复杂内筋铝筒段旋压变形规律和再结晶组织演变数值仿真

流动旋压是一种先进的内筋薄壁筒段整体近净成形方法。本文运用数值仿真方法研究多级筋铝合金筒段热旋压过程中材料流变规律和组织演变特性。将内变量型2219铝合金本构模型嵌入ABAQUS仿真平台建立了准确反映宏观流变和微观晶粒演变的热旋压仿真模型，完成了具有多级特征的内筋筒段旋压成形规律分析。研究表明在减薄率为50%、温度为300℃的旋压参数下，随内筋宽度增加材料由“挤压”式转变为“塌陷”式填充内筋，筋槽内材料变形量下降，筋槽内材料晶粒大小不均匀性增加；窄筋在250℃下的晶粒尺寸明显小于其在350℃下的，而宽筋在250～350℃下的晶粒尺寸较为接近，成形温度对窄筋晶粒大小有明显影响，而对较宽内筋的影响有限。     

左行运动激波主导的管内流动特性研究

为了分析左行运动激波主导的管内流动特征，本文采用非定常数值仿真方法，对亚声速进口条件下等直管道内左行运动激波传播与演化特性、左行运动激波/边界层干扰特征开展研究。研究结果表明：在出口周期性强压力脉动干扰下管内存在连续的左行运动激波，该左行运动激波传播特征具有相似性，激波强度、传播速度按幂函数规律衰减。气流经过左行运动激波后总压、总温、静压阶跃式升高，随后受膨胀波影响气流总压、总温、静压下降；左行运动激波/边界层干扰诱发形成翼型回流区，该回流区随运动激波强度衰减逐渐减小。理论与数值分析表明存在左行运动激波后速度为零和运动激波两侧总压相等的两个临界状态。波前马赫数低于临界值或左行运动激波强度高于临界值时，左行运动激波后为倒流、波后总压高于波前。     

特征结构配置法在无人机控制系统中的应用

特征结构配置可通过分析系统的模态,得到系统特征结构与时域响应之间的关系,设计出结构简单、鲁棒性强的控制器。应用输出反馈特征结构配置设计了无人机控制律,仿真结果表明,无人机的纵向运动和横侧向运动具有较好的飞行动态性能,实现了无人机纵向通道和横侧向通道的内部解耦。     

基于特征建模的空间非合作目标姿态智能测量方法

为实现空间非合作目标姿态的测量，基于特征建模的思想，提出了一种根据目标激光点云数据进行高效处理的智能测姿态方法.首先，针对空间目标姿态测量的需求，寻找并实现能够高效表征目标姿态的点云数据特征.接着，应用神经网络的方法对目标点云姿态特征进行学习，通过建立合理的神经网络模型和训练数据，实现目标点云特征与姿态间非线性映射关系的建立.最后，利用目标点云仿真数据集，对方法的测量精度和测量实时性进行了评估.实验结果表明：利用特征建模的思想，提出并建立目标点云姿态协方差矩阵特征，实现了点云数据在表征目标姿态方面的信息高度压缩，为神经网络模型的轻量化设计和计算资源严重受限的在轨应用，提供了可行的智能化工程实现方案.     

涡扇发动机空气导管开裂故障研究

针对涡扇发动机试车中出现的空气导管开裂故障,进行了故障件断口外观形貌及断口和原材料分析。利用Pairs公式反推出的断口疲劳扩展区的应力,低于TA15钛合金拉伸强度极限15.6%;而空气导管带刀痕试样的高周疲劳强度极限,低于该合金在材料数据手册中的疲劳强度极限27.4%。故障原因主要是加工刀痕降低了构件的疲劳强度极限,在发动机试车过程中的振动和空气导管内外腔压差变化载荷作用下,导致了裂纹萌生和扩展,这也表明TA15钛合金具有缺口敏感性。     

基于DLatLRR与VGG Net的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光图像融合中特征损失严重、显著目标不突出的问题，提出了一种低秩表示分解与深度神经网络相结合的图像融合算法。首先，对源图像进行潜在低秩表示分解（DLatLRR），得到相应的低秩部分、显著部分及稀疏噪声。然后，分别采用16层的VGG Net模型和联合特征加权算法对低秩部分与显著部分进行融合，舍弃二者的稀疏噪声。最后，对融合得到的低秩部分和显著部分进行图像重建，得到最终的融合图像。实验结果表明:与其他算法进行比较，所提算法能够对图像的深层次细节特征进行融合，突出场景中的感兴趣区域，且融合图像的相关差异和、结构相似性、线性相关度等多种客观指标均有所提升，提升最大值分别为0.73、0.15、0.11，噪声产生率的最大缩减值为0.041 2。      

基于空间注意力机制的行人再识别方法

行人再识别是图像检索领域的一个重要部分，但是由于行人姿态各异、背景复杂等因素，导致提取到的行人特征鲁棒性和代表性不强，进而影响行人再识别的精度。在AlignedReID++算法基础上，提出了基于空间注意力机制的行人特征提取方法，应用在行人再识别中取得了很好的效果。首先，在特征提取部分，引入空间注意力机制来增强特征表达，同时抑制可能的噪声；其次，通过在卷积层中引入实例正则化层（IN）来辅助批正则化层（BN）对特征进行归一化处理，解决单一BN层对特征色调变化以及光照变化的不敏感性，提高特征提取对亮度、色调变化的鲁棒性；最后，在Market1501、DukeMTMC和CUHK03 3个行人再识别通用数据集上对所提改进模型进行测试评价。实验结果显示:改进后的模型在3个数据集上识别精度分别提升了2%、2.9%和5.1%，表明改进后的模型相较于改进前的模型，在精度以及鲁棒性上都有显著提高。      

应用Landsat-8卫星遥感图像的青海地区土壤分类研究

遥感技术的迅速发展和应用,为土壤分类提供了新的技术与数据支持,文章提出一种利用陆地卫星-8(Landsat-8)遥感图像的土壤分类方法,用于青海地区土壤分类,所提取的特征包括4种,即基于遥感图像的变换特征、指数特征、纹理特征和基于高程图像的地形特征,通过随机森林方法实现土壤分类。文章首先提出2个基于遥感图像的纹理特征——熵与平滑度,从中国土壤数据集中自动提取了16 444个数据点,并在试验中采用,充分验证了此分类方法的有效性。