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。     

星载激光通信终端在轨机动对温度影响

对激光通信终端在轨瞬态温度变化开展了仿真，以期研究在轨机动的影响、热分析和热试验时机动模式的简化模拟。通过合理地分析与简化，建立终端的轨道热分析模型，准确模拟在轨机动，根据典型机动模式、外热流和涂层退化等因素设计了计算工况，得出了终端在轨运行过程中的温度场随时间和姿态变化规律。结果表明：不同机动模式下的温度变化存在差异，最大可达23.0℃，采用固定姿态或一维转动的简化热分析或热试验不能准确模拟实际飞行温度，甚至不能部分替代二维转动热分析或热试验；光学天线和反射镜的温度控制是制约终端工作的瓶颈，为终端设计合适的避光机动策略，可大幅度提高温度稳定度和均匀度。研究结果可以为光机电设备在轨机动策略的设计和改进提供参考。     

复合材料尾减管加载变形仿真分析与试验验证

复合材料尾减管发挥着支撑直升机尾减速器和尾桨的重要作用。由于受尾桨的推力作用尾减管在使用过程中会沿推力方向产生变形,若变形过大会影响尾桨的正常运行进而对直升机安全产生威胁。为掌握复合材料尾减管在限制载荷作用下的变形情况并评估仿真分析的准确程度,对尾减管变形状况进行了有限元仿真和试验验证,仿真与试验的边界条件设置均模拟产品的真实装机状态。研究表明,复合材料尾减管变形位移的试验结果最大值为9.22mm,仿真结果比试验结果的最小值相比高出0.69mm,仿真与试验结果的偏差较小,吻合程度较高。     

导流锥结构参数对燃气弹射筒内压力冲击平滑效果影响研究

针对导流锥结构参数对内弹道流场耦合影响问题，基于动态分层动网格技术，构建了含导弹运动和二次燃烧的内弹道数值模型，并验证了模型可靠性。解耦分析了导流锥半径、高度及冲击高度对内弹道流场特性和载荷的影响。结果表明：导流锥的结构直接决定燃气飞溅现象的产生和流场结构的紊乱程度，导流锥的半径、高度和冲击高度的改变会对燃气反射点的位置、二次燃烧的区域以及剧烈程度产生影响;结构优化后的导流锥，较大程度地缓解了冲击现象，获得了较好的平滑效果，筒底压力较实验装置降低了24.5%。     

酚醛树脂基纳米多孔材料的制备及结构调控

酚醛树脂基纳米多孔材料（Phenolic Resin-based Nanoporous Materials，PNM）是满足新一代航天飞行器轻质、高效隔热需求的新型热防护材料，传统制备方法中需使用超临界干燥技术，制备周期长、成本高。本研究通过两步法，即先合成线性酚醛树脂，再进行溶胶-凝胶的方法，实现了常压干燥PNM的制备。系统研究了固化剂含量、固化温度和固化时间对材料结构的影响和调控作用，分析了影响材料收缩率和热稳定性的因素。结果表明，PNM的微观纳米结构的变化会影响材料干燥后的收缩率，制备大颗粒、大孔径的微观结构更有利于降低材料的收缩率。而PNM的热稳定性主要受交联反应过程形成的化学结构的影响，通过优化固化剂的含量可提高PNM的热稳定性。当固化剂含量为10%，固化温度提高至150℃，固化时间延长至48 h的条件下，获得的PNM有最高的热稳定性（900℃下的残碳率为54.2%）、最发达的孔结构（比表面积为264.0 m²/g、孔容为2.67 cm³/g、平均孔径为40.0 nm）和最小的收缩率（0%）。此PNM制备方法简单、性能优异，在未来航天飞行器上有广阔的应用前景。