基于梯度提升决策树的量子科学实验卫星光学实验预测

量子科学实验卫星在轨运行期间完成4种光学实验，地面监测人员通过遥测参数阈值判断卫星是否进行光学实验、实验类型及实验结果.这种方法需要预先设定大量阈值，并且这些阈值需要根据在轨卫星重新设定，可扩展性较差.针对以上问题，提出一种基于机器学习的光学实验判别方法，将量子科学实验卫星的光学实验监测任务抽象为机器学习中的多元分类问题，构建分类模型，利用量子科学实验卫星的真实历史遥测数据对模型进行训练，并通过真实实验计划对训练得到的模型进行验证.实验结果表明，本文提出的方法在没有专家先验知识的前提下，判别准确率达到99%，可用于量子科学实验卫星光学实验的实时监测任务.提出的基于机器学习的判别方法具有较强的可扩展性，可应用于卫星在轨运行的其他监测任务.      

钛合金表面抗激光涂层损伤特性及热效应影响研究

实验研究了钛合金和高反射型陶瓷涂层材料抗连续型激光烧蚀的损伤及温度分布特性，并从热效应影响角度对比分析了二者在抗激光损伤效果方面的差异性。研究结果表明：相比于钛合金，高反射型陶瓷涂层材料能有效增强钛合金基底抗激光损伤的能力；在同等激光功率密度辐照下，陶瓷涂层材料能有效提升钛合金基底耐受激光辐照的时间长度。实验结果表明该陶瓷涂层材料的激光损伤阈值比钛合金高约5.8倍。实验发现陶瓷涂层温升速率高于钛合金，但由于陶瓷材料具有较高的反射特性，以及良好的热吸收和热传导特性，因此能使由激光辐照产生的热量在其表面较快地扩散，而降低向基底方向传导的程度，最终提升陶瓷涂层的抗激光损伤阈值。     

机械振动对平面触觉感知特性的影响

触摸屏上的触觉再现技术增加了人机交互的真实感和丰富性。在触觉再现中，掩蔽效应改变了触觉感知特性（绝对阈值和分辨阈值），影响了触觉渲染模型的准确性及触觉再现效果的真实性。基于机械振动、空气压膜与静电力三元融合的触觉再现装置，采用“三下一上”的实验方法，研究5种不同幅度的机械振动触觉反馈作为掩蔽刺激时，空气压膜触觉反馈感知特性的变化。与静电力触觉反馈作为目标刺激时感知特性的变化进行比较，得出如下结论:在绝对阈值方面，当机械振动驱动电压幅度由0 V增加到100 V时，空气压膜绝对阈值由34.30 V增加到46.41 V，增加了35.31%，增长幅度为静电力绝对阈值增长幅度的14.95%；在分辨阈值方面，当机械振动驱动电压幅度由0 V增加到100 V时，空气压膜分辨阈值在（15.21±0.67）V范围内浮动，变化趋势与静电力触觉反馈基本相同。      

改进小波阈值去噪法在管道泄漏检测中的应用CSCD

基于负压波式的管道泄漏检测方法中,需要解决的核心问题之一是对负压波信号的去噪。在分析了利用小波变换理论与小波阈值去噪的基础上,对传统的硬阈值和软阈值函数、双曲型和指数型函数与改进的阈值函数算法进行了对比。实验表明,改进算法在处理管道泄漏检测中,对检测的负压波信号能够获得较大的信噪比,具有较好的去噪能力,能有效提高泄漏检测精度。     

机载系统NANDFlash存储技术

为了发挥NANDFlash在机载环境中非易失性、体积小、固态性、重量轻、低功耗、抗震动等特点,介绍了NANDFlash的存储特性,对NANDFlash存储的关键技术进行了改进,提出了基于域机制的地址映射方式和基于阈值的损耗均衡方法,为机载系统能够更加可靠、实时和安全地进行数据存储提供了选择。     

液氧/煤油发动机多余物自动检测技术

多余物的控制是航天型号产品研制生产过程中的关键,多余物检查及排除是保证火箭发动机可靠工作的重要环节。针对1 200 kN液氧煤油发动机总装后不能进行多余物检测的问题,采用机械转台将被检查产品进行滚动,使存在于发动机内腔的金属多余物与其内壁发生碰撞和滑动,在此过程中产生的声信号以弹性波的形式传播到产品外壁,通过声发射传感器监测该信号,并转化成相对应的电信号输出,给出多余物有无的判定信息和存在位置的参考信息。通过对发动机多余物自动检测中浮动环及电磁干扰噪声的屏蔽,以及发动机整机多余物自动检测中发动机滚动的转速、传感器的阈值以及触发信号同步接收时间等工艺参数的研究,得到了发动机多余物检测的最佳工艺参数,实现了1 200 kN液氧煤油发动机整机多余物自动检测。     

高速涡轮泵实时振动监控算法与系统设计

涡轮泵是液体火箭发动机的故障高发部件之一,研究其实时振动监控算法及系统对提高发动机的可靠性与安全性具有非常重要的意义。在选择涡轮泵监控参数的基础上,深入研究涡轮泵实时故障检测算法,提出用于阈值更新的滑动样本递推方法,实现涡轮泵故障的自适应阈值检测,然后基于数字信号处理器设计涡轮泵新型实时振动监控系统,实现更高的处理速度,并满足小型化需求。     

民航行李X光安检图像自适应小波去噪算法

对X光安检图像进行去噪处理可以更清楚地显示出危险物。针对传统小波软硬阈值去噪方法的缺陷．给出了一种自适应阈值的去噪方法,在此方法中,首先进行软硬阈值的折中处理,然后分别对大于和小于阈值的两部分进行自适应处理。利用Tennessee大学提供的实际采集的X光安栓图像进行实验,结果表明该方法能有效地去除安检图像中的噪声,图像去噪后的信噪比、峰值信噪比分别是25．2229dB、27．708dB．与含噪图像相比分别增加了7．7253dB和7．739dB。因此该方法表现出较高的去噪性能。     

车牌定位与字符分割方法研究

介绍了一种改进的基于纹理特征的车牌定位方法,采用自适应阈值,实现了车牌的准确定位。设定自适应改变大小的投影切割阈值实现了字符分割。最后采用BP神经网络法来识别各个字符。实验结果表明,该方法能够较为准确的实现车牌识别,具有定位准、鲁棒性好等特点。