大规模天基组网演化建模及效能评估方法

针对未来天基体系所呈现出的大规模、网云化和智能化等发展趋势,文章围绕大规模天基体系架构,对大规模天基组网演化建模开展研究,并对大规模天基体系综合效能评估方法进行分析,提出了一种天基体系效能评估总体思路架构,主要包含三个部分：大规模天基体系高动态演化特性分析,网络化指标体系构建方法设计以及天基体系效能评估方法设计。从模拟验证平台构建支撑演化以及效能评估分析的角度进行了探索,为我国大规模天基体系的设计和研究提供参考。     

一种镍基单晶合金多轴低周疲劳损伤参量

用损伤应变能释放率作为热力学广义力描述正交各向异性材料的疲劳损伤过程,定义了含有3个弹性常数的镍基单晶应力三轴性因子,它不仅反映多轴载荷下的复杂应力状态,还显示正交各向异性材料偏轴受载时存在的正应力与剪应力的耦合效应,是对各向同性材料应力三轴性因子的拓展。用镍基单晶应力三轴性因子修正Mises应变范围作为疲劳损伤参量,引入损伤驱动力循环特征参数反映循环载荷的交变特性,提出了单晶合金低周疲劳损伤模型。利用DD3和CMSX-2单晶合金低周疲劳试验数据,采用多元线性回归分析方法拟合疲劳损伤模型参数,试验所得数据都落在2倍和2.5倍偏差分布带内。      

基于时变散射特征与CNN的双极化SAR作物分类

作物类型分类是极化合成孔径雷达(PolSAR)图像中最重要的应用之一。然而，由于成本和系统限制，越来越多的双极化SAR系统已经投入使用。由于双极化模式的限制，双极化SAR数据集存在严重的贴现特性，使得双极化SAR图像难以获得令人满意的分类精度，因此有必要提取更适合于双极化SAR数据集的散射特征。基于H/α分解的基本理论，引入了一个新的参数来测量农作物的时变散射特性，并针对双极化SAR图像提出了时变散射特征驱动的卷积神经网络(CNN)。实验结果表明:提出的CNN分类方法达到了最高的分类精度。与不同的特征组合输入相比，提出的新参数能稳定地提高分类器的分类性能，H、α、θ和强度特征的组合也能达到最佳的分类性能。     

航天飞行器铸件舱段结构快速设计方法

为提高航天飞行器铸件舱段在方案论证阶段的结构设计效率、设计质量和迭代效率，基于航天飞行器复杂曲面结构特点对铸件舱段结构特征参数进行研究，提出曲线比率法以描述纵筋参数化布局；定义骨架模型发布元素，以实现铸件舱段的Top-Down设计。提出航天飞行器铸件舱段结构快速参数化设计方法，通过定义特征命名规则和创建特征集合实现建模规范化，通过封装舱段设计知识实现设计快速化，通过创建特征参数和公式实现特征参数化。通过建立交互式铸件舱段结构快速设计环境，实现铸件舱段结构的快速实例化、快速修改，并以航天飞行器铸件舱段为例验证了所提方法的可行性和有效性。      

基于复杂网络和朴素贝叶斯的飞行态势评估

为了辅助管制员作出合理的冲突调配决策，准确地评估空中飞行态势，提出了一种基于复杂网络和朴素贝叶斯分类器的飞行态势评估方法。首先，依据航空器的位置、航速、航向等重要信息，通过三维速度障碍法构建了冲突网络，在此基础上选取了平均度、平均点强、平均加权聚类系数等6个网络特征指标构建态势评估指标体系。采用分类的思想对飞行态势进行评估，分类器选择朴素贝叶斯分类器，将飞行态势分为优、良、中、差4个等级。仿真试验结果表明：相对于传统飞行状态网络，所构建的冲突网络能够降低33.3%的虚警率；所提出的评估模型能够准确判断空中的飞行态势，能为航空管制工作提供辅助决策。     

凸优化InSAR复杂体建筑物高程反演方法

针对城镇化复杂体高层建筑物反演方法的优化问题，构建复杂体建筑InSAR复图像对仿真系统，优化多基线高程反演过程，提高高程反演的准确度。仿真实验与机载N-SAR系统录入城市实测数据进行对比分析，结果表明，仿真结果与复杂体建筑物实际数据相符，验证了此仿真方法的准确性与高效性；优化后高程反演结果精确度明显提高，误差精度达到1m,对高层建筑进行更加准确的参数化解析和信息反演以及常态化SAR辐射定标提供了技术支撑。     

大型复杂构件机器人加工稳定性研究进展

工业机器人正逐步应用于大型复杂构件的制造与装配领域，其加工稳定性是实现大型复杂构件高精、高效、高质量加工的基础，颤振抑制是实现机器人稳定加工的重要途径。与数控机床单一颤振类型不同，机器人加工颤振主要由再生型颤振和振型耦合型颤振构成，二者共同作用加剧了稳定性解析的复杂度。国内外学者在机器人加工颤振形成机理、颤振预测与控制等方面开展了理论与实验研究，并取得了诸多成果，但研究仍处于起步阶段。目前，机器人加工颤振产生机理尚不明确、稳定性理论解析方法尚不全面、颤振控制技术尚不成熟，工程应用尚未普及，加工稳定性研究的深度和广度仍有较大提升空间。为此，从机器人加工颤振机理、颤振规避方法、颤振抑制方法及加工稳定性应用案例分析4个方面对国内外文献进行了全面总结，并提出后续发展方向，可为大型复杂构件机器人加工稳定性的研究提供指导。