由感知到动作决策一体化的类脑导航技术研究现状与未来发展

随着脑与神经科学以及人工智能技术的持续发展，昆虫和哺乳动物大脑导航机理启发下的感知/认知/路径规划/动作决策一体化类脑导航技术得到了较大发展，可以实现由原始感知信息输入到导航动作决策的直接输出，呈现出接近动物端到端面向目标导航的智能行为，具有提高密集型无人机集群导航鲁棒性、准确性、实时响应动作、自主智能性以及计算效率的潜力。阐述了昆虫和哺乳动物大脑导航机理及其互补对称关系，以及昆虫和哺乳动物大脑导航机理启发的端到端类脑导航技术内涵；论述了类脑导航技术研究进展，包括类脑环境感知、类脑空间认知、面向目标类脑导航；分析了类脑导航向智能化、神经形态系统以及群体导航发展的新趋势；最后讨论了类脑导航技术应用于无人机密集集群系统时存在的挑战。     

飞行器集群协同制导控制方法及应用研究

分析了目前多飞行器协同作战的发展现状与趋势，指出了多飞行器以编队形式进行协调与配合，可以有效提高突防概率与作战效能。针对飞行器集群协同制导控制技术，分析梳理了相关的技术难点。然后，分别对协同任务规划与动态目标分配方法和多飞行器编队协同控制方法、多约束条件下的分布式协同制导方法的国内外研究现状进行了介绍。最后对飞行器集群协同制导控制技术进行了总结，并对未来的发展方向进行了展望。     

基于人工蜂群算法与NURBS的吸附式叶型优化设计

为提高轴流压气机吸附式叶型优化设计的质量,设计了一套基于人工蜂群(ABC)算法和非均匀有理B样条(NURBS)的自动优化设计系统.对人工蜂群算法的运行机制进行了深入分析,并与目前广泛使用的遗传算法(GA)进行了对比.对比发现人工蜂群算法可以更好地逼近全局最优值且收敛效率提高50%.使用NURBS对叶型进行参数化,并研究了参数化过程中的畸变问题.将抽吸参数与叶栅参数同时作为优化变量,使用该系统对一吸附式叶栅进行了优化.结果显示:抽吸槽设置在58.44%轴向弦长位置处流动损失下降明显,与优化前未抽吸叶型相比流动损失降低64.8%,气流分离得到有效抑制.     

试论环境试验的分类

环境试验在装备研制生产过程中不可或缺。环境试验技术是充分考虑装备在其使用寿命周期内所经受的各种环境条件,通过将装备暴露在人工模拟或自然环境条件下,考核其环境适应能力的试验方法。     

基于人工免疫算法的载人登月任务地月转移双脉冲中止策略研究彭 坤,果琳丽,向开恒,王 平,杨 雷

载人登月任务中,任务中止策略设计是确保航天员安全返回的重要基础。首先结合"星座"计划飞行方案分析了载人登月任务各飞行阶段的中止策略;其次针对地月转移巡航段进行了双脉冲中止策略设计,以速度增量数值、方位角以及变轨时间间隔为控制变量,加入轨道同向、近地点高度、偏心率以及飞行时间约束,提出双脉冲变轨计算流程;最后采用人工免疫算法对该问题进行了求解和优化。仿真算例表明,双脉冲中止策略存在多组解,其全局分布特性为:飞行时间越短速度增量需求越大;飞行时间相近时,大偏心率中止轨道对应的速度增量小;故障点离地月加速点越近,所需速度增量越小。同时也验证了人工免疫算法求解双脉冲中止策略问题的有效性。     

地外二氧化碳转化利用技术研究现状与展望

为有效解决未来长期载人地外生存面临的物资供给等关键问题,获得更高的氧回收率、能量转化效率和更低的应用成本,亟须发展更高效的地外二氧化碳转化利用技术。文章总结了地外二氧化碳利用的发展现状并分析了近期的研究进展,发现不同技术之间差异大,在航天应用过程中,需充分考虑地外环境限制因素,以选用更合适的技术。空间站上已搭载的Sabatier装置和火星车上的MOXIE装置初步实现了地外二氧化碳还原。以“地外人工光合成”为代表的常温二氧化碳转化技术可为地外环控生保提供新路线。其不仅能够实现地外氧气供给,还可获得甲酸、乙烯和甲烷等有机分子作为燃料或生物转化原料。随着相关基础研究的不断发展,有望实现二氧化碳的高效转化和高附加值有机物、甚至碳糖食物的生产。地外二氧化碳转化利用技术的发展,将实现地外密闭环境下的废弃资源利用与物质循环,降低载人空间站、载人深空飞船的物资供应需求,也将为原位资源利用火星大气中的二氧化碳提供创新思路,以支撑未来可承受、可持续的地外生存任务。     

知识经济对会计假设的挑战

分析了知识经济时代对旧有会计假设的挑战，会计假设应作出相应修正和补充，以适应新的环境。     

知识经济对财务会计报告的影响

财务会计报告的发展表现为财务会计报告三因素即报告方式、报告时间、报告内容的变化。文中分析了知识经济对财务会计报告三因素产生的深刻影响。     

基于CST方法的高空低雷诺数吸附式叶型耦合优化设计

研究了一种基于类别形状函数变换（CST）方法的吸附式叶型优化设计方法,该方法可以在高空低雷诺数条件下对叶型和抽吸方案耦合优化.结果表明:优化之后在20km高空低雷诺数条件下总压损失降低了65%,静压升提高了0.02,气动性能得到较大提升.而且由于优化过程中罚函数的引入使得优化后吸附式叶型在地面条件下性能也有所提高.对于高空低雷诺数条件下吸附式叶型在抽吸位置之前适当的增加叶型负荷,再通过抽吸来控制附面层,效果最优.并且最佳抽吸位置位于层流分离泡作用区域内.在层流分离泡作用区域内抽吸可以完全消除层流分离泡对叶型性能的影响,并且可以较好控制附面层位移厚度和动量厚度的增加,有效地减小附面层内的动量损失.      

基于BP人工神经网络的离心压气机叶轮多目标优化设计方法

利用Concept NREC软件建立离心压气机叶轮设计样本库,借助BP（back propagation）人工神经网络建立样本库中各设计参数与压气机性能之间的关系,接下来以多目标遗传算法寻找Pareto解,从而获得离心压气机叶轮最佳设计参数.将该方法应用于Krain叶轮设计工况,所得叶轮的效率、压比较Krain叶轮原型分别提高1.4%和10.9%.通过对人工神经网络模型可靠性的讨论、多目标优化模型的主成分分析和所设计叶轮性能的CFD验证,证明了所构建的目标函数与所获得的Pareto解集的合理性,说明本方法可以有效应用于在离心压气机设计、选型.