基于卷积神经网络的深度学习流场特征识别及应用进展

深度学习架构的出色性能使得机器学习在流体力学中的应用得到新的发展,可以应对流体力学中诸多问题和需求。卷积神经网络（CNN）强大的非线性映射能力以及分层提取信息特征的功能,使其成为当下流场特征研究不容忽视的工具。围绕这一研究前沿与热点问题,概述和归纳了这一研究领域的进展与成果。首先,对深度学习在流体力学中的发展以及卷积神经网络进行了简单的回顾。然后,从卷积神经网络能够识别特征出发,先后介绍了基于卷积的深度学习特征识别在流场预测、流动外形优化、流场可视化精度提升和生成对抗等应用方面的研究进展。最后,对深度学习在流场识别领域的应用进行了展望,为后续的研究提供参考。     

控制器故障下的软件定义机载网络数据平面迁移策略

软件定义网络（SDN）为突破机载网络功能僵化所造成的瓶颈提供了新的契机。针对软件定义机载网络控制域内控制节点故障问题,提出一种基于时延和负载均衡的传输节点迁移策略,将故障控制节点所管控数据平面中的传输节点迁移至其他正常控制节点,恢复网络的正常管控。以迁移时延和负载均衡率为目标,建立迁移优化模型,提出基于时延和负载均衡的传输节点迁移算法,指导数据平面中的迁移动作,最终对两个性能目标进行综合权衡。实验结果表明,与距离就近迁移（DCM）策略和分布式逐跳（DHA）策略相比,所提策略在迁移时延和负载均衡率2个方面进行了合适的折中,避免出现迁移时延过大或控制节点负载失衡的情况,有效解决机载网络故障恢复问题。     

基于域对抗门控网络的变工况刀具磨损精确预测方法

刀具磨损的精确预测对保证零件加工质量、提高生产效率和降低制造成本具有重要作用。在实际加工过程中,切削参数、刀具几何参数、刀具材料等工况复杂多变,工况信息和刀具磨损量对监测信号的耦合作用为刀具磨损的精确预测带来了很大挑战。针对以上问题,提出了一种基于域对抗门控网络（DAGNN）的变工况刀具磨损精确预测方法。引入工况分类网络并利用无磨损量标签样本,通过域对抗和门控过滤机制自适应地从不同工况的原始监测信号中提取表征刀具磨损且对工况变化不敏感的关键信号特征。对信号特征提取网络和刀具磨损预测网络进行迭代优化,从而实现变工况刀具磨损的精确预测。实验结果表明：相比已有的方法,本文方法能够利用少量带磨损量标签的目标工况样本实现刀具材料和刀具直径变化情况下的刀具磨损量精确预测,预测精度大幅提高。     

失效卫星远距离相对位姿估计与优化方法

针对远距离非合作慢旋目标位姿估计精度问题,提出一种融合图像超分辨与视觉SLAM的相对位姿估计方法。算法主要包含3个步骤：通过梯度引导生成式对抗超分辨技术,提升目标图像的质量以获取更多更高质量的特征点;构建特征数据库实现当前帧与特征数据库的匹配,提升旋转目标的特征跟踪稳定性;利用图优化对多帧图像进行联合位姿优化,消除累计误差,得到更为精确的估计结果。为稳定网络的训练,将自然进化算法引入到对抗训练中。为增强模型的泛化性和鲁棒性,实验中的数据集采用半物理仿真获得。实验结果表明,当等效距离为25 m且失效卫星以25（°）/s的速度旋转时,目标图像经超分辨网络增强后,能够实现连续稳定的长时间测量。     

网络化飞行器执行机构故障自适应容错控制

针对存在随机短时延和外部干扰的网络化飞行器执行机构故障问题,提出了一种自适应容错控制方法。首先利用扩张状态观测器(Extended State Observer, ESO)对系统不确定性进行估计,并构建了自抗扰控制器对不确定性进行补偿。在此基础上,设计了一种基于跟踪误差的自适应容错控制方法。当执行机构发生未知故障后执行机构指令能自适应逼近设计值,使得重构的控制系统精确跟踪参考模型。最后利用Lyapunov函数方法证明了闭环控制系统的有界稳定。数值仿真校验了所提方法的有效性。     

宽带低轨卫星网高效组播中的部分网络编码算法

通过引入逻辑位置的概念,将宽带低轨卫星通信网的动态网络拓扑等效为多个静态拓扑的循环更替。针对静态网络的高效组播,提出部分网络编码算法。该算法只在有编码增益的节点处进行网络编码,其它节点直接路由转发。从等效的多个静态网络拓扑中提取连接关系不变的恒定网络拓扑,提出在恒定网络拓扑中采用部分网络编码实施组播。该方法能克服拓扑变化引起的路由和编码方案频繁变换问题,对应的吞吐量约为组播树路由的2倍,且优于多径路由,组播目的节点数越多,优势越明显。算法对于链路的失效具有较好的健壮性。研究成果对提高宽带低轨卫星通信网的组播吞吐量和健壮性具有一定的理论意义和实用价值。     

地球观测网络成像任务可调度性预测方法

为了能够快速、合理地分配成像任务,充分发挥对地观测网络的观测效能,对成像任务可调度性预测问题进行了研究,提出一种由协同任务分配组件、任务调度组件、特征提取组件以及任务可调度性预测组件所构成的组件化求解架构。在成像卫星经典调度模型的基础上,提取成像任务特征,并采用变隐含层节点的反向传播（BP）神经网络集成技术求解成像任务可调度性问题。仿真结果表明,集成BP神经网络的平均预测准确度可以达到85%以上。     

资源卫星造福社会 国际合作树立典范(上)——写在中巴地球资源卫星04星发射成功之际

<正>2014年12月7日,中巴地球资源卫星(即资源一号卫星)04星在太原卫星发射中心升空。该星的发射成功,不仅书写了中国和巴西两个发展中国家在航天领域合作的新篇章,也为中国和巴西建交40周年献上了一份厚礼。中国国家主席习近平同巴西总统罗塞夫互致贺电,祝贺卫星发射成功。     

美科学家研制新太空望远镜图像清晰度将超哈勃千倍

<正>2015年3月,美国科学家宣称,他们正在研制一款新的在轨望远镜"阿拉戈望远镜"(Aragoscope),其生成的图像将比哈勃太空望远镜提供的图像清晰1 000倍,而且发射成本更低。"阿拉戈望远镜"是由一架在轨太空望远镜以及置于望远镜前方的一个不透光盘形装置构成。盘的直径约为805m。太空中的恒星和其他物体发出的光波在盘周围会发生弯曲,并聚焦到盘后一个中心点上。光线随后会被提供给在轨望远镜,让望远镜获取高分辨率的图像。     

间接热控在高分辨率光学遥感器恒温控制中的应用

针对高分辨率光学遥感器(以下简称高分遥感器)恒温控制要求的不断提高,文章分析了传统热控技术的优势与不足,提出采用间接热控技术进行大口径高分遥感器恒温控制的设计方法,并结合某高分遥感器的热控要求、关键部件的热控设计方案,详细阐述了间接热控技术的技术特点与实现途径。仿真分析结果及试验数据表明,间接热控技术能够满足遥感器的恒温控制需求,可以实现高分遥感器光学系统及主要结构的恒温控制精度优于±0.3℃。