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。     

一种电离层TEC格点预测模型

基于分析时间序列数据的门限控制单元（GRU）神经网络模型，利用电离层TEC网格点历史数据、太阳活动指数、地磁活动指数作为预测因子，提出一种高精度电离层TEC格点预测模型.对全球60个网格点的数据进行了模型预测和对比实验，得到北半球平均相对精度的均值为83.96%，高于南半球的73.60%，表明预测模型在北半球的适应性更好，且中低纬地区的适应性优于高纬地区；预测模型在磁扰动期的平均相对精度的均值比磁平静期平均相对精度的均值高，约1.95%；与基于递归神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）和双向长短时记忆网络（Bi-LSTM）的电离层TEC单站预测模型相比，本文预测模型的均方根误差（RMSE）平均为原来的80.8%.      

低温微晶锌磷化工艺研究

过去获得的磷化复盖层,需要保持在60—98℃下操作,这样消耗了大量的能源。本工艺可在低温(20—49℃)下磷化,因而减少了工艺过程中能源的消耗,获得优质的磷化复盖层,而且该复盖层对涂饰等是优良的底层,并且该磷化工艺的成本较低。     

浅谈表面贴装工艺

简述了表面贴装工艺，通过工艺试验对点焊膏、贴片、再流焊等工艺过程进行了摸索，并掌握了表面贴装工艺的工艺流程和工艺参数。     

石墨加工工艺

通过对石墨材料理化及加工特性的认真分析，找到了在加工石墨零件时容易出现崩角、掉渣等质量问题的原因，提出了解决问题的措施与方法。     

微小空间薄液膜相变传热的微尺度效应

对微小空间的相变传热和流动的微尺度效应的研究进展进行了阐述，包括下列几个方面：固体表面上薄液膜厚度的微尺度效应；圆形截面毛细管管径的微尺度效应；毛细管的截面形状微尺度效应；壁面纳米级粗糙度的微尺度效应；微型热管(MHP)的微尺度效应和连续性极限、堵塞极限；平板热管(FMHP)的壁面粗糙度微尺度效应和沸腾极限；脉动热管(PHP)管径的微尺度效应；薄液膜的稳定性等。研究分析了上述各方面微尺度效应的机理，归纳推知增加每个薄液膜区域的面积和增加薄液膜区域的数量这两种方法均可提高蒸发器的性能，后一种方法可操作性强，为高效蒸发器性能的提高指明了方向。     

《电子工艺实习》课程改革与基地建设

随着电子技术的飞速发展,电子工艺实习已经成为高校人才培养中的必修课,通过实习使学生在实践动手能力和工程素质方面得到培养和锻炼,如何突破传统的内容与训练模式,把实习融入高科技;如何建设和完善实习基地,已成为各高校普遍关心的问题,本文就清华大学近几年针对电子工艺实习的课程改革与基地建设介绍了自己的做法与同行交流.     

F—SS战斗机的机器人表面喷涂

Ｆ－２２是一种超音速巡航急性央战斗机，要求有良好的重复性及可靠性好的喷漆，以保证低的可探测性。介绍了用机器人喷涂的原因及其效果，简单报道了迷彩的特殊工艺。     

表面安装技术（SMT）中的红外再流焊接

依生产实践介绍表面安装技术(SMT)中的红外再流焊接的加热机理、焊接过程及焊接温度曲线的调整,列表给出红外再流焊接中常见的问题和原因。