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。     

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。      

一种高传输带宽海量数据高性能固态存储技术

基于高分辨率对地观测卫星高数据带宽及海量存储的需求,介绍了一种高性能固态存储技术。以多路高速串行数据总线作为对外接口,以非易失性存储器阵列作为数据存储介质,实现了高速海量载荷数据的传输、存储和文件管理。经高分七号卫星验证,结果表明:采用该技术的存储系统具有传输速率高、存储容量大及数据多维检索等能力,可为今后卫星载荷数据存储提供新的设计思路和方法。     

基于卷积门控循环网络的滚动轴承故障诊断

针对许多基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法在小样本数据集下诊断性能下降的问题,提出一种基于卷积门控循环神经网络的轴承故障诊断模型。该模型使用两层的卷积网络来从输入信号中提取特征,同时使用tanh函数作为激活函数,且池化层使用大池化核来进行重叠下采样。将所提取得到的高层特征连接到双向门控循环网络。合并循环网络正向和逆向的最后一个状态,并连接一层全连接层进行输出。选用凯斯西储大学的轴承故障数据集来验证模型在小样本数据集下的诊断性能,实验结果表明,相比于其他类型的模型,该模型在仅有20个训练样本的情况下依然保持97%的识别准确率。      

高温存储对Sn-Pb-Ni凸点界面金属间化合物生长的影响

倒装焊工艺由于具有信号处理速度快、封装密度高、可靠性高等特点，已广泛应用于高密度集成电路封装工艺中。高可靠倒装焊器件的互连焊点通常采用10Sn90Pb等高铅焊料，该焊料具有剪切强度高、可靠性高等优点，但其熔点高、回流工艺窗口窄等特性给封装工艺带来一定难度，此外该焊料在高温存储环境的可靠性有待进一步提高。本文采用Ni元素对10Sn90Pb焊料进行改性，研究高温存储下Sn-Pb-Ni体系凸点的力学性能以及金属间化合物（Intermetallic compound,IMC）的生长演变规律，以此评估Ni元素对10Sn90Pb凸点可靠性的影响。主要结果如下：适量添加Ni元素可以细化10Sn90Pb焊点界面处IMC晶粒，降低高温存储条件下的IMC生长速度，但在一定程度上会降低凸点的剪切强度。0.05%~0.1%含量的Ni元素添加对10Sn90Pb凸点综合性能提升较为显著。     

计算机连网技术与应用设想

随着微机技术的发展,微机局域网技术和产品获得迅速的进展。文章概括介绍了计算机网络的基本知识,重点介绍了目前流行的局域网(LAN)技术,对在电子元器件质量保证体系中的计算机组网进行了概要设计,重点突出这一设计的层次和地位,供决策者参考。     

不可忽略的ATM网络安全

本文结合中国民航数据网(ATM网）的实际情况，并根据ITU—T和删论坛中有关删安全的相应论述，对删网络的安全性进行了简述。     

民航网络与信息安全监管工作浅谈

民航网络与信息安全监管，是指民航行政机关依据法律法规对民航信息系统物理安全和运行安全以及关键信息的生成、存储、传递和利用的过程及手段，实施审批、审定、审核、监督、检查的行为。2006年7月至11月，民航部分企事业单位相继发生离港系统故障，故障造成航班延误，旅客滞留机场，干扰了民航的正常生产秩序，社会影响较大。离港系统故障事件，反映出相关单位在网络与信息安全日常管理上存在缺陷，技术保障上存在漏洞，应急措施上存在不足，