气室无磁加热结构研究进展与展望

碱金属气室是原子陀螺、原子磁强计和原子钟等原子测量仪器的核心部件.原子密度主要受加热温度的影响,高均匀性、高稳定性的气室加热结构是保证碱金属原子密度稳定的关键技术,对提升原子测量仪器输出信号的灵敏度至关重要.回顾了目前常用的碱金属气室加热方法,针对加热层、传热层、保温层等组件,梳理和总结了碱金属气室加热结构的发展方向和发展历程,并在此基础上展望了未来碱金属气室加热结构的发展趋势.     

基于强化学习的在轨目标逼近

从强化学习的角度,对在轨目标逼近问题进行研究,设计了一种整合制导与控制的端到端的算法.首先对在轨目标逼近问题进行数学建模;然后对强化学习算法原理进行简介,根据问题特点分析不同强化学习框架的优劣,确定以DDPG作为算法框架,并设计了基于强化学习的在轨目标逼近算法;最后通过仿真验证,分析了基于强化学习逼近算法的优劣性.     

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。      

基于异构网络表示学习的评分预测模型

深入分析电商行业的用户个性化数据并提供推荐服务近年来已成为业界的热点。推荐服务的基础是对用户的潜在兴趣进行挖掘，并对商品的感兴趣程度进行预测。因此，以此为背景，研究用户对商品的评分预测。对电商业的关系型数据在推荐系统中的应用进行了研究，提出了通过使用网络表示学习进行评分预测的方法。首先，将关系型数据构建成异构网络，用户和商品为网络中的节点。然后，设计了兼顾网络结构信息和节点之间相似性的个性化异构网络采样方法，并对节点进行表示学习。最后，将学习到的用户、商品表示向量输入到神经网络中进行训练，利用优化后的神经网络模型进行评分预测。实验结果表明:所提方法在YELP 13、Movielens 100k、Movielens 1m数据集上都有较高的准确率，对比常用方法，准确率提升6.5%以上。      

联邦学习安全与隐私保护综述

联邦学习是一种新型的分布式学习框架，它允许在多个参与者之间共享训练数据而不会泄露其数据隐私。但是这种新颖的学习机制仍然可能受到来自各种攻击者的前所未有的安全和隐私威胁。本文主要探讨联邦学习在安全和隐私方面面临的挑战。首先，本文介绍了联邦学习的基本概念和威胁模型，有助于理解其面临的攻击。其次，本文总结了由内部恶意实体发起的3种攻击类型，同时分析了联邦学习体系结构的安全漏洞和隐私漏洞。然后从差分隐私、同态密码系统和安全多方聚合等方面研究了目前最先进的防御方案。最后通过对这些解决方案的总结和比较，进一步讨论了该领域未来的发展方向。     

大型飞机平尾翼尖涡对后体涡系影响的实验研究

大型飞机在飞行过程中机身后体会产生一对反向旋转的脱体涡（后体主涡），该涡与平尾翼尖涡共同构成飞机后体的涡系结构。在风洞中，利用激光粒子测速（PIV）方法，对单独后体和加装不同展长平尾的后体，分别研究涡系结构的动力学特征。结果表明:后体主涡的涡核中心沿流向明显向上移动；加装平尾后，涡系呈现典型的四涡结构，平尾翼尖涡对后体主涡影响显著，加大了后者向上移动的趋势，同时使其沿展向外移，并显著削弱其涡旋强度；平尾展长增加后，后体主涡受到的影响有所减弱。在低速环境下，来流速度对后体涡系结构的无量纲动力学参数影响较小。     

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%。