空机器人的主要发展现状、特点、发展方向和几点认识.主要结论包括:服务保障类率先实现工程应用,在轨制造与装配类即将在轨验证,全球首套共识性无人在轨操作标准制定完成;未来将向多机器人自主协同作业、操控非合作目...