拓扑数据分析在复杂脑网络分析中的应用

针对复杂脑网络分析中网络结构变化阈值选择中没有公认的标准确定合适阈值这一问题，基于拓扑分析中的持续同调性理论，本文提出一种多尺度大脑网络建模分析方法，该方法在大脑全尺度距离范围之内，通过不断增加阈值，运用Rips过滤算法捕获网络的动态持续拓扑特征，并用条形码和持续图对拓扑特征可视化，最后通过计算持续图之间的Bottleneck距离和Wasserstein距离分析持续特征的稳定性。实验结果表明，该方法能更准确地提取大脑网络的拓扑结构特征并提高诊断分类的准确性。     

强电磁脉冲下柴油发动机系统薄弱环节识别

为识别强电磁脉冲环境下柴油发动机系统的薄弱环节，提出了一种加权故障树和分层贝叶斯网络相结合的柴油发动机系统薄弱环节识别方法。该方法综合考虑同层单元失效的相关性，加权故障树的局部应用解决了部分条件转移概率表不易获取问题。运用贝叶斯网络双向推理功能，首先，通过柴油发动机辐照试验和电磁仿真软件获得的各部件敏感度阈值及电磁应力数据，计算出强电磁脉冲下部件级到系统级的先验失效概率；然后，依据贝叶斯概率公式计算在发动机失效条件下各部件故障的后验概率，并排序以识别其薄弱环节，为电磁防护方案的设计提供参考和建议。以宽带高功率微波(WBHPM)辐照为例，说明了柴油发动机系统分层贝叶斯网络故障模型参数获取与概率计算过程。结果表明:执行器和凸轮轴位置传感器、曲轴位置传感器既为柴油发动机系统的重要部件，也为较薄弱环节，是需要重点防护的对象。      

基于卷积门控循环网络的滚动轴承故障诊断

针对许多基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法在小样本数据集下诊断性能下降的问题,提出一种基于卷积门控循环神经网络的轴承故障诊断模型。该模型使用两层的卷积网络来从输入信号中提取特征,同时使用tanh函数作为激活函数,且池化层使用大池化核来进行重叠下采样。将所提取得到的高层特征连接到双向门控循环网络。合并循环网络正向和逆向的最后一个状态,并连接一层全连接层进行输出。选用凯斯西储大学的轴承故障数据集来验证模型在小样本数据集下的诊断性能,实验结果表明,相比于其他类型的模型,该模型在仅有20个训练样本的情况下依然保持97%的识别准确率。      

基于DQN的反舰导弹火力分配方法研究

反舰导弹作为海上作战的主战武器，由于其精度高、射程远、威力大等特性长期以来一直被当作舰艇编队的主要防御对象。针对反舰导弹打击舰艇编队的火力分配问题，我们提出了一种基于深度Q值网络求解反舰导弹火力分配策略的算法。不同于现有的基于领域知识的方法，深度Q值网络无需依赖任何先验信息，就能够通过与模拟器的交互自动求解最佳的攻击策略。该算法使用深度神经网络拟合Q值函数，解决了传统强化学习中的状态空间过大无法遍历的问题。实验结果表明，在各种不同的舰队防御配置下，深度Q值网络求解得到的攻击策略均获得了最佳的毁伤效果。     

基于DBN的不均衡样本驱动民航发动机故障诊断

在结合深度置信网络(DBN)、采样与集成技术的基础上,提出了基于不均衡样本驱动的民航发动机故障诊断模型。该模型通过分析民航发动机历史飞行数据,利用DBN提取性能参数中的内部特征,利用采样技术将不均衡样本均衡化,采用集成技术进行故障分类。将该模型应用到CFM56-7B系列发动机历史飞行数据,实验结果表明:与常用故障诊断方法相比,该模型的准确率高达0.996,AUC值高达0.948,可以有效处理民航发动机样本高维、不均衡问题。      

基于生成对抗网络的空间卫星低照度图像增强

针对空间低照度成像条件下卫星光学图像信息受损严重的问题，提出了一种基于生成对抗网络的空间卫星低照度图像增强方法，提高了图像的平均亮度及对比度，恢复图像细节信息，为图像识别等图像处理技术提供更高质量的数据信息。首先，设计了一种密集连接的生成器，加强了各特征提取阶段中的信息传递以及多层特征的融合，减少了特征信息的损耗，更好地提取正常照度图像及低照度图像中相似的语义信息；并结合EnlightenGAN的思想，采用了全局 局部辨别器结构，使图像增强效果更自然。然后，在少量样本的条件下，利用非配对样本对该方法进行训练，并通过对输入图像进行随机缩放及翻转等数据增强方法提高模型训练效果，进而提升低照度图像增强性能。最后，对所提出的空间卫星低照度图像增强方法进行了仿真验证。试验结果表明，在空间低照度条件下，该方法在NIQE指标上较LIME及EnlightenGAN分别降低了1.034和0.699，保留了更多的图像细节，具有更高的整体和局部亮度、更高的对比度以及更自然的增强效果。     

基于优先级赤字轮询调度的WAIC网络延迟分析

航空电子机内无线通信（WAIC）在降低飞机重量和节省成本等方面的优势让其在航空电子系统的应用上具有可观的前景。为了研究基于802.11的WAIC网络的传输延迟并保证其可靠性，提出了一种优先级赤字轮询调度（PDRR）的介质访问控制（MAC）协议。首先，通过确定性网络演算方法为MAC层协议的活动建立了到达曲线和服务曲线模型。其次，充分考虑无线通信物理层的特点和所结合信道反转方法，给出了WAIC网络流量调度最坏情况下的端到端延迟的评价方法，可以发现信道反转后稳定的信道容量提供了较为保守的延迟界限。最后，通过案例分析对比了高优先级的WAIC节点与普通优先级节点的延迟界限以及信道反转的影响。结果表明:高优先级节点比普通优先级节点具有更好的实时性，并且可以通过增加平均信噪比来改善传输的延迟界限。      

基于图像识别的机械振动信号特征提取与寿命预测方法研究

滚动轴承作为许多机械设备的关键组件,被广泛应用于机械制造、航空航天等领域,其健康状态直接影响了相应设备的剩余寿命,因此在设备故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management, PHM)领域,滚动轴承寿命预测具有很高的研究价值。目前基于数据驱动的轴承寿命预测方法主要利用特征提取并构造健康因子(Health Indicator, HI),然而在这一过程中特征的选择与融合依然依赖于专家先验知识,并且健康因子也很难从复杂的时序数据中进行提取。因此,提出了一种新型的数据驱动寿命预测算法,在特征提取方面,通过连续小波变换(Continuous Wavelet Transform,CWT)将传感器振动信号转换为时频谱图,再通过深度残差网络(Deep residual network, ResNet)结合时空卷积网络(Temporal Convolutional Network, TCN)将时频谱图中的时域频域特征构造成为健康因子,最后完成剩余寿命预测。本研究在PRONOSTIA数据集上与现有的数据驱动算法进行了对比,证明了该算法可以更准确地完成剩余寿命预测。     

飞机液压系统柱塞泵热分析

随着飞机液压系统向高压化、大功率化方向发展，液压系统的发热及温升问题受到了广泛关注。柱塞泵作为液压系统中重要的能量转换装置，对液压系统的功率损失和温度有重大的影响，良好的柱塞泵的热分析对液压系统的热设计和温度控制有重要的意义。然而传统的柱塞泵热分析方法，如平均油温法、软件仿真法和热节点网络法，因不够准确、高效和简洁而不能满足现代飞机液压系统热分析和热设计的相关需求。本文针对飞机液压系统柱塞泵发热的相关问题，采用基于集总参数的热网络分析方法，建立了柱塞泵热网络模型，通过对柱塞泵不同工况下的仿真，验证了模型的有效性和准确性，为柱塞泵及液压系统的热分析提供了参考。