气室无磁加热结构研究进展与展望

碱金属气室是原子陀螺、原子磁强计和原子钟等原子测量仪器的核心部件.原子密度主要受加热温度的影响,高均匀性、高稳定性的气室加热结构是保证碱金属原子密度稳定的关键技术,对提升原子测量仪器输出信号的灵敏度至关重要.回顾了目前常用的碱金属气室加热方法,针对加热层、传热层、保温层等组件,梳理和总结了碱金属气室加热结构的发展方向和发展历程,并在此基础上展望了未来碱金属气室加热结构的发展趋势.     

基于残差NLSTM网络和注意力机制的航空发动机剩余使用寿命预测

针对长短期记忆（LSTM）网络对于多维数据特征识别和提取上存在不足的问题，在其改进模型嵌套式长短期记忆（NLSTM）网络的基础上，提出了一种基于注意力机制和残差NLSTM网络的剩余使用寿命预测方法。该方法将双层NLSTM网络代替残差块中的主网络，保留捷径连接中的卷积神经网络结构，既能充分提取时序特征又能保证有用数据在网络层中的跳层传递，并融入注意力机制构建多层残差网络，注意力机制的使用能够选择出对预测结果有重要影响的信息，有效提高预测的准确率。在航空发动机退化实验数据集上进行实验分析，结果表明：所述方法能有效建立监测数据与发动机健康状态之间的关系，剩余使用寿命预测误差较未改进残差结构方法平均降低10.8%，比未融入注意力机制方法平均降低18.9%，有效提高了预测精度。     

内装式空射运载火箭重力出舱机箭耦合动力学分析

研究了以运输机为平台的内装式运载火箭空射过程载机和火箭的耦合动力学建模。建模针对两个阶段：第一阶段，火箭固定于载机机舱内，两者构成一个整体，按照普通刚体的力学方法处理；第二阶段，火箭解锁后，沿着舱内的发射筒向外滑行，载机和火箭形成两刚体相互作用的耦合系统，基于牛顿-欧拉法建立系统动力学模型。载机在空射火箭过程中，油门和升降舵满偏，在加速前飞的同时拉大姿态俯仰角，火箭在自身重力分量和惯性力的作用下，沿着机舱内的发射筒加速向外滑行，直至与载机分离。数值仿真分析了空射过程载机的重要力学参数的变化过程，验证了载机操控策略的可行性和安全性，可为未来中国空射运载火箭技术设计提供数据参考。     

高精度微弱磁场信号采集系统的设计与实现

微弱磁场测量是研究物质特性和探索未知世界的重要手段之一。实现高精度的微弱磁场信号测量需要设计高精度的信号采集系统,而以模拟量输出的磁强计通常需要数字采集系统进行模/数转换。为此,文章设计开发基于Σ-Δ型模/数转换器(ADC)的高精度微弱磁场信号采集系统,包括系统硬件电路设计和系统核心控制器FPGA的功能设计,实现了FPGA对ADC的读写控制,以及ADC输出数据的接收和发送等。性能测试结果表明,该系统的有效采样位数可接近理论值(21位),输出噪声RMS值为1.9μV,磁场测量精度满足0.1 nT要求。     

星载高速数字电路电源芯片选型及电源完整性设计

优化电源完整性及可靠性设计可以有效提高高速数字电路在高速、高负载及极端环境下工作的性能及可靠性。通过对开关式点电源及LDO (低压差线型稳压器)两种供电方式在星载高速数字电路中的应用特点进行分析,总结出针对两种电源在电源完整性上的设计准则,量化相应测试指标,通过对开关类电源LTM4644及LDO型电源对信号完整性设计及电源芯片选型进行研究优化,为星载高速数字电路电源完整性设计及测试提供部分参考及依据。     

基于模因算法的飞机装配序列规划

针对飞机制造的装配序列规划问题,提出一种基于模因算法的飞机部件装配序列规划方法。在装配优先约束矩阵和非正交干涉矩阵的基础上构建装配规划模型,以飞机零部件间的装配方向和装配工具的差异性来构建适应度函数。在非干涉解空间中进行全局搜索,获得较优的装配规划方案,通过二叉树中序遍历法将较优的方案转化为可行解,再经过交叉操作和变异操作后,在可行解空间内进行局部搜索,最终获取较优的装配方案。以某型号的飞机舱门装配为例,通过与传统遗传算法对比,证实模因算法在飞机装配序列规划中的可行性和有效性。     

一种基于OPTICS聚类的仅测角导航目标检测算法

仅测角自主导航方法具有设备简单、复杂度低，功耗低的优点，在空间任务中具有广泛的应用前景.针对中远距离下空间目标特征少的特点，提出了一种利用基于OPTICS聚类算法的空间目标检测方法，可用于仅测角导航过程中的目标检测.对原始星图进行预处理提取星点及目标点，并结合星图识别的结果选择部分帧，使用经过改进的OPTICS聚类方法获得目标运动轨迹.最后，使用本文中的算法对软件仿真出的含有目标的高精度星图进行处理验证了算法的可行性.在卫星相对于空间目标抵近过程中，目标检测的水平误差及垂直误差小于0.15°的帧数分别占到了85.4%以及99.6%.相比AVANTI实验中的目标检测方法，减少了在轨任务中相关参数的调节，进一步提升了算法的自主性.     

联邦学习安全与隐私保护综述

联邦学习是一种新型的分布式学习框架，它允许在多个参与者之间共享训练数据而不会泄露其数据隐私。但是这种新颖的学习机制仍然可能受到来自各种攻击者的前所未有的安全和隐私威胁。本文主要探讨联邦学习在安全和隐私方面面临的挑战。首先，本文介绍了联邦学习的基本概念和威胁模型，有助于理解其面临的攻击。其次，本文总结了由内部恶意实体发起的3种攻击类型，同时分析了联邦学习体系结构的安全漏洞和隐私漏洞。然后从差分隐私、同态密码系统和安全多方聚合等方面研究了目前最先进的防御方案。最后通过对这些解决方案的总结和比较，进一步讨论了该领域未来的发展方向。     

大型飞机平尾翼尖涡对后体涡系影响的实验研究

大型飞机在飞行过程中机身后体会产生一对反向旋转的脱体涡（后体主涡），该涡与平尾翼尖涡共同构成飞机后体的涡系结构。在风洞中，利用激光粒子测速（PIV）方法，对单独后体和加装不同展长平尾的后体，分别研究涡系结构的动力学特征。结果表明:后体主涡的涡核中心沿流向明显向上移动；加装平尾后，涡系呈现典型的四涡结构，平尾翼尖涡对后体主涡影响显著，加大了后者向上移动的趋势，同时使其沿展向外移，并显著削弱其涡旋强度；平尾展长增加后，后体主涡受到的影响有所减弱。在低速环境下，来流速度对后体涡系结构的无量纲动力学参数影响较小。