军航无人机与民航航班侧向碰撞风险评估

近年来无人机(UAV)已经成为新型作战力量。为解决军航UAV与民航航班之间的飞行冲突，确保飞行安全，对经典EVENT模型进行改进，提出适用于UAV的碰撞风险模型。着重研究了导航方式、人为因素、高空风对于UAV飞行的影响，并构建了相应的位置偏差模型。首先，利用蒙特卡罗法求解军航UAV与民航航班之间侧向间隔丢失的频率；其次，利用MATLAB进行算例仿真，验证模型的有效性，并得出了侧向碰撞概率随参数变化的关系；最后，通过计算不同安全间隔下的碰撞风险，对空域使用提出建议。      

仿壁虎刚毛阵列对卫星表面吸附能力模型与计算

壁虎脚的粘着机理对航天机器人脚掌的研制和开发具有重要启发意义.通过单根刚毛与光滑表面黏着力模型与计算、卫星粗糙表面分布模型与接触概率与计算、刚毛阵列与卫星粗糙表面黏着力模型与计算等，分析仿壁虎刚毛阵列对卫星表面的吸附能力，发现在一定条件下仿壁虎刚毛阵能够在太空失重环境中黏着在卫星表面，对航天舱内爬行机器人、管道机器人的研制和开发具有重要的启示意义.     

基于改进深度学习模型的焊缝缺陷检测算法

针对传统深度学习模型在进行焊缝缺陷检测时对小缺陷目标检测效果不理想问题，提出基于改进深度学习Faster RCNN模型的焊缝缺陷检测算法，算法通过多层特征网络提取多尺度特征图并共同作用于模型后续环节，以充分利用模型中的低层特征，增加细节信息；改进模型的区域生成网络，加入多种滑动窗口，从而优化了模型锚点的长宽比设置，提高检测能力。实验表明，改进Faster RCNN模型取得最优的缺陷检测结果，对于小缺陷目标仍取得较好的检测精度，从而验证了算法的有效性。     

镍铝涂层晶粒细化与金属氧化物掺杂改性研究

包埋渗铝获得的镍铝涂层是一种最早使用的Al_2O_3膜热生长型高温涂层。自20世纪50年代应用于航空发动机热端部构件的高温防护以来,进一步提高其抗高温氧化性能的机理和技术研究延续至今。基于对合金氧化及Al_2O_3膜热生长机制的理解,提出了晶粒细化与特定金属氧化物掺杂可提升镍铝涂层抗氧化性能的观点,介绍了涂层晶粒细化与金属氧化物弥撒掺杂方法,讨论了这些结构和成分改性影响涂层抗高温氧化性能的关键因素:包括Al_2O_3膜生长速度、亚稳态相向稳态相转变、涂层的黏附性以及涂层与合金基体的互扩散。这些新的研究结果有望为进一步挖掘渗铝涂层的应用潜力、延长其服役寿命提供理论和试验基础。     

航空发动机及其控制系统的建模与实时仿真技术

建模与仿真技术的应用,可以大幅度提高航空发动机自主研发效率和水平。首先概述航空发动机及其控制系统模型和仿真方法的分类,然后结合实例分别介绍航空发动机和控制系统的建模方法,重点介绍了控制系统的硬件在环和半物理实时仿真试验技术,最后对航空发动机及其控制系统建模与仿真当前所面临的挑战进行了分析和展望。     

基于特征线理论的旋转爆震流场结构特征研究

特征线理论及其计算方法是气体动力学的经典理论与方法，应用于旋转爆震流场分析具有简单高效的特点。将坐标系建立在爆震波上，对旋转爆震流场进行简化，采用特征线理论并结合流场计算单元过程，建立旋转爆震流场计算模型。研究了当量比和喷注参数对氢气/空气、甲烷/空气以及辛烷/空气3种不同预混气的旋转爆震流场结构特征的影响。结果表明:爆震波高度和倾斜角度受混气当量比和喷注总温影响明显；燃料由小分子氢燃料变为大分子碳氢燃料时，爆震波高度和倾斜角度逐渐减小；混气当量比和喷注总温主要通过影响爆震波传播速度、高度和倾斜角度而影响爆震波后宏观流场特征趋势。     

基于遗传算法的插值Coons曲面孔位修正方法

在机器人自动制孔过程中，制孔点位信息通常从待制孔工件工艺数模上获取，而待制孔工件安装过程中会出现位置偏移和变形，由工艺数模得到的点位信息无法直接满足孔位精度要求。为了保证自动制孔的孔位精度，提出了一种基于遗传算法的插值Coons曲面孔位修正方法。利用制孔区域边角基准孔建立双线性Coons误差曲面模型，通过模型计算出待制孔的误差补偿向量，并补偿至理论制孔位置。针对误差曲面切矢模长无法确定的情况，利用制孔区域内的基准孔构建遗传算法模型，计算出切矢模长最优值，使拟合的误差曲面更符合实际制孔区域曲面。通过试验对算法的有效性和精度进行验证，结果表明:采用基于遗传算法的插值Coons曲面孔位修正方法，可以使孔位误差得到有效的补偿。补偿后的平均孔位误差仅为0.195 6 mm，与传统的插值曲面方法相比，孔位误差降低了5%~10%。      

一种改进X-best引导个体和动态等级更新机制的鸡群算法

在群智能算法的改进中，常利用优秀个体加速算法收敛，但对其依赖过度会导致种群多样性和算法全局收敛性下降的现象。对此，提出一种改进X-best引导个体和动态等级更新机制的鸡群算法。首先，在个体更新阶段不仅引入优秀个体加速收敛，并且通过普通个体对优秀个体的影响进行适当平衡，因此，优秀个体与普通个体的信息都能得到利用，进而种群多样性和算法全局收敛性得到提升。其次，通过对等级更新参数进行动态优化，加强了种群等级更新机制对算法收敛的促进作用。最后，经过时间复杂度与收敛性分析，证明了改进算法仍具有简单性和全局收敛性。仿真结果表明:所提出的改进算法较其他对比算法在寻优精度、寻优成功率和收敛速度等方面都具有明显优势。