飞机液压泵二维性能退化的可靠性评估

飞机液压泵为飞机操纵、起落架收放和刹车提供高压能源，其安全性和可靠性至关重要。针对飞机液压泵二维退化可靠性评估问题，构建了基于液压泵微观表面混合润滑的转子-配流盘摩擦副和轴尾密封副的摩擦磨损退化模型，基于统一随机过程模型描述2个性能指标的退化规律，利用Copula函数表征二维性能退化的相关关系，使用贝叶斯马尔可夫链蒙特卡罗法得到其考虑二元相关退化模型的未知参数估计，进而对飞机液压泵进行了可靠性评估。通过液压泵回油流量及轴尾密封摩擦力矩2个性能退化指标的实际退化数据，验证了所提出的理论和方法。结果表明，考虑2个性能退化指标相关的退化模型有效提高了可靠性评估及寿命预测精度。      

空间仿生可变构智能感知网络技术

基于仿生集群系统感知功能与行为的视角，提出了空间感知网络的若干前沿科学问题，包括仿生可变构异构空间分布式智能感知网络设计、单星自主机动对准和协调操控、星群协同相对测量与控制等。在干扰对抗态势下，空间感知网络的生存智能需求是保持各节点的可变构型网络、异构分布式感知与协调控制，从抗扰、容错和节能等角度提出了未来智能感知网络所应具有的安全、绿色和免疫等特征。仿生空间感知网络的目标是通过可变构异构分布式星群设计，实现星群多源信息融合和“眼、耳、脑、体、群”的智能协调，提高感知网络的智能协调能力以及对于空地目标与空间态势的感知、理解、预判和机动处置能力。     

基于行人姿态的轨迹预测方法

在自动驾驶领域，行人轨迹预测一直是研究热点之一，行人行为的不确定性给轨迹预测带来很大的挑战。目前大部分轨迹预测方法只专注于行人之间的信息交互，忽略了行人意图和场景中其他语义信息对行人轨迹的影响。为此，提出一种基于行人姿态的卷积编码器-解码器网络(PKCEDN)来预测目标行人轨迹的方法，所提方法包含基于卷积、长短时记忆(LSTM)网络的编码器-解码器模型和能够学习当前时刻与过去时刻轨迹相关性的注意力机制。所提方法在MOT16、MOT17和MOT20公开数据集上进行了相关测试，与Linear、LSTM、Social-LSTM、Social-生成对抗网络(GAN)、SR-LSTM和M_sgtv等主流方法相比，在保证预测速度不降低的前提下，平均误差降低约36%。