攻击角度约束下的分布式强化学习制导方法

为提高导弹在攻击角度约束下对目标的打击效能，提出了一种基于深度确定性策略梯度算法的分布式强化学习制导策略。为了最大限度地减小攻击角度误差，设计了一种新的奖励函数，使导弹在满足视场角约束的同时，视线角向期望值收敛。此外，为了增强强化学习模型的泛化能力，提出了一种分布式探索策略，提高了模型训练过程中对环境的探索效率。仿真结果验证了所提出的分布式强化学习制导方法能够在固定攻击角度约束下实现对目标的精准打击。与传统制导律相比，所提制导方法的攻击角度误差更小，收敛速度更快。     

NiCoCrAlY/YSZ梯度涂层热力学性能的有限元模拟

采用代表体积单元法建立NiCoCrAlY/YSZ梯度热障涂层的有限元二维微观模型，计算不同相成分配比下梯度层的热物理性能参数，将参数结果推广到三维多层涂层实体模型，研究热循环过程中双层结构涂层和梯度结构涂层的热力学性能。结果表明：梯度层的弹性模量、泊松比、热膨胀系数、导热系数与各相成分比例近似呈线性关系，导热系数受各相分布形态的影响；当梯度层中NiCoCrAlY相成分比例在0.7以下时，导热系数较低，常温状态最高为2.91 W·m^-1·K^-1。相比于双层结构涂层，梯度结构涂层的YSZ成分比例降低20%，隔热温度降低14%，陶瓷面层在高温时产生的热失配径向拉应力降低47%，轴向拉应力降低32%，切应力降低37%，冷却后的残余应力降低50%，这归因于涂层结构的梯度化有效降低涂层与基体热膨胀系数不同而产生的热失配应力。根据涂层应力分布结果，涂层易在TC/BC界面的中心区域形成垂直裂纹，靠近外侧边缘区形成水平裂纹。     

双层梯度蜂窝吸波结构优化设计

设计了一种带蒙皮和金属底板的双层梯度蜂窝吸波结构，并利用Hashin-Shtrikman（HS）模型获得其等效电磁参数。在此基础上，以反射率低于-10dB带宽最大为优化目标，利用保收敛粒子群优化算法（Guarantee Convergence Particle Swarm Optimization，GCPSO）对四种不同排序方案的双层梯度蜂窝吸波结构进行优化设计。结果表明，入射电磁波的角度和极化方式以及吸波材料的选择、排序和厚度对双层梯度蜂窝结构的吸波性能有很大的影响；不同入射角度下TM极化时的吸波特性明显优于TE极化，在入射角为60^°时最为明显；对比四种方案优化结果显示，case 1方案由于选用损耗角较小的吸波材料充当透波层，分布于蒙皮下面，而选用损耗角较大的吸波材料作吸收层，并置于吸波结构底层，因而具有最大的优化目标函数，吸波效果最佳，且蜂窝高度仅为具有相同吸波效果的case 3方案的49.44%。因此，选择case 1方案作为本文最终优化结果。     

仿生梯度圆环防护系统的耐撞性设计

受甲虫外骨骼角质层刚度分布的启发，提出了一种新型仿生刚度梯度圆环阵列防护结构，此结构具有出色的抗冲击性能、超强的刚度可编程性和形状可重构性，可拓展应用到多种尺寸比例和组装框架类型，以满足更多的实际工程抗冲击防护需求。基于数值仿真技术建立了冲击载荷作用下仿生刚度梯度圆环防护系统的有限元模型，结合实验分析和理论模型研究了应力波在仿生梯度圆环系统中的传播规律以及仿生梯度圆环系统的抗冲击力学行为和防护能力，发现凹形刚度梯度可以显著改善仿生圆环系统的防护性能。研究了圆环弹性模量、半径和厚度分布对仿生刚度梯度圆环系统防护特性的影响，获得对刚度梯度进行编程的最佳解决方案。     

宽包线吸气式高超声速飞行器外形优化研究

针对吸气式宽包线高超声速飞行器的气动优化问题，基于任务要求建立了基于多点权重分配的气动外形优化模型，并采用“CFD+准一维流”方法开展了气动性能分析。为兼顾气动外形优化的效率与精度，通过改进现有的并行加点策略，发展了一套基于代理模型与梯度算法的分层优化框架，并采用函数算例对改进后的加点策略进行了验证。对吸气式高超声速飞行器的气动外形进行了分层优化，在满足各学科约束的情况下使飞行器在各个优化评估点处的气动性能均有所提升。     

两种同类型胶片基础特性及检测应用比对

文摘针对如何在液体火箭发动机产品射线检测过程中,根据具体情况选择合适的射线胶片,达到既能保证射线检测图像质量又能提高检测效率减少检测成本的目的,本文通过对进口富士IX100型胶片和国产乐凯牌L7型胶片的特性和质量稳定性进行工艺对比试验。结果表明,L7型胶片本底灰雾度稍大于IX100型胶片,灵敏度逊于IX100型胶片,宽容度高于IX100型;但两者均属于GB/T19348.1—2003规定的T3范畴胶片,综合性能比较接近;L7型胶片适用于发动机上具有变截面的铝铸件、机加余量不大的钢铸件、钛铸件及大部分熔焊缝的射线检测。     

代价敏感惩罚AdaBoost算法的非平衡数据分类

针对非平衡数据分类问题，提出了一种基于代价敏感的惩罚AdaBoost算法。在惩罚Adaboost算法中，引入一种新的自适应代价敏感函数，赋予少数类样本及分错的少数类样本更高的代价值，并通过引入惩罚机制增大了样本的平均间隔。选择加权支持向量机（Support vector machine,SVM）优化模型作为基分类器，采用带有方差减小的随机梯度下降方法（Stochastic variance reduced gradient,SVRG）对优化模型进行求解。对比实验表明，本文提出的算法不但在几何均值（G-mean）和ROC曲线下的面积（Area under ROC curve,AUC）上明显优于其他算法，而且获得了较大的平均间隔，显示了本文算法在处理非平衡数据分类问题上的有效性。     

用于金属磁微量能计信号读出的两级SQUID放大电路研究

金属磁微量能计(Metallic Magnetic Calorimeter,MMC)是一种具有极高能量分辨率的低温光子探测器。它通过顺磁材料磁化率在低温下随温度急剧变化的特性来实现对光子能量的精确测量。金属磁微量能计通常使用超导量子干涉器进行信号读出。研究介绍了一种用于金属磁微量能计信号读出的两级超导量子干涉器电路。初级放大器的设计采用了二阶梯度计构型,测试结果显示该设计方案有效的抑制了环境噪声的干扰。在液氦温度下,两级放大电路在磁通锁定环模式下实现了27400 V/A的跨阻增益,白噪声水平达到11.5 pA/Hz^(1/2)。     

超参数自适应的MOEA/D-DE算法在翼型气动隐身优化中的应用

MOEA/D-DE 算法易于实现，被广泛应用于处理多目标优化问题，但其超参数CR 和F 对算法性能影响较大。基于MOEA/D-DE 算法框架、利用Sobol 全局灵敏性分析方法对差分进化算子中的交叉控制参数CR进行改进，使用莱维飞行策略控制比例因子F，使算法中的超参数拥有自适应能力，得到超参数自适应的MOEA/D-DE 算法——MOEA/D-DEAH 算法；对MOEA/D-DEAH 算法、不同超参数设置的MOEA/D-DE算法和NSGAII 算法进行函数测试和翼型气动隐身优化算例对比。结果表明：MOEA/D-DEAH 算法性能良好，具有较强的鲁棒性，气动隐身优化效果也比其他算法更好。