军航无人机与民航航班侧向碰撞风险评估

近年来无人机(UAV)已经成为新型作战力量。为解决军航UAV与民航航班之间的飞行冲突，确保飞行安全，对经典EVENT模型进行改进，提出适用于UAV的碰撞风险模型。着重研究了导航方式、人为因素、高空风对于UAV飞行的影响，并构建了相应的位置偏差模型。首先，利用蒙特卡罗法求解军航UAV与民航航班之间侧向间隔丢失的频率；其次，利用MATLAB进行算例仿真，验证模型的有效性，并得出了侧向碰撞概率随参数变化的关系；最后，通过计算不同安全间隔下的碰撞风险，对空域使用提出建议。      

舰载无人机滑行轨迹控制方法

舰载无人机是航母-舰载机系统的重要作战武器，实现舰载无人机在航母甲板上的自主滑行对于提高甲板作业效率具有重要意义。对舰载无人机滑行轨迹控制方法问题进行了研究。首先，描述甲板滑行任务的过程，在此基础上，建立滑行轨迹控制问题的数学模型，包括舰载无人机甲板滑行运动模型、滑行任务约束条件以及评价轨迹控制任务的性能指标。其次，考虑甲板环境和轨迹控制任务要求，基于模型预测控制思想，将在线滑行路径规划与轨迹控制结合，采用滚动优化方法计算出舰载无人机实际滑行轨迹，并且得到控制指令信号。最后，以“尼米兹”级航母为例，对不同停放位置舰载无人机起飞前的滑行轨迹进行仿真计算，结果表明了模型的合理性和算法的有效性。      

基于多尺度残差卷积网络的HEVC视频隐写分析

图片、语音、视频等多媒体形式的信息交流在网络通信中占有重要地位，同时也有很多非法信息的传播隐匿于此。隐写分析是甄别隐秘信息是否存在的有效手段，提出了一种通用的基于多尺度残差卷积网络的HEVC视频隐写分析算法。网络主体由残差计算、特征提取和二分类3部分构成，其中在特征提取部分针对性地提出了残差卷积层、多尺度残差卷积模块及隐写分析残差块。实验结果表明:所提算法基于视频像素域分析网络的检测率高达99.75%，比传统的手工提取特征方法具有更大的优势。      

升力体式浮升混合飞艇多学科设计优化

升力体式混合飞艇是全球远距离大载重运输的重要选择，随着全球贸易的发展，逐渐成为国内外的研究热点。作为航空宇航技术、新能源技术和高性能材料技术相结合的新概念飞行器，混合飞艇设计过程需对多个学科进行综合考虑和优化。为了将多学科设计优化（MDO）方法引入到混合飞艇的总体设计中，将其分解为能源子系统、气动和推进子系统以及结构和重量子系统。在子系统模型构建的基础上，提出具有自适应能力的基于响应面的并行子空间优化（CSSO-RS）算法，将重量平衡和能量平衡作为实现远距离载重运输的约束条件，并提出爬升、日间巡航、滑翔和夜间巡航的多阶段任务剖面，以充分利用太阳能电池、燃料电池和锂电池的优势，实现混合飞艇的最优化设计。优化结果表明:具有自适应能力的优化算法在精确度和计算效率上均有明显的优势，同时重量分配的结果也为混合飞艇结构轻量化设计和能源系统设计提出了更高的要求。      

基于复杂网络的车载自组织网络脆弱性分析

车载自组织网络(VANET)作为智能交通的重要基础应用，其安全稳定地运行是交通系统乃至社会经济可持续发展的需要。以最大连通度、连通分支平均规模、全局网络效率等参数为脆弱性测度指标，基于复杂网络理论，应用车辆仿真软件(VanetMobiSim)建立了VANET网络拓扑模型，详细研究了在随机攻击和蓄意攻击模式下脆弱性量化指标随节点移除比例的变化关系；通过仿真实验分析了节点密度、信号辐射半径及不同攻击策略对VANET脆弱性的影响。仿真结果表明:VANET在蓄意攻击下比较脆弱，基于节点介数的蓄意攻击效能最强；节点密度、信号辐射半径越小，VANET连通性越差，网络越脆弱。所提方法和结果为VANET拓扑控制优化和网络管理决策提供了理论依据。      

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%.      

基于卷积神经网络双层壁三维热应力预测方法

为实现三维物理场的预测，提出一种利用卷积神经网络（CNN）对双层壁冷却结构外壁三维热应力快速评估方法。针对双层壁冷却结构外壁平板状的结构特征，沿壁厚方向将温度场切分为多个切片。将温度作为卷积网络输入张量的基本元素，不同厚度位置的切片对应输入张量的通道维度，从而实现将三维温度场输入进网络，并输出在热载荷作用下的三维等效应力场。结果表明：训练收敛后的网络在测试集上的平均绝对误差为1.23 MPa，平均相对误差为15.10%，对峰值应力的平均绝对误差为16.10 MPa，平均相对误差为11.81%。对于双层壁冷却结构的热应力预测问题，CNN能够很好地完成温度到应力的映射。使用深度学习方法探究热弹性问题的潜在机理有望实现。     

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。     

基于客流密度的地铁列车空调夏季送风温度控制模型研究

客流密度是影响地铁列车客室内热舒适性环境的重要因素,传统的地铁列车客室温度控制主要是根据UIC-553标准,以室内外温差作为控制核心.本文通过构建全尺寸地铁列车客室-乘客-空调送风耦合的一体化模型,利用实车试验与数值模拟相结合的方法,对地铁列车客室内的热舒适性展开研究.探讨客流密度对地铁列车客室内热舒适环境的影响规律以及不同客流密度下客室平均温度与空调送风温度之间的关系,得到了不同客流密度下能满足人体热舒适性体验的空调送风温度,提出了一种基于客流密度的地铁列车空调夏季送风温度控制模型.     

无人自转旋翼机建模与控制方法研究

以500kg级无人自转旋翼机为研究对象,研究了样例无人旋翼机的建模和自动飞行控制技术.首先,基于解析形式叶素积分法给出自转旋翼机的建模方法,并给出了样例旋翼无人机的数学模型;然后,设计了无人旋翼机的俯仰和滚转控制律,并在此基础上设计了速度、高度及侧偏控制律.最后,通过飞行试验验证了模型的准确性及控制律的有效性.