基于MapReduce的CME参数识别模型并行计算技术

日冕物质抛射（Coronal Mass Ejection，CME）参数识别模型是太阳风预报过程的重要组成部分.在空间环境预报业务中，为提高太阳风预报的准确率，需要提高CME参数识别的精度.模型以计算任务串行的方式运行，运算效率低导致模型运算时间长，不能满足这种需求.CME参数识别模型的物理运算过程相互不独立，其在单节点上的运行方式不能满足并行化要求.基于MapReduce的并行计算框架，改进了CME参数识别模型的计算流程，提出CDMR（CME detection under MapReduce）方法，实现了CME参数识别模型的并行计算，并对比分析CME参数识别模型在串行计算和MapReduce并行计算下的运行时间，提高了模型的识别精度和计算效率.      

复合材料尾减管加载变形仿真分析与试验验证

复合材料尾减管发挥着支撑直升机尾减速器和尾桨的重要作用。由于受尾桨的推力作用尾减管在使用过程中会沿推力方向产生变形,若变形过大会影响尾桨的正常运行进而对直升机安全产生威胁。为掌握复合材料尾减管在限制载荷作用下的变形情况并评估仿真分析的准确程度,对尾减管变形状况进行了有限元仿真和试验验证,仿真与试验的边界条件设置均模拟产品的真实装机状态。研究表明,复合材料尾减管变形位移的试验结果最大值为9.22mm,仿真结果比试验结果的最小值相比高出0.69mm,仿真与试验结果的偏差较小,吻合程度较高。     

合理运用SI技术快速收敛高速数字电路设计

随着数字电路集成度和工作频率的不断提高,信号完整性(Signal Integrity, SI)问题在产品研制过程中越来越突出。以惯导系统中的某导航计算机为例,针对故障信号回路,使用仿真软件对其SDRAM时钟信号进行信号完整性仿真,并进行优化设计。通过对比优化前和优化后的仿真与测量结果,验证了由于端接参数不匹配造成SDRAM时钟信号的非单调性畸变问题。仿真与测量结果表明,在产品研制流程中加入信号完整性仿真环节有利于设计快速收敛,提前规避风险,缩短研发周期,降低设计成本,提高电路产品的可靠性和电磁兼容性。     

基于类脑模型与深度神经网络的目标检测与跟踪技术研究

目标检测与跟踪技术广泛应用于交通、医疗、安保和航天等领域.目前，目标检测与跟踪技术面临目标微弱、背景复杂、目标被遮挡等挑战.同时，随着脑科学研究的不断深入，人们对人脑视觉系统的理解逐渐透彻，利用类脑计算解决复杂背景下高精度目标检测与跟踪问题成为相关领域的重要研究方向.本文结合神经工程导向的类脑模型和计算机工程导向的深度神经网络(Deep Neural Networks, DNNs)，提出多种基于类脑模型与深度神经网络的目标检测与跟踪算法，包括：基于演算侧抑制的目标检测算法，基于结构 对比度(Structure Contrast, SC)视觉注意模型的弱小目标检测算法和基于记忆机制与分层卷积特征的目标跟踪算法.实验结果表明，将类脑模型和深度神经网络应用于目标检测和跟踪领域，有利于实现复杂条件下的高精度目标检测和鲁棒性目标跟踪.     

增材制造燃油喷嘴特征件磨粒流抛光研究

燃油喷嘴的增材制造在缩短制造周期、降低制造成本以及提升合格率方面具有明显优势,但是喷嘴内流道表面的光整处理成为打印工艺亟需突破的关键技术难题。对增材制造燃油喷嘴内流道特征件进行磨粒流四因素抛光试验,结果表明在本文的试验条件下,磨粒流抛光可有效去除表面黏粉、球化现象,改善表面台阶效应;通过优化计算获得了磨粒流抛光的最优工艺参数,经试验验证,喷嘴内流道表面粗糙度Ra由9.10μm降至2.70μm。     

涡扇发动机系统和部件试验适航符合性验证研究

针对我国涡扇发动机系统和部件适航试验未得到充分融合及系统化贯彻的问题,以系统和部件试验的适航需求为引导,在提出涡扇发动机系统和部件试验的适航符合性验证实现路径的基础上,建立了系统和部件试验验证项目的决断模型和阶段化及并行模型。实例表明,提出的验证实现路径和建立的验证模型,能有效地将系统和部件适航符合性验证项目融合进发动机研制周期中,并系统地实现验证与对象之间的匹配及过程控制,对保证涡扇发动机系统和部件试验适航符合性验证的充分性和系统性具有积极的指导意义。     

基于同步电机电抗参数定义式的仿真计算方法

从同步电机各种稳态和瞬态电抗参数的定义、各种电抗参数与电机内部各绕组和磁路结构之间的电磁关系出发,提出了一种基于电抗参数定义式的仿真计算方法,给出了详细的仿真计算步骤。通过算例与样机实测结果的对比,表明仿真计算结果与实测值非常吻合,从而验证了所提计算方法的有效性和准确性。     

热塑性定型剂对干铺丝-RTM工艺及力学性能影响

为了研究热塑性定型剂的添加对干铺丝-树脂传递模塑（RTM）工艺的影响，采用PA-6作为热塑性定型剂，通过T-剥离确定定型剂的质量分数，结合试验和工艺仿真，研究了定型剂对预制体面内渗透率的影响，并对其充模过程进行工艺仿真和分析，在此基础上研究了定型剂对环氧复合材料制品层间性能及韧性的影响。渗透率试验和仿真结果表明:加入定型剂后，纤维预制体的沿纤维和垂直纤维的面内渗透率分别降低了55.5%和52.0%；工艺仿真结果与试验结果一致，不同渗透长度下的注胶时间偏差均小于10%。力学性能试验结果表明:加入热塑性定型剂可显著提升环氧树脂复合材料的韧性，Ⅰ型和Ⅱ型层间断裂韧性分别提高了89.3%和54.1%，冲击韧性提高了18.7%，复合材料的层间剪切强度降低了23.6%。