基于民机维修文本数据的故障诊断方法

在民航检修与维护过程中积累了大量蕴含丰富故障特征的文本维修记录，然而由于维修文本本身存在复杂性，其还未实现智能诊断，数据利用率低。提出一种不断修正迭代的基于预训练语言模型双向转换器编码表示（BERT）及轻量级梯度提升机（LightGBM）的飞机维修记录的故障原因分析方法，求解文本形式的维修记录中的故障原因，用以辅助维修人员进行正确的维修决策。首先，在基于BERT的故障诊断模型Transformer特征提取架构中引入多头注意力机制，以充分捕捉融合上下文的双向语义、更加关注于重点词汇；其次，为了提高诊断速度减少模型的参数并融合LightGBM模型来实现维修文本的故障原因分类；最后，将改进的模型与其他常用文本分析模型进行对比实验，在基于民机维修文本的故障诊断中该模型的准确率比TextCNN模型、LSTM模型和BiLSTM模型分别提升了38.99%、22.98%和18.16%，且BERT-LightGBM模型比BERT模型诊断速度提升了0.91%。表明所提方法在实现飞机维修文本故障诊断方面的有效性及优越性。     

基于工程教育专业认证背景下地方特色院校“金课”建设的研究与探索

"金课"作为一项新提出不久的概念,许多重点院校和地方特色院校已经着手打造了一部分精品课程,主要是一些开放性课程和文法类课程,原因是这一类课程思维发散,教学手段多样,可以运用现代化信息技术手段采取线上线下教学模式。但是教育部推出的"金课"建设不单单只是针对于这些类课程,对于工科专业的课程建设,也需要打造"金课",尤其是以工程教育专业认证的标准和理念打造地方特色院校"金课",是我们这些地方特色工科院校需要重点研究和探索的。本文的研究重点在于如何把工程教育专业认证的理念与课程建设有机融合体现工科"金课"的"四性"。     

基于DLatLRR与VGG Net的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光图像融合中特征损失严重、显著目标不突出的问题，提出了一种低秩表示分解与深度神经网络相结合的图像融合算法。首先，对源图像进行潜在低秩表示分解（DLatLRR），得到相应的低秩部分、显著部分及稀疏噪声。然后，分别采用16层的VGG Net模型和联合特征加权算法对低秩部分与显著部分进行融合，舍弃二者的稀疏噪声。最后，对融合得到的低秩部分和显著部分进行图像重建，得到最终的融合图像。实验结果表明:与其他算法进行比较，所提算法能够对图像的深层次细节特征进行融合，突出场景中的感兴趣区域，且融合图像的相关差异和、结构相似性、线性相关度等多种客观指标均有所提升，提升最大值分别为0.73、0.15、0.11，噪声产生率的最大缩减值为0.041 2。      

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。     

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%。     

反推装置对翼身融合分布式推进系统气动性能影响数值模拟

为了研究新型反推装置对翼身融合分布式推进系统气动性能的影响,将机身简化为二维模型,利用数值模拟的手段来研究攻角、反推开度,以及风扇打开或关闭对飞行参数的影响,为翼身融合分布式推进系统的反推装置设计提供初步的意见和建议。结果显示:反推闭合和风扇打开之后该机型的升力系数和俯仰力矩系数都会有较大增加;随着反推开度的增加,升力系数和俯仰力矩系数也随之增加;来流攻角对翼身融合分布式推进系统的气动性能也有较大影响。      

复合导引头目标信息融合抗干扰技术研究

复合导引头由微波制导至红外制导的过程中,受干扰条件的影响,有可能出现错误交班。为了提高导引头应对干扰的能力,设计了一种微波/红外目标信息融合抗干扰方法,该方法利用微波与红外目标信息进行关联度检测,对跟踪微波与红外运动的趋势进行在线实时判断,及时做出干扰误交班判定。在进行了干扰误交班的情况下,MATLAB数字仿真结果表明,该算法能够准确有效地给出干扰误交班判断,从而保证了在干扰环境下对目标跟踪的稳定性。     

利用人工神经网络快速计算木星系磁坐标

在木星辐射带研究中，从地理坐标向磁坐标的准确转换是建模基础.以往的建模中，磁壳参数L值的计算基于磁偶极场假设，该方法精确度较差.结合最新的高精度木星磁场模型JRM09，本文提出基于磁力线追踪法的木星磁坐标计算方法，并分析其合理性和必要性.要求精确度较高时，磁力线追踪法计算耗时很长.本文在磁力线追踪法的基础上进行改进，提出基于人工神经网络的磁坐标快速计算方法.该方法包括分类器和拟合器.分类器基于Adaboost算法的BP神经网络，用于预测某地理坐标是否在内磁层，如果在内磁层，则用拟合器计算L值.拟合器采用遗传算法优化BP神经网络.结果表明，分类器的分类错误率在3%以内，而拟合器的预测误差在7%以内.以Juno号一圈探测轨道为例，利用神经网络的磁坐标计算法比磁力线追踪计算法速度快3个数量级以上.基于人工神经网络的磁坐标快速计算方法可用于未来木星辐射带的研究.