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。     

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%。     

多喷嘴气动直线度量针及其校准环的设计与使用方法

提出在浮标式气动量仪上采用多喷嘴气动直线度量针测量内孔直线度。分析和研究了多喷嘴气动直线度量针的测量原理及方法,设计制造了多喷嘴气动直线度量针及校准环。通过实例,对在浮标式气动量仪上用多喷嘴气动直线度量针测量内孔直线度的方法进行了验证。结果表明,在浮标式气动量仪上用多喷嘴气动直线度量针测量内孔直线度效率高、精度高。设计的多喷嘴气动直线度量针实用、可靠,完全满足客户要求,填补了行业的一项技术空白。     

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.     

一类生化反应系统的定性分析

论文研究了一类生化反应系统：dx/dt=b-(c d)x^py，dy/dt=a dx-x^py，得到了该系统极限环存在与唯一的充分条件。     

同轴腔滤波器与微放电

介绍同轴腔滤波器及其环耦合同轴腔，对同轴腔内的微放电现象作了深入分析，并取得了分析结论，对设计及工艺也提出了一些建议。     

加油站油气回收解决方案

石油是我们主要的能源之一，汽油作为商品在销售过程中要经过多层环节，不可避免的挥发损耗约占1％，这部分损耗主要发生在成品油的罐内调合、铁路油罐车、公路运油槽车、水运船泊的收发油、加油站给汽车加油时和加油站地下罐的收油、铁路油罐车卸油系统液环真空泵油气排放等过程中，经济损失巨大，而且污染环境，同时还增加了不安全因素，所以油库、油品收发场所和加油站就成为安全监督和油库消防的重点部位。