详细化学反应机理对预混丙烷钝体熄火模拟影响

航空发动机熄火预测是重要关键问题之一，湍流和化学反应的非线性相互作用使预测非常困难。本文采用大涡模拟（LES）对湍流进行高精度模拟，采用概率密度函数输运方程湍流燃烧模型（TPDF）耦合JL4、Z66和H73三种化学反应机理，对预混丙烷钝体熄火现象和规律进行研究。JL4的反应机理最简单，反应释热快，局部放热高，火焰宽度大，火焰两侧温度梯度大，燃烧更加趋于稳定，无法模拟出熄火状态。H73机理绝热火焰温度低，火焰温度低，回流区中部OH含量高；在近熄火状态，大量CO被氧化，释放热量过高导致无法模拟出熄火现象。Z66机理可以模拟出火焰正常状态，在低当量比下也可以模拟出熄火状态。本文算例中，局部Da数大于1的区域超过35%则会发生熄火。     

复杂动态环境下无人飞行器动态避障近似最优轨迹规划

针对复杂动态环境下无人飞行器的动态障碍规避问题，基于合理假设建立了无人飞行器和动态障碍的运动学模型，并综合考虑无人飞行器飞行过程中的终端约束、控制输入约束、安全避障约束等，以能量最少为性能指标构建动态避障问题数学描述。之后，针对终端约束和控制输入约束，依据优化模型预测静态规划算法(OMPSP)生成初始轨迹；针对动态避障问题的不等式约束，引入松弛变量并结合滑模变结构控制方法设计松弛变量动力学，实现对一个、多个或同时多个动态障碍的安全规避；最后，依据有限时间微分动态规划(RHDDP)算法进行轨迹优化，获得满足上述各种约束并能规避动态障碍的近似最优轨迹。     

散射对高温气体-碳黑颗粒混合物辐射传输的影响

基于全光谱k分布(Full spectrum k distribution,FSK)模型、MIE理论和有限体积法(Finite volume method,FVM),构建了均温、均质辐射参与性气体-碳黑颗粒混合物介质热辐射传输模型,并分析了碳黑不同尺寸、不同体积浓度以及介质不同路径长度和不同温度条件下,因忽略碳黑颗粒散射所导致的介质热辐射传输特性(如辐射热流、辐射源项)的计算误差。研究结果表明:体积分数不变,增大粒径,计算误差呈现出先增大后减小的趋势;数密度不变,增大粒径,或者粒径不变,增大体积分数,均将使得计算误差相应增大;粒径、体积分数不变,增大路径长度,或者升高介质温度,均将增大计算误差。通常对于含有大颗粒、高碳黑浓度的辐射参与性气体-碳黑颗粒混合物介质,碳黑颗粒散射不能忽略。     

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.     

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。      

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%.      

具有复杂围护结构光学窗口的传热特性分析

针对具有复杂围护结构光学窗口传热特性,建立了高热流作用下的光学窗口及其复杂围护结构的辐射-导热传热模型,分别讨论了窗口的辐射半透明、光谱选择性、外部加热热流以及窗口尺寸对其瞬态温度响应的影响。结果表明,忽略窗口半透明特征会产生最大31.4%误差,忽略光谱选择性会产生最大40.4%误差;窗口外部气动加热热流影响显著,温度响应随热流的增大而急剧增大;窗口厚度对其传热特性的影响较大,随着厚度的增大窗口温度响应减小;而窗口半径产生的影响可忽略不计。     

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。