对管螺纹标准中有关问题的见解

概述了《用螺纹密封的管螺纹》、《非螺纹密封的管螺纹》、《60圆锥管螺纹》和《米制锥螺纹》等4项管螺纹国家标准的使用范围,介绍了4种管螺纹的特征代号、公差规则、标注实例以及在图样上的标注方法,并提出了标准实施中应注意的几个问题。     

分析全国硕士研究生英语入学考试阅读部分的真实性

从真实性的角度出发，利用Bachman的任务特征框架分析了全国硕士研究生入学英语考试阅读理解部分对考生交际语言能力的测试。分析表明，NETEM在输入材料方面有较高的真实性，任务涉及的语言能力的真实性也有很大的提高。但从输入与回答之间的关系看，个别题目未能体现交际语言能力的特点，仍有待改进。     

基于距离像特征的复合速度估计算法研究

首先分析了步进频率宽带信号混频处理原理和目标速度对距离像的影响。在此基础上，提出了基于距离像熵和距离像对比度的速度估计算法，详细分析了这两种算法的数学原理、步骤、效果、适用条件等。最后，基于这两种算法又提出了复合速度估计算法，大大提高了速度估计精度。     

中国宇航学会飞行器总体专业委员会“第九届空间热物理专题学术研讨会”征文通知

为总结和交流近年来我国在空间热物理方面的技术进步，展望未来的技术发展，中国宇航学会飞行器总体专业委员会拟于2009年9月召开“第九届空间热物理专题学术研讨会”。会议由中国宇航学会飞行器总体专业委员会主办，中国空间技术研究院总体部承办，总体部热控工程技术研究室协办。欢迎本专业委员会各委员单位和从事空间热物理研究的科研院所科技工作者及高等院校相关专业师生踊跃投稿。现将具体事项通知如下：     

航空发动机及燃气轮机整机性能仿真综述

整机总体性能仿真是航空发动机及燃气轮机仿真的重要组成部分，在航空发动机及燃气轮机的设计制造和使用全寿命 周期内发挥着重要作用。综合70多年来航空发动机及燃气轮机总体性能仿真的发展成果，梳理了各时期总体性能仿真的发展历 程。从基本方法、模型精细化、求解算法和修正方法等角度，分析了国内外以部件级模型为代表的基于物理机理的总体性能仿真 方法研究现状；探讨了以人工神经网络、支持向量机和深度学习为代表的人工智能算法在总体性能仿真中的应用现状；介绍了机 载模型、机理-数据混合模型和多维度模型基本方法和主要成果。基于目前的研究成果和技术发展趋势，认为航空发动机及燃气 轮机总体性能仿真应向物理机理模型更精细化、人工智能技术更深入和应用模型构建更为规范化的方向发展。     

基于特征模型的火箭发动机伺服控制系统设计

以新型大推力火箭发动机为研究对象,提出了基于特征模型的伺服系统控制器设计方法。首先,介绍了特征建模理论并讨论了特征模型参数范围;其次,采用人工蜂群算法实时估计火箭发动机伺服系统特征模型参数,使其满足特征模型输出与实际系统输出特性等价条件;最后,使用黄金分割自适应控制律保证系统在参数估计过程中的闭环稳定性,同时引入前馈跟踪控制律,逻辑积分控制律和逻辑微分控制律使伺服控制系统快速、精确跟踪线位移指令并改善动态性能。仿真结果表明,设计的火箭发动机伺服控制系统指令跟踪精度高,动态特性良好,鲁棒性强。     

美国国防高级研究计划局研究分块发射卫星的可行性

美国五角大楼的国防高级研究计划局(DARPA)计划启动一项名为F6项目的新研究,对大型卫星分成几个关键子系统并分别发射入轨的可行性进行探索.一旦卫星各部分进入轨道,通过物理连接,或通过无线连接,就能像一颗卫星一样执行任务.     

圆球绕流场的尾涡分析和升阻力研究

采用自编的分块算法程序模拟了雷诺数在20～1000之间的圆球绕流场.在Re=25时捕捉到流动分离,与试验结果一致.对Re=250时稳态非对称尾流区内流体的输运情况进行研究,证实圆球绕流场中纵向对称面的存在.对于非稳态流动,主要研究了阻力和横向力的时间变化规律,并分析了频谱特征.计算发现横向合力主要在横截面上两个很窄的区间内偏移.经过几种不同涡定义方法的优劣测试,本文采用Hunt等人介绍的Q-定义方法对非稳态绕流场的尾涡结构进行了直观描述.     

电火花加工计算机辅助工艺过程设计系统

介绍电火花计算机辅助工艺过程设计系统（ＣＡＰＰＳ），用于为一个给定目标选择最佳操作。同时，还考虑了其它的会影响ＥＤＭ加工过程的加工方法（如铣削等）。系统的输入信息是在已有的ＣＡＤ信息的基础上产生的基于ＣＡＰＰ特征的工件描述。每个特征类对应于一个特定的一般工艺规程，并由系统对其进行评价，然后基于最低成本的原则，计算出最优工艺规程。同时还介绍了一种计算工时的通用方法。     

基于自适应深度网络的无人机目标跟踪算法

针对无人机（UAV）视频中目标易受到遮挡、形变、复杂背景干扰等问题，提出一种基于自适应深度网络的无人机目标跟踪算法。首先，基于主成分分析（PCA）和卷积神经网络（CNN）算法，设计3阶的自适应深度网络进行目标特征提取，该网络对图像的H、S、I通道分别进行主成分分析学习，将得到的特征向量输入网络进行分层卷积，优化了网络结构，提高了网络的收敛速度和精度。其次，将目标深度特征输入核相关滤波算法进行目标跟踪，通过分析相邻2帧图像的变化率，采用分段自适应调整学习率的算法进行目标模板更新，有效地改善目标遮挡问题。仿真实验结果表明，该算法有效地避免了复杂因素干扰导致的跟踪精度下降，具有较好的鲁棒性，相较于全卷积跟踪（FCNT）算法平均跟踪精度提高了9.62%，平均跟踪成功率提高了11.9%。