飞秒激光系统图像调焦装置以及方法

飞秒激光直写技术在复杂三维微结构加工领域具有显著优势，而调焦是否精准直接影响了所加工结构的完整度.提出了在光路中临时置入调焦光源和物的图像调焦技术，通过调节物的位置使其成像面与激光聚焦面一致，从而通过清晰可分辨的成像状态间接反映激光聚焦状态.利用Zemax软件模拟分析了原飞秒激光光路与加入调焦光源和物的调焦光路，二者可实现相同加工物镜后工作距离与良好成像质量，证明了该方法的可行性.通过分析得到该过程的成像误差主要由成像镜头焦深(3.9 μm)引起，我们获得的理想调焦精度可达到1/2焦深以内.设计了单层高度为5 μm的二层圆柱结构，通过多次实验验证了所加工元件高度误差在1.5 μm范围以内，与理论分析一致，满足飞秒激光系统的调焦要求.     

基于代理模型全局优化的自适应参数化方法

对于翼型气动隐身设计问题，设计变量的配置对设计结果影响很大，而简单地增加设计变量不能保证得到理想的结果。提出一种适用于代理模型全局优化的自适应参数化方法：利用全局敏感性分析方法——基本效应法，得到设计空间关于目标函数的敏感区域信息，并以此为根据增加设计变量；利用节点插入算法将低维样本在高维空间内进行重构，避免了重新取样的工作量。相对于传统固定设计空间维度方法，自适应参数化方法在设计空间的敏感区域扩展维度，能够更加精准地描述外形并反映目标的变化趋势。通过飞翼布局翼型的气动隐身优化算例，证实自适应参数化方法可以大幅提高优化设计质量和效率。     

基于深度混合模型评分推荐

从用户-项目评分矩阵中学习用户对项目的个性化偏好,对于评分推荐来说至关重要。许多推荐方法如潜在因子模型,无法充分利用评分矩阵中的交互信息学到较好的个性化偏好而得到较差推荐效果。受深度学习中Wide and Deep模型应用于APP推荐启发,本文提出一种深度混合模型并命名为DeepHM用于评分推荐。与Wide and Deep模型相比,使用DeepWide和DNN部分重构Wide模型和Deep模型得到DeepHM,并且DeepWide和DNN部分共享交互信息输入。因此,DeepHM可以更有效地使用评分矩阵中的用户和项目的交互信息学到个性化偏好信息。DeepHM将评分推荐作为分类问题旨在提高推荐准确性。实验表明在公开的Movielens数据集上DeepHM算法相比现有的基于评分推荐模型具有更好的效果。     

火星车转移坡道柔顺性优化设计及动力学分析

对一种抽展式火星车转移坡道开展柔顺性优化设计和动力学分析。首先，分析火星车与存在异面角的坡道的挤压几何原理。然后，设计坡道的间隙机构和限位机构，并计算出机构关键设计参数的最优值，以自适应调整两侧坡道的距离，〖JP2〗减小火星车与坡道护栏之间的相互作用力。最后，对坡道下落过程和火星车在坡道上的行驶过程进行动力学仿真，验证坡道柔顺性优化设计的效果。结果表明：优化后的坡道柔顺性大幅提高，坡道可以自适应调整两侧的距离；使用优化后的坡道，可以有效降低火星车与坡道护栏的作用力，实现火星车在坡道上的安全行驶。     

可靠性设计优化的球空间设计法

可靠性设计优化（RBDO）在航空航天等领域已经被广泛应用，具有显著提高可靠性的效果；然而它包含两个迭代循环-总体优化循环和可靠性分析循环，双循环求解方法效率低下甚至难以承受。本文提出一种可以提高可靠性设计优化求解效率的方法-球空间设计法，该方法可以方便地表达搜索区域，最大可能失效点可以从极值点处精确获取；同时，该方法可以将总体优化以及可靠性分析同步进行。本文所提出的球空间法的有效性将通过2个算例进行测试，测试结果表明该方法不仅精度与同类方法持平，求解效率有明显提升，它将会对提高航空航天装备如卫星、火箭、飞行器等产品的可靠性提供更为有效的方法和技术支持。     

空间目标监视雷达信号频率的优选准则

随着在轨微小卫星及空间碎片数量不断增加，为保证在轨卫星的运行安全，需要对微小目标进行有效跟踪探测及稳定编目。雷达作为近地空间目标监视的主用设备，在对厘米级小目标进行探测跟踪时，其工作频率是决定其能否可靠探测关键因素，高频有利于探测小目标，并可获得相对稳定的RCS，但高频信号的波束小、搜索能力较低，实现难度大，也使得成本过高。为适于实际工程应用，需从效费比出发，对频率进行优选。本文从目标RCS的角度提出一种空间目标监视雷达信号频率的优选准则，给出该准则下周长波长比ka的取值范围。为了更加清楚地说明该优选准则的应用，给出了直径5 cm和10 cm的目标在该准则下信号频率的取值范围，并与国外工作做了比较，证明该准则可行。     

An innovative approach for integrated airline network and aircraft family optimization

The determination of optimal aerial transport networks and their associated flight frequencies is crucial for the strategic planning of airlines, as well as for carrying out market research, to establish target markets, and for aircraft and crew rostering. In addition, optimum airplane types for the selected networks are crucial to improve revenue and to provide reduced operating costs. The present study proposes an innovative approach to determine the optimal aerial transport network simultaneously with the determination of the optimum fleet for that network, composed of three types of airplanes (network and vehicle integrated design). The network profit is maximized. The passenger’s demands between the airports are determined via a gravitational model. An embedded linear programming solution is responsible for obtaining potential optimal network configurations. The optimum fleet combination is determined from a database of candidate aircraft designs via genetic algorithm. A truly realistic airplane representation is made possible thanks to accurate surrogate models for engine and aerodynamics is adopted. An accurate engine deck encompassing a compression map and an innovative engine weight calculation besides an aerodynamical artificial neural network module enable a high degree of accuracy for the mission analysis. The proposed methodology is applied to obtain the optimum network comprised of twenty main Brazilian airports and corresponding fleet.     

基于函数链神经网络的深度分类器

目前的宽度学习系统（Broad learning system，BLS）通过所建立的一系列映射节点和增强节点来形成联合节点。因为联合节点与输出层的线性连接，网络权值可以用求解伪逆的方法快速求得，避免了耗时的训练过程，从而成为快速而高效的学习方法。然而在追求高精度结果的过程中，BLS对于增强节点数量的需求过于巨大，容易造成过拟合问题。为此，本文提出了基于函数链神经网络（Functional-link neural network，FLNN）的深度分类器（FLNN based deep classifier，FLNNDC），旨在提供一种更加简单却又不失精度的BLS变体结构。FLNNDC将几个轻量级的BLS子系统堆积成栈式结构，每一个轻量级的BLS子系统随机选择一部分映射节点生成增强节点，而不是全部映射节点。和原宽度结构相比，在几个主流数据集上的实验结果表明本文所提出的FLNNDC分类器具有网络结构更小且学习速度更快的优势。     

多支点柔性转子系统临界转速稳健设计方法

基于响应面法和容差模型提出了定量考虑参数变差影响的转子系统临界转速稳健设计方法。该方法利用响应面模型获得多参数、多目标之间的函数关系,并以多阶临界转速分布为约束条件、以临界转速对支承刚度变差敏感度最低为设计目标。对小涵道比涡扇发动机低压转子系统临界转速稳健设计结果表明:在考虑各支点支承刚度变差情况下,采用多参数、多目标稳健设计方法,可保证多支点柔性转子系统的临界转速特性在满足设计要求的同时,转子系统临界转速对支承刚度变差的敏感度最低,验证了该方法的有效性。      

一种小天体旋转参数估计方法

小天体旋转参数是科学数据，也是小天体测绘，着陆导航的基础数据.研究一种在小天体探测接近段过程中使用的基于图像上特征点跟踪和扩展卡尔曼滤波器的小天体旋转参数估计方法.该方法首先建立小天体旋转关系模型，表示小天体在相机坐标系中的姿态变化；然后定义小天体旋转的状态方程，推到了扩展卡尔曼滤波器的计算过程.通过对观测图像序列上的特征点跟踪，利用扩展卡尔曼滤波器方法得到小天体旋转轴指向和自转角速度估计.实验中，在仿真相机与小天体相机100 km距离上，分析了相机坐标系小天体坐标系之间的四元数初值，图像上特征点跟踪精度，相机的观测指向等因素对小天体旋转参数估计精度的影响.实验结果表明，提出的基于图像特征点跟踪和扩展卡尔曼滤波器的小天体旋转参数估计方法能够得到具有较高精度的估计结果.