基于复杂网络的车载自组织网络脆弱性分析

车载自组织网络(VANET)作为智能交通的重要基础应用，其安全稳定地运行是交通系统乃至社会经济可持续发展的需要。以最大连通度、连通分支平均规模、全局网络效率等参数为脆弱性测度指标，基于复杂网络理论，应用车辆仿真软件(VanetMobiSim)建立了VANET网络拓扑模型，详细研究了在随机攻击和蓄意攻击模式下脆弱性量化指标随节点移除比例的变化关系；通过仿真实验分析了节点密度、信号辐射半径及不同攻击策略对VANET脆弱性的影响。仿真结果表明:VANET在蓄意攻击下比较脆弱，基于节点介数的蓄意攻击效能最强；节点密度、信号辐射半径越小，VANET连通性越差，网络越脆弱。所提方法和结果为VANET拓扑控制优化和网络管理决策提供了理论依据。      

基于自适应Kriging代理模型的交叉熵重要抽样法

对于复杂失效域和小失效概率耦合的可靠性分析问题，本文提出了一种交叉熵重要抽样（CE-IS）方法结合自适应Kriging （AK）代理模型的求解方法（CE-IS-AK）。所提方法基于交叉熵原理，用混合高斯模型逐步逼近最优重要抽样密度函数，并采用AK模型协助逼近过程中混合高斯模型的参数的更新，从而提高了CE-IS方法的计算效率。另外，本文还改进了CE-IS方法的收敛准则，避免了方法的冗余迭代，扩大了方法的适用范围。由于在CE-IS方法中引入了AK模型，因此，本文方法所构建的重要抽样函数在保证精度的基础上提高了效率。相较于AK-MCS方法，本文方法中引入了重要抽样的思想，因此在Kriging训练点数目基本相同的情况下，大幅缩减小失效概率计算时样本池规模，并且由于利用了混合高斯模型，因而对多失效域具有较好的适用性。算例分析也证明了本文所提方法的优越性。     

基于双环滑模控制的直/气复合控制系统设计

直/气复合控制导弹具有强干扰、强非线性以及强耦合等特点，传统的姿态控制器难以适用于该种复杂干扰并存的情况，文章提出了基于双环滑模控制的直/气复合控制器。首先采用有限时间收敛趋近律分别构造内外环滑模控制器，并将角速度回路的滑模变量量化为直接力指令，以解决空气舵与姿控发动机之间的耦合问题。接着使用非线性扩张状态观测器估计综合干扰，从而设计控制器补偿侧向喷流干扰及模型不确定性等综合干扰的影响。然后基于李雅普诺夫方法证明了控制系统闭环稳定，分析了干扰补偿对控制器收敛域的影响。最后仿真结果表明，该方法跟踪速度快，动态过程平稳，具有较强的干扰抑制能力，具有很强的鲁棒性。     

多变量全局寻优与智能优化在星座组网中的应用

顶层任务规划通常与星座组网紧密结合，小卫星分散灵活的特性尤其适用于星群规模化在轨运行。针对热点区域覆盖和全球覆盖的不同任务需求，提出了对构型多变量进行全局寻优和利用智能优化技术进行星座构型优化的方法，两种优化方法可分别获得小规模星群最优效能与超大型星群的较优效能。优化方法不受轨道类型和任务目标分布的约束，具有良好的鲁棒性。     

基于多节点热网络法的航空发动机主轴轴承温度场分析

航空发动机主轴轴承温度场分析是发动机润滑系统热分析的关键。针对传统简单节点热网络法中轴承温度节点设置过于简化、人为设置轴承生热分配比例等问题，提出改进的多节点热网络法。基于Hertz热扩散理论，将轴承三元件分别划分为接触表面与主体两个节点，并以Hertz扩散热阻连接；轴承接触区设置油膜节点，加载轴承生热载荷，节点与轴承接触面之间通过油膜热阻连接；构建多节点轴承热网络模型，获得轴承内部更细致的温度场分布。研究表明，轴承表面温度显著高于其内部主体结构温度，而接触区对应的两个接触面之间也存在明显的温度差异，使用本文建立的多节点热网络法对滑油出口温度的计算误差不超过7%。     

基于CFD高精度算法的雷电电磁场研究

雷电空间电磁场一直是电磁领域研究的热门，成熟的算法例如有限时域差分法（FDTD），传输线矩阵法（TLM）以及频域的矩量法（MoM）在计算雷电问题方面都有广泛的应用。由于计算流体力学（CFD）中的Euler方程与电磁学中的Maxwell方程有着相同的守恒形式，而且采用间断伽辽金方法（DG）已经在流场问题上得到广泛的尝试，因此引入了基于计算流体力学的DG方法来离散时域Maxwell方程，并采用网格分区并行技术加速计算，使用基于DG的圆球雷达散射截面积（RCS）算例进行测试，数值结果一致表明DG算法在求解电磁场问题上的可行性，之后通过计算一段近场雷电通道的电场分布并与解析解、某算法仿真解对比，数据基本吻合，说明该方法适合于雷电电磁场的计算。     

基于表观细粒度辨别网络的近海船舶目标检测方法

近海船舶目标检测是一项非常具有挑战性的任务,受到学者专家广泛关注。基于卷积神经网络（CNN）和注意力机制的检测器在近海船舶目标检测方面的应用取得了显著成就。然而,船舶目标检测存在着表观相似和背景干扰导致检测过程中出现误检的问题。为此,本文提出了一种用于Faster RCNN（更快的基于区域的卷积神经网络）的表观细粒度辨别的检测头模块。该模块包括类别细粒度分支和高效全维动态卷积定位分支。其中类别细粒度分支通过全局特征建模和灵活的感知范围来挖掘和利用类别细粒度辨别特征,高效全维动态卷积定位分支通过高效灵活的感知船舶边界信息来区分目标与背景,从而减少误检漏检问题。通过在近海船舶公开数据集Seaships7000 上进行实验验证,本文算法减少了误检漏检,提升了检测器性能。     

基于模型的装备维修性设计控制技术

伴随数字化设计方法日趋成熟,飞机装备维修性设计面临如何与三维数字化设计环境下功能性能设计同步的难题。对比分析了数字化环境维修性设计与传统维修性设计的主要差别,提出了基于飞机装备数字化设计环境维修性设计流程,研究了维修性设计参数的表达模型以及维修性参数信息在三维设计数字环境中的转化、集成与利用方式。基于图论和网络节点框图,提出了一种以节点网络图、单节点维修时间模型、维修过程时间模型为表征的飞机装备维修性设计与控制方法。经实例验证,提出的这套基于数字模型的维修性设计技术,对装备在数字化设计环境下同步开展维修性设计具有一定的工程指导价值。     

环下润滑结构对径向收油环收油效率影响的数值计算研究

为研究环下供油润滑系统中的流动过程和收油环收油效率的影响因素及其影响规律,基于VOF(Volume of fluid)两相流模型和滑移网格模型的数值计算方法,建立了环下润滑系统内部流场的计算模型。通过数值计算,获得了收油环的收油效率并验证了数值计算结果的有效性,分析和探讨了不同结构参数对收油效率的影响。计算结果表明:利用本文数值计算方法得到的收油效率和流动现象与已有实验和数值计算结果均一致;供油喷嘴角度和收油环外径均主要影响滑油射流冲击收油叶片的飞溅量和收油叶片切割滑油量,收油效率取决于二者的相对大小,θ=0°,θ=9°和r0=2mm,r0=6mm时收油效率取极大值;收油叶片数量和供油喷嘴与收油叶片间距离分别影响收油叶片切割滑油射流的时间间隔和滑油射流在到达收油叶片前的流动,不影响滑油射流冲击收油叶片的飞溅量和收油叶片切割滑油射流的量,对收油效率的影响较小。     

基于离散粒子群算法的航空发动机总装工艺优化方法

为了提高航空发动机总装工作的效率与质量,加强对总装工序和总装机件的管控,量化不同总装人员工作任务量,提高发动机总装的一致性和可追溯性,提出了1种发动机总装分区优化方法。以改进的2进制粒子群算法为基础,平衡了发动机总装各区域的工作内容,最小化各总装区域的工作差异,增强了每个区域装配机件的关联度,提高了总装工作的并行度,从而提高了装配质量。以某型发动机总装区域划分工作为实例,通过上述算法进行了总装区域划分,量化了所有装配区域每一工序的具体装配内容,减小了不同装配区域间的机件差异,杜绝了缺件、剩件等装配问题。