丙烷/空气稀薄预混合气流动下的激光点火特性

基于流动点火平台，在不同当量比和流速下，对丙烷/空气稀薄预混气进行了激光点火实验。研究发现：随着当量比和流速的增加，火焰发展速度加快且火焰面积增大；火焰中的CH^*发光强度随当量比提升有明显提高，通过CH^*的分布及发光强度变化能判断火焰发展阶段。混合气的击穿和点火成功率都随当量比和流速的增加而增加，但改变当量比对成功率的影响比改变流速更大；通过击穿发射光谱中的H/N峰值强度比，可以判断混合气中各组分的含量变化，且使用标定线能确定未知预混合气的当量比。     

一种低摩擦系数复合润滑膜的结构与性能研究

采用微弧氧化和喷涂二硫化钼基润滑材料并在150 ～200℃固化2h左右的工艺,在铝合金表面制备了低摩擦系数的复合润滑膜.研究了复合润滑膜的结构与性能对摩擦系数的影响.结果表明,去除微弧氧化膜的表面疏松层获得以γ-Al2O3为主的致密硬化层,使其表面硬度明显提高,并且显著降低复合润滑膜的摩擦系数.微弧氧化层的硬度与载荷大...     

搅拌摩擦增材制造的微观结构-力学性能一体化数值模拟

搅拌摩擦增材制造技术是在搅拌摩擦焊接的基础上发展起来的一种新型固态增材制造技术。针对搅拌摩擦增材制造技术中的重新搅拌和重新加热问题,采用试验和数据方法进行分析,通过Monte Carlo模型计算微观结构演化,通过析出相演化模型计算析出相分布,并进一步计算不同增材层之间的硬度分布,通过与试验测量数据的比较验证了模型的正确性。结果显示,不同增材层之间的晶粒大小和形貌由于重搅拌和重加热的作用而存在差异,同时,温度曲线的变化使粒子数和平均半径发生变化,进而导致力学性能出现差异。在试验验证的基础上,通过数值模拟解释了差异产生的具体机理。     

某型飞机飞参记录发动机异常起动信号的故障排除

某型飞机大修后开车出现发动机异常起动信号。为此,通过对DS-28定时机构原理进行分析,结合发动机起动程序,通过机上开车试验锁定了异常起动信号,并找到了出现发动机异常起动信号的原因,制定了改进措施,为类似故障的排除提供了参考。     

可形变人脸模型研究进展综述

正确理解和跟踪人脸是构建能够在复杂人类环境中自主工作的智能机器系统的首要和关键步骤，可形变模型通过统计学习方法给出对象形状的紧凑数学表示，是达成这一目标的重要手段。从机器学习和计算机视觉领域角度，对人脸图像的可形变模型构建这一研究课题的最新研究进展进行了综述。特别地，对其中涉及的关键问题进行了归纳，并建立了一个抽象的统一贝叶斯可形变模型；在此框架下，对标准的点分布模型PDM模型及其最新研究进展进行了回顾、对一些主要的方法进行了介绍、对这些方法优缺点进行了对比分析。     

浅论飞行进程单的发展

从飞行进程单的发展历程着手，深入浅出地介绍了飞行进程单的定义、纸进程单的工作方式、电子进程单的格式、电子进程单的状态以及电子进程单的优点等内容，使读对飞行进程单有一个较为全面的了解。     

面向天基监视的红外弱小飞行目标识别算法

针对当前红外弱小飞行目标特征不明显、背景干扰大等问题,提出了一种基于深度学习的红外弱小目标识别算法。检测框架以YOLOv4模型为基础,通过使用K-means++算法对训练集的候选框进行聚类处理,在初始大小的选取上放弃随机生成初始点的方式,在样本集里选取某一个样本作为初始中心使锚框（anchor）大小的选取更加合理。在模型结构中引入卷积注意力模块,使算法模型计算资源分配更合理,对红外弱小飞行目标的特征信息更加敏感。改进空间金字塔池化模块,使用平均池化可以更多保留图像的原始信息,降低天基成像中的噪点与坏点的影响。仿真实验表明采用K-means++计算Anchor大小时准确率可以达到80.13%,在加入了SPP和CBAM模块后之后在测试集上算法识别准确率达到了83.3%,经过对模型的修改有效提升了对红外弱小飞行目标识别的准确率。     

民航空管西南运行管理中心智能管理系统的构想

民航的高速发展对空中交通管制提出了更高的要求，对民航业内信患的共享要求也越来越迫切。建设民航空管智能管理系统，搭建民航地区级的空管数据信息共享管理平台，将对提高民航空营业务水平，保障飞行安全起到积极的作用。本文以西南空管局为例，阐述对民航空管智能管理系统的初步构想。     

元强化学习综述

元强化学习是指自动从一组相关任务中学习强化学习所需归纳偏置的相关理论和方法,对于提高强化学习算法在困难场景下的样本效率和泛化能力具有重要用途。本文提出一种新的元强化学习框架,指出设计和分析一个元强化学习算法需要同时考虑学习经验（相关任务）、归纳偏置及学习目标3个独立因素及这3个因素之间的依赖关系。在此基础上对该领域的研究现状进行了分析和总结,特别对近年来元强化学习若干文献进行了分析和归类,并详细阐述了几种代表性算法的原理及各自特点。本文还对元强化学习常用的实验环境和性能评价方法进行了介绍,对该领域的不足和未来的发展方向进行了讨论和分析。