飞行器智能设计愿景与关键问题

未来飞行器正朝着多元化、无人化和智能化的方向发展，高超声速、超隐身和变体等新型飞行器不断涌现。而传统飞行器解耦分拆的设计方法越来越难以满足未来飞行器综合性能全面提升的要求，只有通过整体化设计才能充分发掘飞行器的潜能。通过分析传统飞行器设计中存在的问题，提出满足全生命周期要求的飞行器智能设计体系理念，利用知识库的构建将智能赋予飞行器平台系统设计、制造生产和运维这3个阶段，并通过数字孪生技术进行飞行器全生命周期的仿真、分析和预测，以对飞行器设计、运行等数据进行更新，使该体系形成闭环。就飞行器智能设计体系中需要的关键技术及涉及的科学问题等进行了讨论，并给出了未来发展方向以供参考。     

基于知识图谱和自动机器学习的软件缺陷预测

不稳定和召回率低效的软件缺陷预测模型难以在行业领域应用，为解决稳定和高效各项性能评价指标的软件缺陷预测模型在工程实践应用的问题，提出了一种基于知识图谱和自动化机器学习的软件缺陷预测方法AutoKGGAS，首先获取软件缺陷预测模型数据，对知识建模、知识获取、知识融合、知识储存与知识计算等知识图谱构建技术研究，实现知识图谱推荐优质软件缺陷预测模型作为自动化搜索的热启动输入条件，根据不同的软件缺陷预测评价指标，优化不同最佳的模型结构.其次实证研究采用NASA开源数据集实验对象和六种性能评价指标，实验结果表明， AutoKGGAS自动化软件缺陷预测模型在不同数据集不同评价指标方面，性能优于知识图谱推荐的传统经典软件缺陷预测模型.自动化软件缺陷预测模型为航天软件缺陷预测辅助代码审查测试提供了原型，在工程实践应用方面具有重要的意义.     

天基轻气炮发射清除低轨碎片方案及关键技术分析

文章分析了现有的空间碎片清除方式,并以800~1200 km低地球轨道高度上1~10 cm量级的空间碎片为清除目标,提出了天基轻气炮清除碎片的新方法。首先分析了轻气炮有效载荷在典型参数下的弹丸加速能力;之后根据将碎片降轨使其坠入大气层烧毁的设想,提出天基轻气炮共面清除碎片的方式,并选择轨道高度800 km的圆轨道作为碎片运行轨道进行可行性分析。计算表明,对半径10 cm、厚度1 cm的铝合金圆板碎片(质量211.95 g),使用初速1 km/s、重10 g的黏性弹丸可按任务方案达到清除效果。此外,计算出该参数弹丸对轨道高度800~1200 km的圆轨道上可清除的最大碎片质量为500~825 g,证明轻气炮弹丸对1~10 cm的碎片具有较强的清除能力。最后,分析了以轻气炮为有效载荷的航天器在完成清除碎片任务时的关键技术。     

基于Kriging模型梯度解析解的改进一次二阶矩方法

改进一次二阶矩（AFOSM）法是一种基于功能函数梯度的结构可靠性分析方法，鉴于其对隐式函数的梯度较难求解，提出了一种基于Kriging模型梯度解析解的AFOSM方法，利用Kriging代理模型的解析表达式推导得到功能函数对输入变量的梯度解析解，为AFOSM中设计点的确定提供高精度的梯度信息。通过Kriging与AFOSM的结合，很好地解决了基于有限元模型的隐式情况下梯度计算量相当大、可靠性分析难的问题。数值与工程算例验证了所提Kriging梯度解析解的较高精确性，同时验证了所提基于Kriging解析解的AFOSM结构可靠性分析方法的正确性与较高精度。     

抗离群值的鲁棒正则化贯序超限学习机

针对离群值环境下的在线学习问题,提出一种鲁棒正则化贯序超限学习机(Robust regularized online sequential extreme learning machine,RR-OSELM)。RR-OSELM以增量学习新样本的方式实现在线学习,并在学习过程中基于样本的先验误差进行逆向加权计算以降低学习模型对于离群值的敏感性;同时RR-OSELM通过融合使用Tikhonov正则化技术进一步增强了其在实际应用中的稳定性。实验结果表明,RR-OSELM具有较同类算法更好的鲁棒性和实用性,对于离群值环境下的在线建模与预测问题是积极有效的。     

基于机器学习的空间翻滚目标实时运动预测

借助监督式机器学习（ML）方法，对空间翻滚目标的运动状态预测问题进行研究，为空间机器人抓捕空间翻滚目标提供可靠的数据依据。基于物理模型的运动预测方法依赖理想的建模假设，需要连续的视觉反馈信息，解决目标预测问题的能力有限。因此，本文采用机器学习中纯数据驱动方式的稀疏伪输入高斯过程（SPGP）回归方法进行空间翻滚目标的运动预测。给定空间翻滚目标运动状态的历史观测数据，通过连续优化真实观测数据，得到稀疏的伪训练数据集，进而在线快速预测目标的运动状态，预测的计算效率达到毫秒级。此外，利用马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）法处理连续优化过程，克服由于随机初始值造成的优化过程陷入局部极小值问题。利用Snelson数据验证了所提稀疏伪输入高斯过程回归方法的正确性，并通过4组仿真算例验证了所提方法对于空间翻滚目标运动预测的有效性和鲁棒性。     

基于位移和力值组合的静重式力标准机砝码加卸载控制方法研究

介绍了一种基于位移和力值组合的静重式力标准机砝码加卸载的控制方法，通过监测砝码的移动量和参考力传感器叠加系统的力值量，实时调整加卸载机构的加卸载速度，以实现对被检力传感器的平滑加卸载的目的。该方法有效解决了吊挂在加载过程中产生较大摆动，影响力标准机复现力值准确度的问题，同时也消除了力值过冲现象，避免了因逆程效应而导致的力传感器输出偏差。     

DME询问信号捕获的设计与实现

捕获询问信号是DME地面设备的一个重要功能组成部分。现役的地面设备中大多使用的捕获单元为分离器件电路设计，其电路复杂，控制难度大，改进与维护成本高。针对这些问题，本文设计采用ADC结合FPGA作为主要功能器件，并通过软件算法完成数字滤波、脉冲峰值提取和半幅点计算，实现询问信号的识别与捕获。不仅大幅减少元器件的使用，缩小设备体积，还可提高扩展性与可靠性。结合机柜验证测试，结果符合设计要求。     

基于脑电功率谱密度的作业人员脑力负荷评估方法

脑力负荷状态的准确识别对减少因作业人员无效脑力负荷导致的人因事故具有重要意义。针对人-机系统中作业人员脑力负荷客观评估问题开展了基于MATB-Ⅱ平台的3种不同脑力负荷水平下的航空情境实验，记录16名被试的NASA任务负荷指数（NASA-TLX）量表数据和脑电（EEG）信号，提出了一种基于脑电功率谱密度（PSD）和支持向量机（SVM）的个体脑力负荷评估方法。结果表明：随着实验设计脑力负荷水平增加，被试的主观脑力负荷得分显著提高（p<0.001），这表明该实验任务设计较好地诱发了低负荷、中负荷和高负荷情境。在此基础上，通过网格搜索法确定个体脑力负荷评估模型的统一优化参数，惩罚系数取3 000，核函数参数取0.000 1，模型测试正确率达到0.966 5±0.029 8，宏平均的受试者工作特征曲线下的面积（Macro-AUC）达到0.991 0±0.011 4。本文为作业人员脑力负荷状态的客观和准确评估提供了一种新的办法，为后期作业人员脑力负荷状态的实时判别提供模型基础。     

紧凑型横向变焦系统关键器件的设计方法与功能验证

变焦系统可实现连续的光学变焦，可对不同景深的目标实现连续成像。在焦深延拓和光学检测等领域具有广泛地应用和发展潜力。本文提出了一种紧凑型可实现连续变焦功能的扁平化位相衍射元件，并设计分析和验证了横向调制相位型变焦衍射元件的功能。通过标量衍射基本理论模型，借助菲涅尔波带和多台阶相位衍射元件的设计方法，实现了横向变焦关键器件的设计仿真和实验验证。并以多波长响应的空间光调制器为基础，搭建了器件相位调制验证实验系统，通过测试证明了所设计器件的变焦能力，仿真和实验测试均可实现5倍变焦目标的有效调制。