一种基于深度学习的电磁信息泄漏检测方法

电子信息设备工作时无意发射的电磁波中包含有用信息，会导致电磁信息泄漏，从而威胁设备的信息安全。现有的电磁信息泄漏检测方法，在复杂现场环境下，难以从具有不确定性的电磁泄漏信号中提取有用信息。面向电磁信息安全问题，开展了电磁信息泄漏检测研究，提出了一种基于深度学习的检测方法。设计了一个适用于电磁泄漏信号的一维卷积神经网络，并结合改进的梯度加权类激活映射方法，在未知电磁信息泄漏特征的前提下，通过深度学习实现电磁信息泄漏特征的智能标定和自动提取，从而解决了现场环境下电磁信息泄漏检测难以提取有用信息的问题。分别通过实测和仿真对比实验，验证了所提方法的有效性。      

先进战斗机过失速机动大气数据融合估计方法

可控的过失速机动是先进战斗机超机动性能的重要标志，飞机飞行包线的扩大已超出传统的大气数据系统测量范围，可靠的迎角、侧滑角、总压、静压等飞行大气数据是制约先进战斗机过失速机动中飞行控制的关键因素。以中国推力矢量验证机为对象，基于过失速机动飞行试验的数据，开展大气参数估计与验证研究。结合过失速机动的时间与空间特性，研究了基于风速、地速、空速矢量和惯性姿态、导航参数的大气参数融合计算方法；针对过失速大迎角状态下飞机周围气流非定常、模型非线性导致的融合大气参数误差的复杂特性，进一步构建深度神经网络，对机动状态融合迎角、侧滑角的强非线性误差进行拟合。仿真和飞行试验表明：该方法可在大迎角飞行状态下实现主要大气参数的融合估计，过失速机动过程中融合迎角误差优于2.3°，融合得到的大气参数可为过失速大迎角机动飞行控制提供可靠的大气参数状态反馈。     

基于深度神经网络的粒子图像测速算法

粒子图像测速(PIV)作为一种流体力学实验技术,能够从流体图像中获取全局、定量的速度场信息。随着人工智能技术的发展,设计用于粒子图像测速的深度学习技术具有广泛的应用前景和研究价值。借鉴在计算机视觉领域用于运动估计的光流神经网络,采用人工合成的粒子图像数据集进行监督学习训练,从而获得适用于流体运动估计的深度神经网络模型,并且能够高效地提供单像素级别分辨率的速度场。文中采用人工合成的湍流流场粒子图像进行初步实验评估,并讨论PIV神经网络的隐藏层输出和内在原理,同时将训练而成的深度神经网络模型与传统的相关分析法、光流法对比;随后进行射流流场测速实验,验证深度神经网络PIV的实用性。实验结果表明,文中提出的基于深度神经网络的粒子图像测速在精度、分辨率、计算效率上具有优势。     

人工智能技术在嵌入式代码审查中的应用与展望

代码审查是航天嵌入式软件开发中的重要环节.近年来，随着嵌入式软件开发需求的增多，传统以人工为主的代码审查方法逐渐不能满足快节奏的软件开发流程.为了减轻审查人员的压力，提升审查效率，研究者们逐渐将目光转向以深度学习技术为首人工智能领域，尝试寻求技术上得突破，以开发更智能的审查系统.本文对近年来人工智能技术在代码审查及程序理解中应用的相关工作进行了归纳总结.首先简要介绍了嵌入式代码审查工作目前面临的困境及解决方案.然后引出了代码审查中的一项重要活动，即程序理解.并详细阐述了目前基于人工智能的程序理解在代码审查中的应用情况.最后根据相关领域的发展情况，对未来代码审查的发展方向作了进一步的探讨.     

直角深度测量尺

我们在生产中常遇到这样一些零件:其深度尺寸用一般量具无法直接测量。如图1a中H_1齿尖高度尺寸,H_2齿底至平面深度尺寸,H_3小孔底面至平面深度尺寸,图1b中L、L_1、L_2内孔台阶尺寸,图1C中H圆锥孔底点至平面尺寸,图1D中B宽度尺寸,均无法用通用量具直接进行检测。这对产品质量和生产效率都会带来不利影响。 为了解决诸如上述列举的几何形状中各     

汽车用齿轮激光淬火工艺研究

对汽车齿轮材料 40CrNiMo的表面激光淬火工艺进行了研究 ,分析了工艺参数对硬化深度及耐磨性的影响。通过试验 ,证明 40CrNiMo激光淬火工艺可行     

深度节流补燃循环发动机系统稳定性研究

补燃循环发动机深度节流过程中,系统参数大范围变化,低工况时喷注器压降和供应系统节流元件压降较低,容易出现推进剂供应系统与热力组件耦合的不稳定问题。针对10∶1深度节流富氧补燃循环发动机,通过Nyquist稳定性分析方法,对发动机全工况范围内泵后供应系统和燃气系统耦合稳定性进行仿真研究。结果表明:富氧补燃循环发动机燃料供应路与燃气路形成的闭环系统在低工况时,稳定裕度较低,改善燃气发生器喷雾燃烧效果以缩短时滞、增加燃气停留时间、在靠近燃气发生器位置增加供应系统压降能提高系统稳定裕度。     

基于局部几何特征的稠密点云配准方法

针对现有的稠密点云配准方法依赖初始位置设定、计算成本高、配准成功率不高等问题，提出了一种基于点云局部几何特征的稠密点云配准方法。采用深度卷积网络模型提取点云的局部几何特征，从而减少了三维点云数据的噪声、低分辨率和不完备性等带来的影响。在此基础上，使用K维树搜索完成局部几何特征描述子的关联工作。最后，通过随机采样一致算法对点云的相对位姿进行鲁棒的估计。通过对开源数据集上5个典型场景中的数据测试表明，该方法的配准成功率达到92.5%，配准精度达到0.0434m，配准时间相对最邻点迭代配准算法缩短了74.7%，实验结果验证了该方法的有效性、实时性和鲁棒性。     

无氰亚硫酸盐镀金

重点论述了无氰亚硫酸钠镀金的优点、配方及工作条件、配置程序，应用于实际生产中的效果及优点．     

基于Depth from Focus的图像三维重建

应用改进Laplacian聚焦算子实现序列图像的融合显示,用高斯插值算法得到图像三维重建中的高度图,并设计一种轮廓线算法对高度索引图进行了三维重建;成功地应用于摄像机拍摄序列图像的三维重建,弥补了摄像机物镜焦深范围有限不能采样清晰大幅图像的不足.理论和实验结果证明,用该方法生成的二维融合图像和三维显示图像,恢复出比较精确的物体表面深度信息,提高了图像的清晰度.